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公开(公告)号：CN102695069B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210159376.8
申请日：2012-05-22
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供应用于半自动二维转三维系统中的深度传播技术。该技术先通过图像匹配技术将一部分像素的深度从关键帧传播到非关键帧中，然后在非关键帧中，根据深度一致性原理，将问题建模成一个有约束的优化问题，采用最小二乘算法求得此优化问题的最优解。本发明提出的深度传播技术不需用户的任何参与就能得到高质量的深度图视频，从而能转换出高质量的三维视频，在三维内容生成领域有广泛的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102722862B
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201210160138.9
申请日：2012-05-22
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种将单幅二维图片转换成三维图片的半自动转换方法和装置。该方法首先需要用户设定一些代表像素的深度值，然后将整个图片的深度图求解问题建模成一个有约束的优化问题，采用最小二乘算法求得此优化问题的最优解。本发明提出的半自动转换方法只需用户少量的参与就能获得较高质量的深度图，从而能转换出高质量的三维图片，在三维内容生成领域有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN102722862A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210160138.9
申请日：2012-05-22
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种将单幅二维图片转换成三维图片的半自动转换方法和装置。该方法首先需要用户设定一些代表像素的深度值，然后将整个图片的深度图求解问题建模成一个有约束的优化问题，采用最小二乘算法求得此优化问题的最优解。本发明提出的半自动转换方法只需用户少量的参与就能获得较高质量的深度图，从而能转换出高质量的三维图片，在三维内容生成领域有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN102695069A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201210159376.8
申请日：2012-05-22
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供应用于半自动二维转三维系统中的深度传播技术。该技术先通过图像匹配技术将一部分像素的深度从关键帧传播到非关键帧中，然后在非关键帧中，根据深度一致性原理，将问题建模成一个有约束的优化问题，采用最小二乘算法求得此优化问题的最优解。本发明提出的深度传播技术不需用户的任何参与就能得到高质量的深度图视频，从而能转换出高质量的三维视频，在三维内容生成领域有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN102223553A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110140389.6
申请日：2011-05-27
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种二维视频到三维视频的自动转换方法，针对带运动物体的静止场景，首先对背景进行高斯建模，重建出静止的背景和分割出前景的大致区域，针对背景图像，利用单目几何信息和分类学习算法对每个像素进行几何分类，根据分类结果得到深度图；针对前景区域，采用均值移位算法对图像进行分割，然后对图像进行边缘检测、边缘连接和端点消除得到精确的前景区域，与背景深度图融合之后得到每一帧的深度图；右视图的合成算法采用先重建右视图中的背景，然后用该右视背景来进行补洞；本发明将得到左右视图投放在三维显示设备上可以自动获得良好的3D效果，无需人工参与。
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公开(公告)号：CN102223553B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110140389.6
申请日：2011-05-27
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种二维视频到三维视频的自动转换方法，针对带运动物体的静止场景，首先对背景进行高斯建模，重建出静止的背景和分割出前景的大致区域，针对背景图像，利用单目几何信息和分类学习算法对每个像素进行几何分类，根据分类结果得到深度图；针对前景区域，采用均值移位算法对图像进行分割，然后对图像进行边缘检测、边缘连接和端点消除得到精确的前景区域，与背景深度图融合之后得到每一帧的深度图；右视图的合成算法采用先重建右视图中的背景，然后用该右视背景来进行补洞；本发明将得到左右视图投放在三维显示设备上可以自动获得良好的3D效果，无需人工参与。
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