[發明專利]處理深度圖像的方法和裝置

在審

• 申請號: 201711249519.3
• 申請日: 2017-12-01
• 公開（公告）號: CN108053372A
• 公開（公告）日: 2018-05-18
• 發明（設計）人: 萬韶華
• 申請（專利權）人: 北京小米移動軟件有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京格羅巴爾知識產權代理事務所(普通合伙) 11406
• 代理人: 孫德崇

1.一種處理深度圖像的方法，其特征在于，所述方法包括：

從原始深度圖像中像截取大小相同的多個矩形子圖像；

將所述多個矩形子圖像劃分至至少一個聚類，每個所述聚類包括至少一個所述矩形子圖像；

對聚類中所包括的各個矩形子圖像構成的矩陣進行矩形稀疏矩陣分解，得到矩形子圖像對應的低秩分量；

基于矩形子圖像對應的低秩分量合成處理后的深度圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從原始深度圖像中截取大小相同的多個矩形子圖像，包括：

隨機或偽隨機地從所述原始深度圖像中截取大小相同的多個矩形子圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述多個矩形子圖像劃分至至少一個聚類之前，所述方法還包括：

對矩形子圖像中的各個元素進行歸一化。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對矩形子圖像中的各個元素進行歸一化，包括：

將矩形子圖像中的各個元素減去同一直流值，所述直流值是相應矩形子圖像中各個元素的最小值、最大值或平均值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對聚類中所包括的各個矩形子圖像構成的矩陣進行矩形稀疏矩陣分解，得到矩形子圖像對應的低秩分量，包括：

設聚類中包括n個矩形子圖像，依次表示為Ii，i＝1,2,…n；

將所述n個矩形子圖像向量化，依次得到向量vec(Ii)，i＝1,2,…n；

得到矩陣D＝[vec(I0)，vec(I1)，…,vec(In)]；

基于下式將矩陣D分解為低秩矩陣L和稀疏矩陣S：

D＝L+S，

其中，rank(L)表示矩陣L的秩，card(S)表示矩陣S中不為0的元素的個數，λ為調整系數；

設矩陣L＝[l1，l2，…,ln]，則確定矩形子圖像Ii對應的低秩分量為對向量li矩陣化后得到的矩陣，i＝1,2,…n。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對聚類中所包括的各個矩形子圖像構成的矩陣進行矩形稀疏矩陣分解，得到矩形子圖像對應的低秩分量，包括：

在聚類中所包括的矩形子圖像的數量大于閾值的情況下，對該聚類中所包括的各個矩形子圖像構成的矩陣進行低秩稀疏矩陣分解，得到矩形子圖像對應的低秩分量；

在聚類中所包括的矩形子圖像的數量小于閾值的情況下，不針對該聚類執行低秩系數矩陣分解。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于矩形子圖像對應的低秩分量合成處理后的深度圖像，包括：

將所述多個矩形子圖像中具有對應的低秩分量的矩形子圖像替換為對應的低秩分量；

合成替換后的所述多個矩形子圖像，以得到所述處理后的深度圖像。