一種基于鏤空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱藏方法
【專利摘要】一種基于鏤空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱藏方法，包括：從攝像機(jī)設(shè)備中獲取待隱藏標(biāo)識視頻幀；根據(jù)標(biāo)識的二維位置，計算攝像機(jī)相對于該標(biāo)識的三維位置和朝向；將鏤空標(biāo)識的鏤空區(qū)域掩模投影到標(biāo)識所在的平面上，從而確定視頻畫面中的待修復(fù)掩模；根據(jù)待修復(fù)掩模，自動檢測與待修復(fù)區(qū)域相鄰的背景結(jié)構(gòu)信息，獲得背景結(jié)構(gòu)特征；根據(jù)背景結(jié)構(gòu)特征對檢測到的背景結(jié)構(gòu)進(jìn)行修復(fù)，得到結(jié)構(gòu)修復(fù)圖像和結(jié)構(gòu)待修復(fù)掩模；根據(jù)結(jié)構(gòu)修復(fù)圖像和結(jié)構(gòu)待修復(fù)掩模，利用已有的圖像修復(fù)算法進(jìn)行非結(jié)構(gòu)標(biāo)識的修復(fù)隱藏，獲得最終的修復(fù)效果圖像。本發(fā)明的鏤空標(biāo)識減少移除標(biāo)識后需要修復(fù)的面積，并且在標(biāo)識隱藏時能夠保持較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)性，提高標(biāo)識隱藏的效率和效果。
【專利說明】
一種基于鏤空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)増強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱藏方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識的隱藏方法，特別是一種基于鏤空標(biāo)識的保結(jié) 構(gòu)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱藏方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)是一種由虛擬現(xiàn)實(shí)為基礎(chǔ)發(fā)展起來的新技術(shù)，利用計算機(jī)系統(tǒng)提供的虛 擬信息增強(qiáng)用戶對現(xiàn)實(shí)世界的視覺感知，同時利用相關(guān)計算機(jī)技術(shù)借助定標(biāo)的標(biāo)識把虛擬 模型實(shí)時渲染到真實(shí)場景的視頻畫面中。為了保證渲染的虛擬模型與真實(shí)場景之間的融合 一致性，需要利用標(biāo)識的位置和攝像機(jī)定標(biāo)方法計算攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。
[0003] 考慮到制作成本、易用性和穩(wěn)定性，標(biāo)識成為了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中最為重要和通用的相 機(jī)定標(biāo)輔助工具。用戶根據(jù)相關(guān)的定標(biāo)圖案在紙質(zhì)上制作標(biāo)識，并將該標(biāo)識放置到攝像機(jī) 拍攝的視頻畫面中，即可檢測到攝像機(jī)相對該標(biāo)識的內(nèi)外參數(shù)?；阽U空標(biāo)識的相機(jī)定標(biāo) 方法不依賴于環(huán)境的特征信息，不受場景紋理的限制和部分遮擋的干擾，能夠?qū)崟r、穩(wěn)定地 定標(biāo)攝像機(jī)，已獲得了的廣泛認(rèn)同和使用。
[0004] 目前，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的鏤空標(biāo)識依然要求將打印的標(biāo)識整個放置于真實(shí)環(huán)境中，標(biāo) 識的放置遮擋了部分真實(shí)場景，影響了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)畫面的真實(shí)感和美觀性，極大地限制了該 技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用。為避免標(biāo)識的出現(xiàn)對增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)真實(shí)感的影響，現(xiàn)在一般有兩種方法 處理增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的標(biāo)識問題。一種是利用虛擬模型渲染到標(biāo)識上，遮蓋住標(biāo)記區(qū)域，但這僅 適用于虛擬模型在標(biāo)識體積比較大的情形。另一種方法是在放置標(biāo)識之前預(yù)先采集真實(shí)場 景背景視頻幀，用以修補(bǔ)放置標(biāo)識后產(chǎn)生的標(biāo)識遮擋區(qū)域。這種方法增加了用戶的交互操 作，降低了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的實(shí)用性。
[0005] 目前，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中標(biāo)識的隱藏，主要是利用圖像修復(fù)技術(shù)重建圖像或視頻中損失 部分，利用視頻中未被標(biāo)識遮擋的圖像內(nèi)容，來修復(fù)被標(biāo)識遮擋的區(qū)域，從而達(dá)到隱藏標(biāo)識 的目的?；趬K的圖像修復(fù)方法，根據(jù)待修復(fù)區(qū)域，沿著邊界設(shè)定待修復(fù)區(qū)域子塊，根據(jù)子 塊的置信度，在已知圖像的信息中查找與該子待修復(fù)塊最佳匹配的子塊，進(jìn)行覆蓋修復(fù)。然 而，傳統(tǒng)的模板類和編碼類標(biāo)識在視頻畫面中的遮擋區(qū)域通常比較大，利用最近比較好的 圖像修復(fù)方法進(jìn)行標(biāo)識的隱藏時，一般無法保證具有結(jié)構(gòu)背景信息的一致性，導(dǎo)致標(biāo)識隱 藏結(jié)果出現(xiàn)修復(fù)痕跡和縫隙等失真現(xiàn)象。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0006] 為避免現(xiàn)有的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱藏方法需要大面積圖像修復(fù)，且無法保證背景結(jié)構(gòu) 的一致性問題，本發(fā)明設(shè)計了一種基于鏤空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱藏方法。該方法 充分利用鏤空標(biāo)識遮擋面積小的優(yōu)勢，從標(biāo)識內(nèi)部的非遮擋區(qū)域中提取背景結(jié)構(gòu)信息，采 用先修復(fù)結(jié)構(gòu)再修復(fù)其他區(qū)域的方法隱藏標(biāo)識。具體步驟如下：
[0007] 1)、從攝像機(jī)設(shè)備中獲取待隱藏標(biāo)識視頻幀I;
[0008] 2)、根據(jù)標(biāo)識的二維位置，計算攝像機(jī)相對于該標(biāo)識的三維位置和朝向，即相機(jī)參 數(shù)；
[0009] 3)、將鏤空標(biāo)識的鏤空區(qū)域掩模投影到標(biāo)識所在的平面上，從而確定視頻畫面中 的待修復(fù)掩模Ma;
[0010] 4)、根據(jù)待修復(fù)掩模Ma，自動檢測與待修復(fù)區(qū)域相鄰的背景結(jié)構(gòu)信息，獲得背景結(jié) 構(gòu)特征S;
[0011] 5)、根據(jù)背景結(jié)構(gòu)特征S對檢測到的背景結(jié)構(gòu)進(jìn)行修復(fù)，得到結(jié)構(gòu)修復(fù)圖像Is和結(jié) 構(gòu)待修復(fù)掩模Ms;
[0012] 6)、根據(jù)結(jié)構(gòu)修復(fù)圖像Is和結(jié)構(gòu)待修復(fù)掩模Ms，利用已有的圖像修復(fù)算法進(jìn)行非 結(jié)構(gòu)標(biāo)識的修復(fù)隱藏，獲得最終的修復(fù)效果圖像Ie。
[0013] 該基于鏤空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)標(biāo)識隱藏與現(xiàn)有的傳統(tǒng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識的隱藏比較，其改 進(jìn)在于鏤空的標(biāo)識減少對真實(shí)背景環(huán)境的遮擋，能夠根據(jù)鏤空信息和標(biāo)識周圍的信息提取 被標(biāo)識遮擋的背景結(jié)構(gòu)信息，在標(biāo)識隱藏時能夠保持背景結(jié)構(gòu)的一致性，從而改善標(biāo)識隱 藏的效果。進(jìn)一步，所述的步驟(4)中自動檢測與待修復(fù)區(qū)域相鄰的背景結(jié)構(gòu)信息主要包括 以下步驟：
[0014] (4.1)對待修復(fù)掩模1^1，
沿著邊界進(jìn)行小范圍像素的擴(kuò)大，a 取3個像素，去除標(biāo)識成像過程中產(chǎn)生的陰影干擾，得到擴(kuò)大修復(fù)掩模Md;
[0015] (4.2)對視頻幀圖像I，進(jìn)行雙邊濾波處理，得到去噪后圖像In，其中，顏色參數(shù)和 空間參數(shù)均取10;
[0016] (4.3)對去噪圖像應(yīng)用Sobel算子計算梯度，得到梯度圖像Ig;
[0017] (4.4)根據(jù)梯度圖像Ig，利用4鄰域判斷得到待修復(fù)區(qū)域的邊界，再根據(jù)公式 }= |a- e g(.rVv:!' e八7?丨選出梯度大小局部極大的邊界像素作為潛在結(jié)構(gòu)特征 點(diǎn){Fi};
[0018] (4.5)根據(jù)顏色張量場方法，利用Sobel梯度構(gòu)建一個光滑的切向方向場，得到切 向場圖像If;
[0019] (4.6)從潛在結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)出發(fā)，利用龍格庫塔積分法沿著方向場跟蹤出一條長度
為30的流線，計算這條流線所處位置的梯度大小之^ ，當(dāng)6,525時，？,才 是真正揭示背景結(jié)構(gòu)的特征點(diǎn)；
[0020] (4.7)利用結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)匹配法和Hermite曲線的結(jié)構(gòu)重構(gòu)法計算背景結(jié)構(gòu)曲線，得 到背景結(jié)構(gòu)特征S，實(shí)線表示背景結(jié)構(gòu)曲線，虛線表示通過曲線擬合得到的相應(yīng)的待修復(fù)路 徑。
[0021] 進(jìn)一步，所述的步驟(5)中的待修復(fù)路徑中的結(jié)構(gòu)曲線的修復(fù)主要包括以下步驟：
[0022] (5.1)以a為邊長，沿著背景結(jié)構(gòu)曲線采集沒有被標(biāo)識遮擋的紋理小方塊，建立紋 理塊數(shù)據(jù)源{Sj};
[0023] (5.2)從待修復(fù)路徑兩端出發(fā)，將(?}中最匹配的紋理塊與當(dāng)前修復(fù)子區(qū)域T內(nèi)的 已知像素計算argmin」SSD(T，SJ獲得最佳匹配塊，再覆蓋到待修復(fù)區(qū)域相應(yīng)的位置上； [0024] (5.3)將上述待修復(fù)區(qū)域塊標(biāo)記為已修復(fù)區(qū)域，返回到步驟(5.1)，對尚未修復(fù)的 結(jié)構(gòu)線進(jìn)行修復(fù)，直至所有結(jié)構(gòu)線區(qū)域得到修復(fù)。
[0025]進(jìn)一步，所述的步驟(6)中對非結(jié)構(gòu)區(qū)域的修復(fù)主要包括以下步驟：
[0026] (6.1)根據(jù)結(jié)構(gòu)修復(fù)之后的圖像，沿著待修復(fù)區(qū)域的邊界標(biāo)定一系列的9*9矩形像 素塊，同時標(biāo)定塊的序號；
[0027] (6.2)根據(jù)塊的序號順序，與已知圖像中的塊進(jìn)行匹配，匹配程度最高的填充到該 區(qū)域，標(biāo)記為已修復(fù)區(qū)域，重復(fù)此步驟，直至所有被標(biāo)記的序號塊被修復(fù)；
[0028] (6.3)更新待修復(fù)區(qū)域的邊界，返回到步驟(6.1)，對重新標(biāo)記的邊界序號進(jìn)行修 復(fù)，直到所有區(qū)域的得到修復(fù)。
[0029] 本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思是:基于傳統(tǒng)標(biāo)識的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)在標(biāo)識隱藏時，無法保證背景結(jié) 構(gòu)的一致性，使得標(biāo)識隱藏后產(chǎn)生一些結(jié)構(gòu)信息的失真等現(xiàn)象。相對于傳統(tǒng)標(biāo)識，鏤空標(biāo)識 的優(yōu)勢在于標(biāo)識內(nèi)部若干個背景可見的鏤空區(qū)域往往能夠提供一定的背景結(jié)構(gòu)特征信息。 鏤空標(biāo)識的鏤空區(qū)域?qū)Ρ尘敖Y(jié)構(gòu)的檢測具有較好的可見性，在標(biāo)識隱藏時可以保結(jié)構(gòu)的標(biāo) 識隱藏，獲得比較好的視覺效果。
[0030] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于:鏤空的標(biāo)識減少了對背景環(huán)境的遮擋，能減少圖像修復(fù)的面 積，降低標(biāo)識隱藏的誤差;標(biāo)識鏤空區(qū)域的可見性能夠為背景結(jié)構(gòu)的檢測提供更多的特征 信息;基于鏤空標(biāo)識的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)進(jìn)行標(biāo)識隱藏時，能夠較好的保持背景的結(jié)構(gòu)信息;基于鏤 空標(biāo)識的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)相對于傳統(tǒng)標(biāo)識的隱藏，速度更快，效果更好。
【附圖說明】
[0031] 圖1為本發(fā)明的流程圖
[0032] 圖2為背景結(jié)構(gòu)檢測流程圖
【具體實(shí)施方式】
[0033]參照附圖，進(jìn)一步說明本發(fā)明：
[0034] -種基于鏤空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱藏方法，包括以下步驟：
[0035] 1)、從攝像機(jī)設(shè)備中獲取待隱藏標(biāo)識視頻幀I;
[0036] 2)、根據(jù)標(biāo)識的二維位置，計算攝像機(jī)相對于該標(biāo)識的三維位置和朝向，即相機(jī)參 數(shù)；
[0037] 3)、將鏤空標(biāo)識的鏤空區(qū)域掩模投影到標(biāo)識所在的平面上，從而確定視頻畫面中 的待修復(fù)掩模Ma;
[0038] 4)、根據(jù)待修復(fù)掩模Ma，自動檢測與待修復(fù)區(qū)域相鄰的背景結(jié)構(gòu)信息，獲得背景結(jié) 構(gòu)特征S;
[0039] 5)、根據(jù)背景結(jié)構(gòu)特征S對檢測到的背景結(jié)構(gòu)進(jìn)行修復(fù)，得到結(jié)構(gòu)修復(fù)圖像Is和結(jié) 構(gòu)待修復(fù)掩模Ms;
[0040] 6 )、根據(jù)結(jié)構(gòu)修復(fù)圖像I s和結(jié)構(gòu)待修復(fù)掩模Ms，利用已有的圖像修復(fù)算法進(jìn)行非 結(jié)構(gòu)標(biāo)識的修復(fù)隱藏，獲得最終的修復(fù)效果圖像Ie。
[0041] 該基于鏤空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)標(biāo)識隱藏與現(xiàn)有的傳統(tǒng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識的隱藏比較，其改 進(jìn)在于鏤空的標(biāo)識減少對真實(shí)背景環(huán)境的遮擋，能夠根據(jù)鏤空信息和標(biāo)識周圍的信息提取 被標(biāo)識遮擋的背景結(jié)構(gòu)信息，在標(biāo)識隱藏時能夠保持背景結(jié)構(gòu)的一致性，從而改善標(biāo)識隱 藏的效果。進(jìn)一步，所述的步驟(4)中自動檢測與待修復(fù)區(qū)域相鄰的背景結(jié)構(gòu)信息主要包括 以下步驟：
[0042] (4.1)對待修復(fù)掩模1^1，
沿著邊界進(jìn)行小范圍像素的擴(kuò)大，a 取3個像素，去除標(biāo)識成像過程中產(chǎn)生的陰影干擾，得到擴(kuò)大修復(fù)掩模Md;
[0043] (4.2)對視頻幀圖像I，進(jìn)行雙邊濾波處理，得到去噪后圖像In，其中，顏色參數(shù)和 空間參數(shù)均取10;
[0044] (4.3)對去噪圖像應(yīng)用Sobel算子計算梯度，得到梯度圖像Ig;
[0045] (4.4)根據(jù)梯度圖像Ig，利用4鄰域判斷得到待修復(fù)區(qū)域的邊界，再根據(jù)公式 仿丨=卜e g(j), V；v e /V,.(.y)丨選出梯度大小局部極大的邊界像素作為潛在結(jié)構(gòu)特征 點(diǎn){Fi};
[0046] (4.5)根據(jù)顏色張量場方法，利用Sobel梯度構(gòu)建一個光滑的切向方向場，得到切 向場圖像If;
[0047] (4.6)從潛在結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)出發(fā)，利用龍格庫塔積分法沿著方向場跟蹤出一條長度 為30的流線，計算這條流線所處位置的梯度大小之和G; ，當(dāng)^彡 25時，巧才 是真正揭示背景結(jié)構(gòu)的特征點(diǎn)；
[0048] (4.7)利用結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)匹配法和Hermi te曲線的結(jié)構(gòu)重構(gòu)法計算背景結(jié)構(gòu)曲線，得 到背景結(jié)構(gòu)特征S，實(shí)線表示背景結(jié)構(gòu)曲線，虛線表示通過曲線擬合得到的相應(yīng)的待修復(fù)路 徑。
[0049] 進(jìn)一步，所述的步驟(5)中的待修復(fù)路徑中的結(jié)構(gòu)曲線的修復(fù)主要包括以下步驟：
[0050] (5.1)以a為邊長，沿著背景結(jié)構(gòu)曲線采集沒有被標(biāo)識遮擋的紋理小方塊，建立紋 理塊數(shù)據(jù)源{Sj};
[0051] (5.2)從待修復(fù)路徑兩端出發(fā)，將(?}中最匹配的紋理塊與當(dāng)前修復(fù)子區(qū)域T內(nèi)的 已知像素計算arg min」SSD(T，SJ獲得最佳匹配塊，再覆蓋到待修復(fù)區(qū)域相應(yīng)的位置上； [0052] (5.3)將上述待修復(fù)區(qū)域塊標(biāo)記為已修復(fù)區(qū)域，返回到步驟(5.1)，對尚未修復(fù)的 結(jié)構(gòu)線進(jìn)行修復(fù)，直至所有結(jié)構(gòu)線區(qū)域得到修復(fù)。
[0053]進(jìn)一步，所述的步驟(6)中對非結(jié)構(gòu)區(qū)域的修復(fù)主要包括以下步驟：
[0054] (6.1)根據(jù)結(jié)構(gòu)修復(fù)之后的圖像，沿著待修復(fù)區(qū)域的邊界標(biāo)定一系列的9*9矩形像 素塊，同時標(biāo)定塊的序號；
[0055] (6.2)根據(jù)塊的序號順序，與已知圖像中的塊進(jìn)行匹配，匹配程度最高的填充到該 區(qū)域，標(biāo)記為已修復(fù)區(qū)域，重復(fù)此步驟，直至所有被標(biāo)記的序號塊被修復(fù)；
[0056] (6.3)更新待修復(fù)區(qū)域的邊界，返回到步驟(6.1)，對重新標(biāo)記的邊界序號進(jìn)行修 復(fù)，直到所有區(qū)域的得到修復(fù)。
[0057]目前，在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域，基于傳統(tǒng)標(biāo)識的相機(jī)定標(biāo)方法已經(jīng)日漸成熟，其定標(biāo)的穩(wěn) 定性和計算效率都得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認(rèn)可。本發(fā)明針對這類方法中標(biāo)識的放置 對增強(qiáng)畫面的真實(shí)感和美觀性的不足，提出了一種基于鏤空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱 藏方法，為視頻中實(shí)時的隱藏標(biāo)識，獲得較好的視覺效果提供了技術(shù)基礎(chǔ)。
[0058]本說明書實(shí)施例所述的內(nèi)容僅僅是對發(fā)明構(gòu)思的實(shí)現(xiàn)形式的列舉，本發(fā)明的保護(hù) 范圍不應(yīng)當(dāng)被視為僅限于實(shí)施例所陳述的具體形式，本發(fā)明的保護(hù)范圍也及于本領(lǐng)域技術(shù) 人員根據(jù)本發(fā)明構(gòu)思所能夠想到的等同技術(shù)手段。
【主權(quán)項】
1. 一種基于縷空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識隱藏方法，包括W下步驟： 1 )、從攝像機(jī)設(shè)備中獲取待隱藏標(biāo)識視頻帖I; 2) 、根據(jù)標(biāo)識的二維位置，計算攝像機(jī)相對于該標(biāo)識的Ξ維位置和朝向，即相機(jī)參數(shù)； 3) 、將縷空標(biāo)識的縷空區(qū)域掩模投影到標(biāo)識所在的平面上，從而確定視頻畫面中的待 修復(fù)掩模Ma; 4) 、根據(jù)待修復(fù)掩模Ma，自動檢測與待修復(fù)區(qū)域相鄰的背景結(jié)構(gòu)信息，獲得背景結(jié)構(gòu)特 征S; (4.1) 對待修復(fù)掩模Ma，利用沿著邊界進(jìn)行小范圍像素的擴(kuò)大，a取3個 像素，去除標(biāo)識成像過程中產(chǎn)生的陰影干擾，得到擴(kuò)大修復(fù)掩模Md; (4.2) 對視頻帖圖像I，進(jìn)行雙邊濾波處理，得到去噪后圖像In,其中，顏色參數(shù)和空間 參數(shù)均取10; (4.3) 對去噪圖像應(yīng)用Sobel算子計算梯度，得到梯度圖像Ig; (4.4) 根據(jù)梯度圖像Ig，利用4鄰域判斷得到待修復(fù)區(qū)域的邊界，再根據(jù)公式 柜}={、-￡組|.沁.)^5 3(.1，),畔€]￥尤)}選出梯度大小局部極大的邊界像素作為潛在結(jié)構(gòu)特征 點(diǎn){Fi}; (4.5) 根據(jù)顏色張量場方法，利用Sobel梯度構(gòu)建一個光滑的切向方向場，得到切向場 圖像If; (4.6) 從潛在結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)出發(fā)，利用龍格庫塔積分法沿著方向場跟蹤出一條長度為30 的流線，計算運(yùn)條流線所處位置的梯度大小之巧當(dāng)Gi>25時，F(xiàn)i才是真 正掲示背景結(jié)構(gòu)的特征點(diǎn)； (4.7) 利用結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)匹配法和化rmite曲線的結(jié)構(gòu)重構(gòu)法計算背景結(jié)構(gòu)曲線，得到背 景結(jié)構(gòu)特征S，實(shí)線表示背景結(jié)構(gòu)曲線，虛線表示通過曲線擬合得到的相應(yīng)的待修復(fù)路徑。 5) 、根據(jù)背景結(jié)構(gòu)特征S對檢測到的背景結(jié)構(gòu)進(jìn)行修復(fù)，得到結(jié)構(gòu)修復(fù)圖像Is和結(jié)構(gòu)待 修復(fù)掩模Ms; (5.1) Wa為邊長，沿著背景結(jié)構(gòu)曲線采集沒有被標(biāo)識遮擋的紋理小方塊，建立紋理塊 數(shù)據(jù)源{&}; (5.2) 從待修復(fù)路徑兩端出發(fā)，將{SJ中最匹配的紋理塊與當(dāng)前修復(fù)子區(qū)域T內(nèi)的已知 像素計算argmin記SD(T，&)獲得最佳匹配塊，再覆蓋到待修復(fù)區(qū)域相應(yīng)的位置上； (5.3) 將上述待修復(fù)區(qū)域塊標(biāo)記為已修復(fù)區(qū)域，返回到步驟(5.1 )，對尚未修復(fù)的結(jié)構(gòu) 線進(jìn)行修復(fù)，直至所有結(jié)構(gòu)線區(qū)域得到修復(fù)。 6) 、根據(jù)結(jié)構(gòu)修復(fù)圖像Is和結(jié)構(gòu)待修復(fù)掩模Ms,利用已有的圖像修復(fù)算法進(jìn)行非結(jié)構(gòu) 標(biāo)識的修復(fù)隱藏，獲得最終的修復(fù)效果圖像le。 (6.1) 根據(jù)結(jié)構(gòu)修復(fù)之后的圖像，沿著待修復(fù)區(qū)域的邊界標(biāo)定一系列的9*9矩形像素 塊，同時標(biāo)定塊的序號； (6.2) 根據(jù)塊的序號順序，與已知圖像中的塊進(jìn)行匹配，匹配程度最高的填充到該區(qū) 域，標(biāo)記為已修復(fù)區(qū)域，重復(fù)此步驟，直至所有被標(biāo)記的序號塊被修復(fù)； (6.3) 更新待修復(fù)區(qū)域的邊界，返回到步驟(6.1)，對重新標(biāo)記的邊界序號進(jìn)行修復(fù)，直 到所有區(qū)域的得到修復(fù)。 該基于縷空標(biāo)識的保結(jié)構(gòu)標(biāo)識隱藏與現(xiàn)有的傳統(tǒng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)識的隱藏比較，其改進(jìn)在 于縷空的標(biāo)識減少對真實(shí)背景環(huán)境的遮擋，能夠根據(jù)縷空信息和標(biāo)識周圍的信息提取被標(biāo) 識遮擋的背景結(jié)構(gòu)信息，在標(biāo)識隱藏時能夠保持背景結(jié)構(gòu)的一致性，從而改善標(biāo)識隱藏的 效果。
【文檔編號】G06T5/00GK106097260SQ201610382424
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月1日 公開號201610382424.8, CN 106097260 A, CN 106097260A, CN 201610382424, CN-A-106097260, CN106097260 A, CN106097260A, CN201610382424, CN201610382424.8
【發(fā)明人】陳佳舟, 羅運(yùn)學(xué), 繆永偉
【申請人】浙江工業(yè)大學(xué)