的基于差值度圖轉(zhuǎn)換H維采用如下方法；灰度0代表最遠(yuǎn)點(diǎn)，灰 度255代表最近點(diǎn)。每個(gè)差值度圖都對(duì)應(yīng)唯一的一幅二維圖像，W差值度圖為線性量化的 情況為代表，圖像中所有像素的差值度可由如下公式計(jì)算得到：
其中z，w,"，Zb,，圖像中表示最遠(yuǎn)和最近點(diǎn)的差值，U制定了所有深度圖的灰度級(jí)， U的值一般為255。
[0024] 實(shí)施例2 如圖1所示的戶型展示處理邏輯框圖，在所述的先驗(yàn)二維圖像信息之前，先對(duì)二維圖 像信息進(jìn)行預(yù)處理，可W將二維轉(zhuǎn)H維處理前的二維圖像中的噪聲有效去除，W使圖像中 在二維轉(zhuǎn)H維處理之后生成準(zhǔn)確的差值度信息，降低錯(cuò)誤率，從而既能保證平滑、去噪效 果，又能很好的對(duì)圖像邊緣進(jìn)行保持。
[0025] 將圖像中任意像素的值按照取周圍像素的平均值重新計(jì)算，通過引入中 也像素與周圍像素的差值來進(jìn)一步確定中也像素值，具體按照如下公式進(jìn)行計(jì)算：
其中Wf.為確定像素權(quán)重的權(quán)值，所有像素權(quán)值加和為1，快的計(jì)算方法如下：
和巧該兩個(gè)參數(shù)代表了 /的重復(fù)濾波次數(shù)，是空間高斯權(quán)重。
[0026] 前背景分離，將二維圖像進(jìn)行分2類，定義每一類的圖也，標(biāo)記圖也位置；然后將 每個(gè)點(diǎn)與距離最近的圖也進(jìn)行匹配，每個(gè)圖也放置的位置不宜過近，要充分的遍布整個(gè)圖 像。在圖像所有點(diǎn)都被匹配至最近的圖也，然后計(jì)算每一類的重也，待處理的圖像或圖像被 清晰的分為前景像素和背景像素，并將背景像素值設(shè)定為不變或歸零。
[0027] 盡管經(jīng)過了前面的操作，圖像的前景和背景已經(jīng)被很好的分離并且已經(jīng)進(jìn)行了一 步差值度賦值，但是對(duì)于想要實(shí)現(xiàn)H維顯示的差值度圖來說還是不夠的，該是因?yàn)橐粋€(gè)在 前景的實(shí)際物體的差值度值應(yīng)該是唯一或者無過大差距的。所W要對(duì)前景差值度進(jìn)行校 正，由于該個(gè)原因，雖然前景和背景都已經(jīng)被分開，有必要對(duì)前景目標(biāo)物體的差值度值進(jìn)行 統(tǒng)一化處理。并且所賦予的差值度值應(yīng)該越精確反映物體所在的實(shí)際相對(duì)差值度位置越 好。將目標(biāo)圖像縱向分層，然后物體平均的差值生成，最后目標(biāo)像素的差值分配，從而實(shí)現(xiàn) 有效校正。
[0028] 本發(fā)明的的工作原理： 遵循基于差值度圖撞染H維圖像二維圖像轉(zhuǎn)換H維圖像的一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)。首 先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括二維圖像獲取、W及對(duì)圖像的預(yù)處理。使用結(jié)果表面，本文應(yīng)用 圖像預(yù)處理的方法對(duì)二維圖像進(jìn)行預(yù)處理有效的降低了二維轉(zhuǎn)H維步驟的錯(cuò)誤率；我們使 用分類算法對(duì)預(yù)處理過后的圖像進(jìn)行分類，從而得到前景背景分離的等待賦予差值度的圖 像。為了更準(zhǔn)確的對(duì)經(jīng)過聚類算法處理后的圖像像素賦予差值度，使用基于經(jīng)驗(yàn)性的圖像 布局模型，用于對(duì)圖像中各目標(biāo)區(qū)別性的做出差值度賦值。結(jié)果表明，所提方式提供了一種 圖像二維轉(zhuǎn)H維的可行性方法，在系統(tǒng)中，提出了基于目標(biāo)跟蹤算法完成非關(guān)鍵峽的差值 度圖自動(dòng)生成算法。系統(tǒng)可用于生成H維圖像所需的差值度信息，首先將圖像提取關(guān)鍵峽， 對(duì)關(guān)鍵峽進(jìn)行圖像分割。之后交互的將關(guān)鍵峽的主要目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記，標(biāo)記目標(biāo)的差值度信 息隨之賦值。對(duì)于非關(guān)鍵峽，根據(jù)關(guān)鍵峽的差值度圖，使用我們所提出的基于目標(biāo)跟蹤的非 關(guān)鍵峽圖像差值度自動(dòng)生成算法自動(dòng)化的生成，二維圖像序列所對(duì)應(yīng)的差值度圖像序列全 部生成，最后生成H維圖像戶型展示。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)，其特征在于：輸入先驗(yàn)二維圖像信息信息，首先隨機(jī) 定義出二維關(guān)鍵幀，將關(guān)鍵幀做前背景分離，并通過簡(jiǎn)單的人機(jī)交互過程對(duì)關(guān)鍵幀中主要 目標(biāo)的相關(guān)基本信息進(jìn)行標(biāo)記，當(dāng)關(guān)鍵幀圖像被分割完成后，相關(guān)目標(biāo)物體的差值度信息 即可生成，當(dāng)關(guān)鍵幀的核心信息標(biāo)記出后，系統(tǒng)可生成關(guān)鍵幀的差值度圖從而用來生成關(guān) 鍵幀對(duì)應(yīng)的三維圖像幀，其它非關(guān)鍵幀的差值度圖將根據(jù)關(guān)鍵幀的差值度圖自動(dòng)化的生 成，關(guān)鍵幀差值度信息的獲取和基于關(guān)鍵幀差值度信息的非關(guān)鍵差值度信息迭代后，系統(tǒng) 將根據(jù)關(guān)鍵幀的差值度信息和與關(guān)鍵幀的相對(duì)關(guān)系信息動(dòng)態(tài)自動(dòng)化的生成非關(guān)鍵的差值 度圖，最后輸出為戶型展示三維圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)，其特征在于：所述的基于差值度圖 轉(zhuǎn)換三維采用如下方法：灰度〇代表最遠(yuǎn)點(diǎn)，灰度255代表最近點(diǎn)，每個(gè)差值度圖都對(duì)應(yīng) 唯一的一幅二維圖像，以差值度圖為線性量化的情況為代表，圖像中所有像素的差值度可 由如下公式計(jì)算得到：其中,圖像中表示最遠(yuǎn)和最近點(diǎn)的差值，|^制定了所有深度圖的灰度級(jí)。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)，其特征在于：優(yōu)選U的值為255。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)，其特征在于：在所述的先驗(yàn)二維圖 像信息之前，先對(duì)二維圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，將圖像中任意像素的值按照取周圍像素的平 均值重新計(jì)算，通過引入中心像素與周圍像素的差值來進(jìn)一步確定中心像素值，具體按照 如下公式進(jìn)行計(jì)算：其中為確定像素權(quán)重的權(quán)值,所有像素權(quán)值加和為1,W;的計(jì)算方法如下：和<7,.這兩個(gè)參數(shù)代表了 #的重復(fù)濾波次數(shù),是空間高斯權(quán)重。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)，其特征在于：所述的前背景分離， 將二維圖像進(jìn)行分類，定義每一類的圖心，標(biāo)記圖心位置；然后將每個(gè)點(diǎn)與距離最近的圖心 進(jìn)行匹配，在圖像所有點(diǎn)都被匹配至最近的圖心，然后計(jì)算每一類的重心，待處理的圖像或 圖像被清晰的分為前景像素和背景像素，并將背景像素值設(shè)定為不變或歸零。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)，其特征在于：最佳分類個(gè)數(shù)為2。7. 根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)，其特征在于：對(duì)所述的前景差 值度進(jìn)行校正，將目標(biāo)圖像縱向分層，然后物體平均差值生成，最后對(duì)目標(biāo)物體像素的差值 進(jìn)行分配。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種一房一景數(shù)字看房系統(tǒng)。首先輸入先驗(yàn)二維圖像信息，隨機(jī)定義出二維關(guān)鍵幀，將關(guān)鍵幀做前背景分離，并通過簡(jiǎn)單的人機(jī)交互過程對(duì)關(guān)鍵幀中主要目標(biāo)的相關(guān)基本信息進(jìn)行標(biāo)記，當(dāng)關(guān)鍵幀圖像被分割完成后，相關(guān)目標(biāo)物體的差值度信息即可生成，當(dāng)關(guān)鍵幀的核心信息標(biāo)記出后，系統(tǒng)可生成關(guān)鍵幀的差值度圖從而用來生成關(guān)鍵幀對(duì)應(yīng)的三維圖像幀，其它非關(guān)鍵幀的差值度圖將根據(jù)關(guān)鍵幀的差值度圖自動(dòng)化的生成，最后輸出為戶型展示三維圖像。本發(fā)明通過對(duì)二維圖像進(jìn)行信息化的三維處理，能夠?qū)Υ巴饩坝^以及室內(nèi)格局進(jìn)行真實(shí)模擬，購房者全方位地了解戶型的情況，降低了客戶的購置成本，市場(chǎng)推廣度較高。
【IPC分類】G06Q50/16, G06T15/00
【公開號(hào)】CN104952099
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410120662
【發(fā)明人】廖永斌
【申請(qǐng)人】蘇州美谷視典軟件科技有限公司
【公開日】2015年9月30日
【申請(qǐng)日】2014年3月28日