[發明專利]圖像處理方法、芯片電路、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011232175.7
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112308896A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 方舒;周驥;馮歆鵬
• 申請（專利權）人: 上海肇觀電子科技有限公司
• 主分類號: G06T7/55
• 分類號: G06T7/55;G06T17/20;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 魏小薇;吳麗麗

提供一種圖像處理方法、芯片電路、裝置、電子設備及存儲介質。該圖像處理方法包括：獲取待處理圖像的邊界特征；基于獲取到的待處理圖像的邊界特征，對待處理圖像進行有邊界限制的三角剖分處理，以得到貼合邊界的三角剖分結果；以及根據三角剖分結果，對待處理圖像進行與視差或深度有關的稠密化計算處理以得到與待處理圖像相對應的稠密化的視差圖或深度圖。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種圖像處理方法、芯片電路、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

立體視覺是計算機視覺領域的一個重要課題，它的目的在于重構場景的三維幾何信息，使得人們能夠獲取場景中的深度信息，其在三維環境感知與建模、機器人導航、物體跟蹤與檢測以及圖像分割等領域具有重要應用。立體匹配是立體視覺的關鍵技術之一，它通過對兩幅或者多幅圖像進行像素配準，建立特征間的對應關系，將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來，來獲取相應的深度信息。

在立體視覺的應用領域中，獲取稠密的視差圖或深度圖對于準確獲知場景的深度信息是十分必要的。然而，在傳統的立體匹配過程中，由于存在遮擋或者弱紋理、重復紋理等原因，圖像匹配常常會產生匹配錯誤，導致傳統的立體匹配算法所計算出的常常是稀疏或者半稠密的視差圖。

在此部分中描述的方法不一定是之前已經設想到或采用的方法。除非另有指明，否則不應假定此部分中描述的任何方法僅因其包括在此部分中就被認為是現有技術。類似地，除非另有指明，否則此部分中提及的問題不應認為在任何現有技術中已被公認。

發明內容

根據本公開的一個方面，提供一種圖像處理方法。該圖像處理方法包括：獲取待處理圖像的邊界特征；基于獲取到的待處理圖像的邊界特征，對待處理圖像進行有邊界限制的三角剖分處理，以得到貼合邊界的三角剖分結果；以及根據三角剖分結果，對待處理圖像進行與視差或深度有關的稠密化計算處理以得到與待處理圖像相對應的稠密化的視差圖或深度圖。

根據本公開的另一個方面，提供一種芯片電路，包括：被配置為執行上述圖像處理方法的步驟的電路單元。

根據本公開的另一個方面，提供一種圖像處理裝置，包括如上所述的芯片電路。

根據本公開的另一個方面，提供一種電子設備，包括一個或多個處理器和存儲器。存儲器上存儲包括指令的程序，所述指令在由所述一個或多個處理器執行時使所述電子設備執行如上所述的方法。

根據本公開的另一個方面，提供一個或多個非暫時性計算機可讀介質，其上存儲包括指令的程序，所述指令在由電子設備的一個或多個處理器執行時，致使所述電子設備執行如上所述的方法。

從下面結合附圖描述的示例性實施例中，本公開的更多特征和優點將變得清晰。

附圖說明

附圖示例性地示出了實施例并且構成說明書的一部分，與說明書的文字描述一起用于講解實施例的示例性實施方式。所示出的實施例僅出于例示的目的，并不限制權利要求的范圍。在所有附圖中，相同的附圖標記指代類似但不一定相同的要素。

圖1是示出根據本公開示例性實施例的圖像處理方法的流程圖；

圖2是示出根據本公開示例性實施例的用于對待處理圖像進行圖像綜合特征的提取的第一卷積神經網絡的結構框圖；

圖3是示出根據本公開示例性實施例的用于對第一圖像綜合特征和待處理圖像本身進行邊界特征的提取的第二卷積神經網絡的結構框圖；

圖4是示出根據本公開示例性實施例的包括兩個提取子網絡的用于獲取待處理圖像的邊界特征的卷積神經網絡的結構框圖；

圖5A和圖5B是示出根據本公開示例性實施例的待處理圖像的示意圖；