專利名稱：用于改進(jìn)從立體感圖像中抽取的對(duì)象邊界的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。更具體地講，本發(fā)明涉及改進(jìn)一幅圖像中感知到的對(duì)象邊界的確定。
計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)正在經(jīng)歷相當(dāng)顯著的發(fā)展，它能使計(jì)算機(jī)感知情景中的圖像。計(jì)算機(jī)識(shí)別和感知情景圖像或圖像的這種能力是很重要的，它能夠提供一種附加手段以便把數(shù)據(jù)輸入到計(jì)算機(jī)中。因此，可以給計(jì)算機(jī)展示情景，并且在該情景中的圖像和對(duì)象可以被記錄下來，以便以后進(jìn)行增強(qiáng)、過濾以及著色等。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的一個(gè)方面是確定圖像中對(duì)象的深度。確定對(duì)象的深度可以幫助確定每個(gè)對(duì)象的邊界。一種實(shí)現(xiàn)深度感知的技術(shù)使用立體圖像技術(shù)，即，使用兩臺(tái)照相機(jī)來記錄圖像。然后，對(duì)同時(shí)看到的圖像進(jìn)行處理，以便確定該圖像中那些對(duì)象的相對(duì)位置。典型地，圖像間匹配對(duì)象的確定的執(zhí)行是把一幅圖像中一組已知尺寸，例如，9×9像素矩陣的像素與第二幅圖像中相似的一組像素進(jìn)行比較。在那些情況下，當(dāng)圖像對(duì)象在空間上有充分的間距，即，大于匹配分辨率標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，該對(duì)象的邊界典型地可清晰地被顯示。隨著各對(duì)象位置的接近，或?qū)ο箝g的紋理差異的缺少，對(duì)象邊界的確定就會(huì)變得更困難。在本領(lǐng)域中，對(duì)于改進(jìn)對(duì)象邊界確定的方法，人們都是非常熟悉的。例如，使用逐點(diǎn)匹配的方法就能產(chǎn)生明顯的邊界，該方法在國(guó)際期刊《計(jì)算機(jī)視覺》35(3)，第1-25頁(yè)，于1999年所刊登的一篇叫做″通過像素對(duì)像素的立體圖的深度分界″文章中進(jìn)行了說明，該方法這里叫做Stanford算法，該文章作者是S.Birchfed、C.Tomasi。然而，這些算法有時(shí)卻不能正確地確定邊界的位置，并且提出的邊界有非常明顯的偏移。因此，在由于缺少紋理導(dǎo)致的對(duì)象邊界模糊的區(qū)域的情況下，有必要改進(jìn)對(duì)象邊界的確定方法，而不增加處理時(shí)間。
一種用于細(xì)化相同情景下立體感圖像中對(duì)象邊界的方法，它對(duì)所確定的像素圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行重新處理以細(xì)化邊界圖像。即，使用方便的處理技術(shù)，把兩幅立體感圖像進(jìn)行處理得到單一的結(jié)果圖像，這包括匹配兩幅圖像間相應(yīng)的像素，確定兩幅圖像中相同對(duì)象位置視差的差值的度量。然后，該方法就對(duì)結(jié)果圖像進(jìn)行重新處理，它一次一個(gè)像素地選擇結(jié)果圖像中的每個(gè)像素，并確定重新匹配，從而使第一幅圖像中相應(yīng)的像素與第二幅圖像中的不同像素重新匹配。然后，確定重新匹配的像素組合的第二差異度量，并且在第二差異度量與第一度量區(qū)別不大時(shí)，保留重新匹配的像素組合。當(dāng)?shù)诙攘柯湓谒_定的值的已知的范圍內(nèi)時(shí)，第二差異度量與第一度量區(qū)別不大。
附圖中

圖1a和1b展示的是使用立體感圖像照相系統(tǒng)所看到的兩幅圖像；圖2展示的是在圖1a和1b中所展示的兩幅圖的所感知的視差圖像；圖3展示圖2中所繪制的感知用的計(jì)算機(jī)的處理示范；圖4a展示的是兩幅圖像間像素的正確匹配的示范；圖4b展示的是圖4a中所展示的正確匹配的像素的差異度量的示范；圖5a展示兩幅圖像間像素失配的示范；圖5b展示圖5a中所展示的失配像素度量的示范；圖5c展示兩幅圖像間像素失配的第二個(gè)示范；圖5d展示圖5c中所展示的失配像素度量的示范；圖6a展示的是根據(jù)本發(fā)明的原理，對(duì)兩幅透視圖像間像素重新匹配的示范；圖6b展示的是根據(jù)本發(fā)明原理，對(duì)圖6a中所展示的重新匹配的像素的度量的示范；圖7a展示根據(jù)本發(fā)明的原理，示范處理的流程圖；圖7b展示根據(jù)本發(fā)明的原理，示范處理的第二個(gè)流程圖；圖8展示根據(jù)本發(fā)明的原理，在圖2中所處理的計(jì)算機(jī)圖像的示范。
應(yīng)當(dāng)理解，這些附圖僅僅是為了說明本發(fā)明的概念，而不是有意用于限定本發(fā)明。將會(huì)理解的是，同樣的參考數(shù)字，可能在需要的地方會(huì)用參考字符進(jìn)行補(bǔ)充，這些參考數(shù)字自始至終用于表示相應(yīng)的部分。
為了理解和估價(jià)本發(fā)明的新穎特點(diǎn)，它涉及校正計(jì)算機(jī)圖像表示中對(duì)象邊界的像素失配，首先有必要論述常規(guī)圖像邊界識(shí)別過程及其相關(guān)的問題。圖1a和1b展示常規(guī)立體感圖像。圖2展示的視差圖像，它是通過匹配包含于圖1a和1b的圖像的像素元件來建立的。圖3展示的是根據(jù)常規(guī)圖像處理技術(shù)，進(jìn)行對(duì)象邊界的第一級(jí)的細(xì)化。圖4a展示的是一種理想情況的預(yù)期的圖像邊界解決方案。圖5a和5c展示對(duì)象邊界的像素失配的示范。圖6a展示的是根據(jù)本發(fā)明原理的像素失配的校正。圖7展示根據(jù)本發(fā)明原理的處理流程的示范。
圖1a和1b展示的是用左照相機(jī)和右照相機(jī)所分別看到的情景。在這個(gè)例子中，兩個(gè)視圖都包括這些對(duì)象，例如，人100、椅子扶手102、手推車104、方塊106、臺(tái)108、招牌110、板112、椅子114等等。如所熟悉的，情景的立體圖的觀看建立圖像的外觀上的偏移，即，各視圖間的視差。該視差可以在圖1a和1b中的視圖觀察出來，例如，參照人100和臺(tái)108的關(guān)系。在圖1a中，臺(tái)108比在圖1b中更加充分地被人100所遮擋。該視差參照手推車104和人100的右肩也可以觀察出來。
圖2展示的是視差圖像，它通過合成圖1a和1b中的圖像而形成。在這個(gè)例子中，圖像的像素差使用了非常熟悉的處理技術(shù)加以映射，例如，Stanford算法。這種圖像像素的差值的映射，即，視差映射，定義每個(gè)像素在左圖像和右圖像即圖1a和1b間分別偏移了多少。在這個(gè)說明性的例子中，對(duì)象-人100總體上是可以從該情景的環(huán)境對(duì)象中被區(qū)別出來。然而，人100的重要的部分卻沒有被分辨出來，并且擴(kuò)展到環(huán)境的區(qū)域中。這個(gè)擴(kuò)展用區(qū)域210和220所展示。正如所展示的那樣，方塊106稍微可以分辨出來一些，但是卻不能從環(huán)境背景分辨出來。方塊106不如對(duì)象-人100那樣可分辨的那么清楚，因?yàn)閴K106離觀看用的照相機(jī)更遠(yuǎn)一些，卻與背景墻靠得更近。此外，手推車104擴(kuò)展進(jìn)入到背景圖像中，這正如在區(qū)域230中所展示的那樣。不能從環(huán)境背景中唯一地分辨對(duì)象的這種缺陷，部分是因?yàn)樵趫D像的局部缺少紋理而在對(duì)象邊界上引起的錯(cuò)誤導(dǎo)致的。
圖3展示的是示范圖像，它使用了人們非常熟悉的圖像處理方法。在這個(gè)例子中，區(qū)域230用Stanford算法的后處理步驟修正。然而，該處理并沒有把在區(qū)域210和220中所展示的圖像的擴(kuò)展區(qū)別出來。
圖4a展示的是一種校正方案，它把來自諸如圖1中的左圖像以及來自諸如圖1b的右圖像的像素進(jìn)行匹配。在這個(gè)例子中，暗圈402、404、406等代表了例如在右圖像中的諸如人100那樣的第一個(gè)對(duì)象的像素，而暗圈422、424、426等代表左圖像中第一對(duì)象的像素。相似地，亮圈462、464、466等代表右圖像中第二個(gè)對(duì)象例如手推車104的像素，而亮圈482、484、486等代表左圖像中相同的第二對(duì)象的像素。正如所理解的那樣，因?yàn)樵趫D像間存在視差偏移，所以像素422、424以及424相對(duì)于像素402、404以及406等偏移。
因此，當(dāng)右圖像對(duì)象像素402、404、406等與左圖像對(duì)象像素422、424、426等相匹配的時(shí)候，就能獲得在左圖像和右圖像間正確的像素匹配。相似地，右圖像第二對(duì)象像素468、470、472等與左圖像第二對(duì)象像素482、484、486等相匹配。正如所展示的那樣，因?yàn)榈诙?duì)象像素462、466以及468在兩幅圖像中是不可見的，即，視差的影響，所以它們就沒有得到匹配。因此，這些像素就可被正確地從處理過的圖像中剔除。
圖4b展示的是度量的示范，即，代價(jià)函數(shù)，它與逐像素匹配相關(guān)聯(lián)。代價(jià)函數(shù)的確定在本領(lǐng)域是人們都非常熟悉的，它可以使用在前面所參考的Stanford算法而獲得。
圖5a和5c展示失配對(duì)象像素的兩個(gè)條件。在圖5a中，像素的失配使來自左圖像中的第一對(duì)象的像素，例如，與右圖像中的第二對(duì)象的像素匹配。在圖5c中，像素的失配使那些在兩幅圖像中可見的像素被不正確地匹配。在這個(gè)說明性的例子中，像素468、470、472，它們?cè)疽c像素482、484以及486匹配，就沒有被正確地匹配。因此，像素482、484、486就從處理過的圖像中被不正確地剔除了，而像素462、464、466被不正確地包含。
圖5b展示的是在圖5a中所展示的像素失配的代價(jià)函數(shù)的影響。正如所展示的那樣，在該代價(jià)函數(shù)中的顯著的增量在失配的區(qū)域被度量。使用常規(guī)的邊界確定的方法，這種類型的錯(cuò)誤很少會(huì)出現(xiàn)。圖5d展示的是在圖5c中所展示的像素失配的代價(jià)函數(shù)的影響。在這個(gè)例子中，由于來自正確對(duì)象的像素的匹配所以很少和沒有對(duì)該代價(jià)函數(shù)產(chǎn)生的影響。然而，像素卻沒有得到正確的匹配，那些應(yīng)該被匹配和保留的像素在實(shí)際上卻被丟棄了。因此，盡管該代價(jià)函數(shù)沒有產(chǎn)生相反的影響，但是對(duì)象邊界卻被偏移了。
圖6a展示的是根據(jù)本發(fā)明的原理的一種像素失配的校正，它使用了圖5c中所展示的示范。在這個(gè)說明性的例子中，當(dāng)例如使用了最小值代價(jià)函數(shù)的解決方案，而獲得了像素匹配解決方案之后，每個(gè)像素都要被重新匹配以便確定一種潛在的更好的解決方案。然后確定對(duì)該代價(jià)函數(shù)的影響，并且如果對(duì)已修正了的代價(jià)函數(shù)的影響并不是明顯變差，那么該重新匹配了的像素的組合就被保留。這個(gè)過程繼續(xù)進(jìn)行，直到已確定對(duì)該代價(jià)函數(shù)產(chǎn)生了相反的影響為止。例如，正如所展示的，像素462、464以及468沒有正確地與像素482、484以及486進(jìn)行匹配。還展示出指示符610、612以及614，它們代表得到正確匹配的像素所必須的聯(lián)接。即，像素486，它錯(cuò)誤匹配于像素466，當(dāng)它與像素472相匹配的時(shí)候，它就會(huì)得到正確的匹配。根據(jù)本發(fā)明原理，像素486要與像素472重新匹配。在每次重新匹配中，新的差異度量就被獲得，并且把它與所確定的范圍進(jìn)行比較。當(dāng)對(duì)視差度量有相當(dāng)有害的影響時(shí)，該重新匹配所選像素的過程就結(jié)束。相似地，當(dāng)像素484與像素470匹配時(shí)，它就會(huì)得到正確的匹配，當(dāng)像素482與像素468匹配時(shí)，它會(huì)得到正確的匹配。圖6b展示的是，當(dāng)該像素被重新匹配時(shí)，對(duì)代價(jià)函數(shù)沒有相反影響的情況。對(duì)代價(jià)函數(shù)不會(huì)觀察到相反的影響，因?yàn)檫@些被重新匹配了的像素也是有效的像素合成。
圖7a展示的是根據(jù)本發(fā)明原理的處理示范的流程圖。在兩幅圖像被匹配，并且正如圖2中所展示的視差圖像或圖被建立之后，在塊710選擇該視差圖中的一行。然后在塊712選擇該視差圖像的所選擇行中的一個(gè)像素，其標(biāo)注為Xi。在塊714，要做一次判定，即像素Xi的視差度量是否大于諸如Xi+1鄰接像素的視差度量。
如果在塊714處的判定是肯定的，那么就要在塊716處確定門限值。在塊718，進(jìn)行像素Xi與像素(Xi-M(Xi+1))間的試探性的重新匹配，此處M(Xi+1)是一個(gè)視差度量。然后就求出給該重新匹配的像素的新的差異度量。在塊720處要進(jìn)行這樣的判定，即該探試性的重新匹配的像素的差異度量是否落在所確定的允許誤差范圍內(nèi)。如果該判定是肯定的，那么就在塊724處選擇一個(gè)新的像素Xi-1。
一個(gè)判定，即下一個(gè)選擇的像素是否在該圖像的邊界處。如果答案是肯定的，則在塊730處選擇下一行。如果該判定是否定的，則比較所選像素的視差與源配置，即，把M(Xi)當(dāng)作M0。如果所選像素的視差度量的差值被求出，則在塊718處認(rèn)為所選像素匹配。否則，在塊726處，選擇下一個(gè)像素。
如果在塊720的判定結(jié)果是否定的，那么保留先前的Xi1，Xj2。接著，在塊712處選擇下一個(gè)像素X。
如果在塊714處的判定是否定的，則在所選行中選擇下一個(gè)像素X。在塊728處要做判定，即關(guān)于在所選的行中的最后一個(gè)像素是否已被處理過了。如果該判定是否定的，則所選的像素X就在塊714處開始處理。如果相反，即該判定是肯定的，那么就在塊730處選擇下一行。然后，在塊732處，進(jìn)行一個(gè)判定，即關(guān)于在視差圖中所有的行是否已經(jīng)被處理。如果該判定是否定的，則在所選行的一個(gè)像素X，就在塊712處開始處理。
如果在塊732處的判定是肯定的，則結(jié)束該處理。
圖7b展示的是處理的示范，該處理建立門限值，它用于確定像素的重新匹配是否有效。在這個(gè)說明性的處理中，在塊750處，計(jì)算探試性的門限值，它是這樣的多個(gè)像素的視差圖值的平均值，這些像素與所選的像素即X是鄰接的，它按照已知值擴(kuò)展。在塊753處要做一個(gè)判定，即關(guān)于該探試性門限值是否大于第二已知值。如果該判定是否定的，那么就把門限值設(shè)置成該第二已知值。相反，如果該判定是肯定的，那么就在塊754處做一個(gè)判定，即關(guān)于該探試性門限值是否小于第三個(gè)已知值。如果該判定是否定的，就在塊758處把該門限值設(shè)置為這一第三已知的值。否則，如果該判定是肯定的，那么就把該門限值設(shè)置為該探試門限值。在本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選方案中，探試性門限值就被作為至少這樣的三個(gè)像素的視差值的平均值來計(jì)算，這些像素與所選的像素鄰接，例如XI+1、XI+2、XI+3，它們按照10個(gè)單位擴(kuò)展。此外，門限值限制為15和50個(gè)單位，即，第二已知值是15而第三已知值是50。在本發(fā)明的另一方面，該被參考的已知值可以作為多個(gè)鄰接像素的視差值的平均值的百分?jǐn)?shù)來確定。此外，每個(gè)被參考的已知值可以作為一個(gè)固定值或者是多個(gè)鄰接像素的視差值的平均值的百分?jǐn)?shù)來選擇。正如所理解的，在不改變本發(fā)明的原理和要旨的情況下，每個(gè)被參考的已知值可以被大幅度的修正。
圖8繪制的是根據(jù)本發(fā)明原理，被重新處理過的在圖3中所繪制的計(jì)算機(jī)圖像的示范。在這個(gè)說明性的例子中，方塊106被清晰地分辨，區(qū)域210從背景中分辨出椅子扶手102和人100中。
在圖7a和7b中所說明的方法，當(dāng)前景對(duì)象在邊界的左邊并且可能會(huì)超過該圖像的右邊時(shí)，它表示校正對(duì)象邊界的過程。正如所理解的，當(dāng)前景對(duì)象在邊界的右邊時(shí)，也可以實(shí)施用于校正邊界的完全相同并對(duì)稱的過程。該完全相同的過程可以從圖7a和7b中展示的過程中獲得，其方法是互換左右圖像以及在每一行中處理像素的方向。因此，在一種實(shí)施方案中，例如，在最左側(cè)的像素實(shí)體開始，選擇匹配的像素實(shí)體，并且像素的實(shí)體的選擇是在選擇了一個(gè)實(shí)體之后進(jìn)行的。在一種完全相同并對(duì)稱的過程中，在最右側(cè)的像素實(shí)體開始，選擇匹配的像素實(shí)體，并且像素實(shí)體的選擇是在選擇一個(gè)實(shí)體之前進(jìn)行的。使用這兩種過程，即在圖7a和7b中所展示的一個(gè)以及完全相同并對(duì)稱的過程，對(duì)象邊界可以被更清晰地確定，正如在圖8中所標(biāo)注的區(qū)域210和810所展示的那樣。
盡管本發(fā)明的說明和繪制采用優(yōu)選形式并具有一定程度的特殊性，但是應(yīng)當(dāng)理解，優(yōu)選形式的當(dāng)前公開僅采用了舉例的形式，在部件的構(gòu)建、組合和配置的具體細(xì)節(jié)上，可以采用多種變更，而不超出本發(fā)明在后面所要求的實(shí)質(zhì)和范圍。可以清楚表明的是，那些元件和/或方法步驟的組合也在本發(fā)明的范圍之內(nèi)，它們用基本相同的方式執(zhí)行基本相同的功能以達(dá)到相同的結(jié)果。在一種描述的實(shí)施方案到另一種的元件的替換也是在充分的預(yù)期和考慮之中的。
權(quán)利要求
1.一種用于細(xì)化對(duì)象邊界的方法，它使用情景的第一立體感圖像和該情景的第二立體感圖像，其中所述立體感圖像間的相應(yīng)像素的每一個(gè)都要作為具有第一視差度量的單一像素實(shí)體被匹配，所述方法包括這些步驟a.選擇所述匹配的像素實(shí)體之一；b.把所述第一圖像中相應(yīng)像素與所述第二圖像中的鄰接像素相匹配，以便生成重新匹配的像素實(shí)體；c.給所述重新匹配的像素實(shí)體確定第二度量；d.當(dāng)所述已確定的第二度量與所述第一度量無明顯不同的時(shí)候，保留所述重新匹配的像素實(shí)體；e.為每個(gè)像素實(shí)體重復(fù)步驟b到d。
2.權(quán)利要求1中所記載的方法，其中所述的第一度量以及所述的第二度量包括代價(jià)函數(shù)。
3.權(quán)利要求1中所記載的方法，其中，當(dāng)所述第二度量落在關(guān)于已確定值的已知范圍內(nèi)時(shí)，所述第二度量無明顯不同。
4.權(quán)利要求3中所記載的方法，其中所述已確定的值是多個(gè)鄰接并匹配的這樣的像素實(shí)體的視差值的平均值，這些像素實(shí)體視差值按照第一已知值擴(kuò)展。
5.權(quán)利要求3中所記載的方法，其中所述已知范圍作為所述已確定值的百分?jǐn)?shù)確定。
6.權(quán)利要求1中所記載的方法，其中所述已選的一個(gè)匹配像素實(shí)體的選擇從一行中的第一像素實(shí)體開始。
7.權(quán)利要求6中所記載的方法，其中所述的鄰接像素是作為所述行中的至少一個(gè)后續(xù)像素實(shí)體被選擇的。
8.權(quán)利要求1中所記載的方法，其中所述的已選的一個(gè)匹配的像素實(shí)體的選擇從所述的行中的最后的像素實(shí)體開始。
9.權(quán)利要求8中所記載的方法，其中所述的鄰接像素是作為所述行中的至少一個(gè)先前的像素實(shí)體被選擇的。
10.一種用于細(xì)化對(duì)象邊界的裝置，它使用情景的第一立體感圖像和該情景的第二立體感圖像，其中所述立體感圖像間的相應(yīng)像素的每一個(gè)都要作為具有第一視差度量的單一像素實(shí)體被匹配，所述裝置包括用于從所選行中選擇單一的一個(gè)所述匹配像素實(shí)體的選擇器710)；用于把所述的第一圖像中相應(yīng)的像素與所述的第二圖像中的鄰接像素相匹配，以便生成重新匹配的像素實(shí)體的匹配器(714)；給所述的重新匹配的像素實(shí)體確定第二度量的視差度量裝置(736)；用于確定所述第二度量與所述第一度量間差值的差分裝置(738)；當(dāng)所述的差值不是很大時(shí)，用于保留所述重新匹配的像素實(shí)體的保留裝置(722)。
11.權(quán)利要求10中所記載的裝置，其中所述視差度量裝置把所述第一度量和所述第二度量作為代價(jià)函數(shù)來確定。
12.權(quán)利要求10中所記載的裝置，其中所述保留裝置運(yùn)行時(shí)，當(dāng)所述的第二度量落在關(guān)于已確定的值的已知范圍內(nèi)時(shí)，它用于確定所述差值是否無明顯不同(720)。
13.權(quán)利要求12中所記載的裝置，其中所述保留裝置運(yùn)行時(shí)，用于確定作為多個(gè)鄰接并匹配的這樣的像素實(shí)體視差值的平均值的所述已知范圍，這些像素實(shí)體視差值按照第一已知值擴(kuò)展(716)。
14.權(quán)利要求12中所記載的裝置，其中所述保留裝置運(yùn)行時(shí)，用于確定作為所述已確定值的百分?jǐn)?shù)的所述已知范圍(716)。
15.權(quán)利要求12中所記載的裝置，其中所述已知范圍包括已知的較低限值(716)。
16.權(quán)利要求12中所記載的裝置，其中所述已知范圍包括已知的較高限值(716)。
17.權(quán)利要求10中所記載的裝置，其中所述選擇器運(yùn)行時(shí)用于從所述行中第一像素實(shí)體開始選擇所述匹配的像素實(shí)體(712)。
18.權(quán)利要求17中所記載的裝置，其中所述多個(gè)鄰接像素實(shí)體在所述已選擇像素實(shí)體的后面被選擇。
19.權(quán)利要求10中所記載的裝置，其中所述的選擇器運(yùn)行時(shí)用于從所述行中最后像素實(shí)體開始選擇所述匹配的像素實(shí)體(712)。
全文摘要
本發(fā)明公開一種方法和裝置，它用于細(xì)化對(duì)象的邊界，該對(duì)象是指從立體感圖像中抽取并由計(jì)算機(jī)確定的情景圖像。在公開的方法中，對(duì)象邊界細(xì)化通過改變構(gòu)成情景對(duì)象的像素組合執(zhí)行。在這方法中，一幅圖像的每個(gè)像素與第二幅圖像中的候選像素重新組合，然后為每個(gè)重新匹配的像素組合求出一個(gè)新的視差度量。當(dāng)該新的視差度量仍然在動(dòng)態(tài)指定的邊界中時(shí)，該重新匹配的像素組合就被保留，因此，替換以前匹配的像素組合。當(dāng)該新的視差度量落在指定的邊界的外面時(shí)，先前重新匹配的組合被保留。對(duì)于組合圖像的每個(gè)像素都要繼續(xù)這樣的變更像素組合的過程，在變更像素組合的過程中重新匹配立體感圖像間的像素。
文檔編號(hào)G06T5/00GK1468415SQ02801201
公開日2004年1月14日 申請(qǐng)日期2002年1月28日 優(yōu)先權(quán)日2001年2月12日
發(fā)明者T·布羅斯基, T 布羅斯基 申請(qǐng)人:皇家菲利浦電子有限公司