[發明專利]一種圖像深度提取方法

有效

• 申請號: 201210524312.3
• 申請日: 2012-12-07
• 公開（公告）號: CN103049906A
• 公開（公告）日: 2013-04-17
• 發明（設計）人: 王好謙;吳畏;張永兵;戴瓊海
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

【技術領域】

本發明涉及計算機視覺領域，特別是涉及一種圖像深度提取方法。

【背景技術】

深度提取方法用于獲取待處理的圖像中各像素點的深度信息，獲取待處理的圖像的全局深度圖，在計算機視覺和計算機圖形學應用領域發揮著重要的作用。

現有的基于單幅圖像提取深度圖的方法，主要分為三大類，其中一類的方法為通過高斯再模糊的方法獲取圖像的模糊參數值。通過對原始圖像做高斯再模糊，并進行邊緣檢測后求解模糊參數，得到稀疏深度圖。然后對得到的稀疏深度圖做深度生長，最后結合雙邊濾波對深度圖像進行精細化處理得到最終的致密深度圖。然而上述方法中，由于該邊緣信息的求取是通過一次性的梯度比值的計算獲得模糊信息，因此邊緣圖像的模糊參數值的置信度并不高。另外，不同區域邊緣差異性較大，通過一次性的全局計算容易忽略局部的特征信息，從而使得邊緣值的精確性大大降低。

【發明內容】

本發明所要解決的技術問題是：彌補上述現有技術的不足，提出一種圖像深度提取方法，得到的邊緣處各個像素點的深度值的精確度較高。

本發明的技術問題通過以下的技術方案予以解決：

一種圖像深度提取方法，包括以下步驟：1）對待處理的原始圖像進行高斯模糊處理，選用N個不同的高斯濾波參數，得到N幅模糊圖像；N≥2；2）檢測原始圖像和N幅模糊圖像的邊緣，獲得各圖像的邊緣圖像；3）基于步驟2）獲得的邊緣圖像，計算邊緣處各個像素點在各個高斯濾波參數下對應的模糊參數估計值；4）使用統計學方法分析步驟3）中邊緣處各個像素點的N個模糊參數估計值，從而得到邊緣處各個像素點的最優模糊參數估計值；5）根據獲取的邊緣處各個像素點的最優模糊參數估計值，計算圖像中邊緣處各個像素點的深度值，從而得到稀疏深度圖；6）對步驟5）獲得的稀疏深度圖做插值處理，獲得致密深度圖。

優選地，

還包括步驟7），對步驟6）獲得的致密深度圖進行優化處理，去除深度信息異值點。

所述步驟7）包括：將原始圖像進行分割處理，得到N1個分割區域，對于待優化的各個分割區域，在其對應的深度圖區域中，進行如下處理：71）隨機選擇三個像素點，計算三個像素點形成的平面方程；72）計算該深度圖區域內其他像素點到該平面的距離，對于距離小于設定閾值的點定為內點，距離大于等于設定閾值的點定為外點，并統計該平面對應的內點個數；73）重復步驟71）-72）多次，統計多個平面對應的內點個數；74）取內點個數最多的平面為擬合平面，則該深度圖區域中，如像素點為該擬合平面的內點，則深度值保持不變；如像素點為該擬合平面的外點，則深度值取修正后的深度值。

上述優化處理的方案中，使用立體匹配領域的平面擬合技術，對獲取的深度圖圖像按分割區域分別進行優化，有效去除異值點，從而使得優化后的深度信息更加可靠，深度圖平面更加平滑。

本發明與現有技術對比的有益效果是：

本發明的圖像深度提取方法，采用多個高斯模糊尺度進行模糊處理，獲取多個尺度下的邊緣圖像的模糊參數估計值，然后根據統計學方法從多個值中估計得到最優模糊參數估計值，即是得到精確度更高的模糊參數，從而確保后續計算得到邊緣處各個像素點的深度值的精確度較高。

【附圖說明】

圖1是本發明具體實施方式中的圖像深度提取方法的流程圖；

圖2是本發明具體實施方式中的優化處理步驟的流程圖。

【具體實施方式】

下面結合具體實施方式并對照附圖對本發明做進一步詳細說明。

如圖1所示，為本具體實施方式中的圖像深度提取方法的流程圖，包括以下步驟：

U1）對待處理的原始圖像進行高斯模糊處理，選用N個不同的高斯濾波參數，得到N幅模糊圖像。其中，N≥2。

本步驟中，高斯模糊處理即是對原始圖像進行高斯濾波，如原始圖像用I（x，y）表示，則模糊后的圖像用I_b（x，y）表示，則模糊后的圖像可表示為：