[發明專利]單目結構光的深度恢復方法、電子設備及存儲介質有效
| 申請號: | 202110938158.3 | 申請日: | 2021-08-16 |
| 公開(公告)號: | CN113658241B | 公開(公告)日: | 2022-12-16 |
| 發明(設計)人: | 化雪誠;戶磊;王海彬;劉祺昌;李東洋 | 申請(專利權)人: | 合肥的盧深視科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/55 | 分類號: | G06T7/55;G06T5/20;G06T5/00 |
| 代理公司: | 北京智晨知識產權代理有限公司 11584 | 代理人: | 張婧 |
| 地址: | 230091 安徽省合肥市高新區習友路3333*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 結構 深度 恢復 方法 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種單目結構光的深度恢復方法,其特征在于,包括:
獲取目標物體的物體散斑圖像和參考散斑圖像作為單目結構光圖像;
根據所述單目結構光圖像生成包括N層金字塔圖像的圖像金字塔,N為大于1的整數;
對所述圖像金字塔進行如下處理:根據i層的視差圖像和第i-1層的金字塔圖像,獲取第i-1層的視差圖像,直至將第一層的視差圖像作為所述目標物體的目標視差圖像,其中,i的初始值為N,第N層的視差圖像是根據第N層金字塔圖像獲取;
根據所述目標視差圖像,確定所述目標物體的深度信息;
所述根據i層的視差圖像和第i-1層的金字塔圖像,獲取第i-1層的視差圖像,直至將第一層的視差圖像作為所述目標物體的目標視差圖像,包括:
將第i層的視差圖像上采樣到第i-1層的分辨率,獲得第i-1層的先驗視差圖像;
根據所述第i-1層的先驗視差圖像確定第i-1層的視差搜索范圍;根據所述第i-1層的視差搜索范圍和所述第i-1層的金字塔圖像,確定第i-1層的視差圖像;
將i更新為i-1,若檢測到更新后的i等于1,則將更新后的第i層的視差圖像作為目標視差圖像,若檢測到i大于1,則返回執行將第i層的視差圖像上采樣到第i-1層的金子塔圖像的步驟;
所述將第i層的視差圖像上采樣到第i-1層的分辨率,獲得第i-1層的先驗視差圖像之前,所述方法還包括:
將所述第i-1層的金字塔圖像中亮度大于或等于預設的截斷閾值的像素值置為所述截斷閾值;
獲取像素值重置后的所述第i-1層的金字塔圖像中屬于背景光斑的像素點作為背景像素點;
將所述背景像素點的像素值置為0;
所述獲取像素值重置后的所述第i-1層的金字塔圖像中屬于背景光斑的像素點作為背景像素點,包括:
針對所述第i-1層的金字塔圖像中每個第二像素進行如下處理:
獲取所述第二像素鄰域內所有像素值之和作為和值;
根據所述和值以及預設的亮斑閾值表達式,確定所述亮斑閾值;
將小于或等于所述亮斑閾值的像素點作為屬于背景光斑的像素點;
所述亮斑閾值表達式為:
其中,Ithread表示亮斑閾值,sum表示所述和值,SAD表示所述鄰域內像素之間的相似度,SAD_REF為預設的系數,N為所述鄰域內像素點的個數。
2.根據權利要求1所述的單目結構光的深度恢復方法,其特征在于,所述根據所述第i-1層的先驗視差圖像確定第i-1層的視差搜索范圍,包括:
針對所述第i-1層金字塔圖像的每個第一像素進行如下處理:
判斷所述第i-1層的先驗視差圖像中與所述第一像素匹配的像素位置是否存在視差值,若存在視差值,則獲取以所述視差值為中心的預設范圍作為所述第一像素的視差搜索范圍;若不存在視差值,則根據所述金子塔圖像的分辨率確定所述第一像素的視差搜索范圍。
3.根據權利要求1至2中任一項所述的單目結構光的深度恢復方法,其特征在于,在所述根據i層的視差圖像和第i-1層的金字塔圖像,獲取第i-1層的視差圖像,直至將第一層的視差圖像作為所述目標物體的目標視差圖像之前,所述方法包括:
采用零均值歸一化方式獲取所述第i層的金字塔圖像的匹配代價;
對獲取的匹配代價進行代價聚合、視差計算,得到所述第i層的視差圖像。
4.根據權利要求3所述的單目結構光的深度恢復方法,其特征在于,所述對獲取的匹配代價進行代價聚合,包括:
根據所述匹配代價,采用區域生長的方式進行逐像素的代價聚合。
5.根據權利要求1至2中任一項所述的單目結構光的深度恢復方法,所述根據所述目標視差圖像,確定所述目標物體的深度信息,包括:
對所述目標視差圖像中每個視差值進行亞像素處理,得到優化后的所述目標視差圖像;
根據優化后的所述目標視差圖像,計算所述目標物體的深度信息。
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