[發明專利]一種融合GPU加速深度圖像修復的偽激光數據生成方法

有效

• 申請號: 201810868160.6
• 申請日: 2018-08-02
• 公開（公告）號: CN109064429B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 張建華;陳付豪;李文彬;張洪華;周有杰;何偉
• 申請（專利權）人: 河北工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 天津翰林知識產權代理事務所(普通合伙) 12210
• 代理人: 王瑞

本發明公開了一種融合GPU加速深度圖像修復的偽激光數據生成方法，包括以下步驟：(1)使用RGB?D相機采集深度圖；(2)確定數據采集域，減少深度圖修復面積，降低了系統的計算復雜度，提高修復效率；(3)檢測數據采集的0值點，使用8連通標記法標記連通域，剔除較小連通域，進一步提高算法實時性；(4)使用改進0值點決策濾波修復0值點的連通域，采用0值點鄰域像素的最高統計值作為修復結果，該過程是利用GPU的CUDA并行結構實現的，提高修復速度，且最大程度地接近實際深度值；(5)結合偽激光數據生成方法，輸出偽激光數據，生成的偽激光數據連續性大大提升，有效提高視覺SLAM的地圖構建精度，滿足了視覺SLAM系統的需求。

技術領域

本發明屬于計算機視覺、視覺導航系統領域，具體是一種融合GPU加速深度圖像修復的偽激光數據生成方法。

背景技術

同時定位和地圖構建(SLAM)是實現移動機器人對未知環境探索、檢測和導航的關鍵技術，其通過實時采集環境信息完成對自身運動位姿的估計和周圍地圖的構建。在以往的SLAM技術方案中，激光雷達憑借其寬視角、高精度等特性成為環境采集裝置的主導，但激光雷達價格昂貴且只能檢測同一高度的障礙物等問題影響了其大范圍推廣。隨著近年來計算機視覺的發展和視覺傳感器的廣泛應用，基于視覺傳感器的SLAM技術成為研究的熱點，常見的視覺傳感器有單目相機、雙目相機和RGB-D相機。相比激光雷達，其中基于物理測量的RGB-D相機深度數據采集快且成本低廉，具有良好的應用前景。

在利用RGB-D相機進行室內SLAM，輸出二維環境地圖過程中，深度信息的采集受到環境光線、物體材質以及傳感器自身軟硬件的影響，獲取的深度圖像會出現數據缺失，即存在大量深度值為0的像素點，導致對目標物體檢測的偽激光數據精度下降，從而影響后續SLAM的建圖精度。

經分析，對深度圖像的修復是提升SLAM系統精度的基礎。深度圖像修復算法主要利用利用深度圖像中的領域像素點深度值的相關性，對深度數據進行修復。常見的濾波算法中，采用線性方法的均值濾波，通過平均窗口范圍內的像素值達到修復的目的，但是其不能很好地保護圖像細節，在圖像去噪的同時也破壞了圖像的細節部分。中值濾波采用非線性的方法，它在平滑脈沖噪聲方面非常有效，同時它可以保護圖像尖銳的邊緣，但是取模板像素中間值的方法，使修復值不具有代表性，失真度高。另外，在申請號201610147426.9的文獻中公開了一種修復算法，該算法將形態學濾波與雙邊濾波算法相結合的方法對深度圖像進行處理，通過形態學中的幾種基本算法實現對深度圖像中空洞的填補，然后利用雙邊濾波平滑圖像，然而，采用多邊聯合迭代濾波器的方法，計算量較大，占據了大量的計算資源，系統的實時性受到嚴重影響。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明擬解決的技術問題是，提供一種融合GPU加速深度圖像修復的偽激光數據生成方法。

本發明解決所述技術問題的技術方案是，提供一種融合GPU加速深度圖像修復的偽激光數據生成方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

步驟一、使用RGB-D相機采集深度圖像；

步驟二、確定數據采集域：計算深度圖像水平中心線，以水平中心線為基準，包含上下d行像素的鄰域范圍定義為數據采集域；

步驟三、檢測數據采集的0值點，標記連通域，剔除較小連通域：

(1)遍歷數據采集域并檢測像素值為0的點；設數據采集域中的一點A(x,y)為0值點，深度值depth[x][y]＝0；則點A有8個鄰域像素點；用8連通標記法對A點進行標記；若A點周圍存在其他0值點，則將這些0值點納入A點的鄰域范圍，反之則不納入；經過標記，數據采集域內的0值點聚集形成連通域；

(2)計算連通域的面積，將面積小于10的連通域舍棄；

步驟四、基于GPU的改進0值點決策濾波修復：