[發(fā)明專利]融合空洞修復的深度恢復方法、電子設備及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210738513.7
• 申請日: 2022-06-28
• 公開（公告）號: CN114820393A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設計）人: 李東洋;化雪誠;王海彬;劉祺昌;戶磊
• 申請（專利權）人: 合肥的盧深視科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/521
• 代理公司: 北京智晨知識產(chǎn)權代理有限公司 11584
• 代理人: 楊娟

1.一種融合空洞修復的深度恢復方法，其特征在于，包括：

在對物體散斑圖執(zhí)行一次區(qū)域增長后，針對未成功生長的像素點再次執(zhí)行區(qū)域增長；其中，所述再次執(zhí)行區(qū)域增長所采用的初始種子點是基于已確定的各種子點的視差值對應的匹配代價值的置信度確定，所采用的生長閾值相較于前一次執(zhí)行區(qū)域增長時變小；

基于對所述物體散斑圖執(zhí)行區(qū)域增長后所形成的視差圖恢復得到深度圖像。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在對物體散斑圖執(zhí)行一次區(qū)域增長后，針對未成功生長的像素點再次執(zhí)行區(qū)域增長，包括：

以所述物體散斑圖中原始種子點作為首批當前種子點，執(zhí)行一次區(qū)域增長：利用所述當前種子點及其視差值，對物體散斑圖中未成功生長的像素點所形成的連通域基于生長閾值進行區(qū)域增長，確定所述連通域中成功生長為種子點的像素點的視差值，并計算各所述種子點的視差值對應的匹配代價值的置信度；

在每次區(qū)域增長結束后，根據(jù)所述物體散斑圖中未成功生長的像素點所形成的連通域的鄰域中，各種子點的視差值對應的所述匹配代價值的置信度，從所述鄰域中確定下一批所述當前種子點執(zhí)行所述區(qū)域增長。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，確定所述原始種子點及其視差值的方法包括：

針對預處理后的所述物體散斑圖和參考散斑圖，從所述物體散斑圖中選擇多個候選種子點，以及每個候選種子點對應的視差搜索范圍；

對每個所述候選種子點，以對應的所述視差搜索范圍在所述預處理后的參考散斑圖中進行視差搜索，并基于視差搜索得到的各視差值對應的匹配代價值，確定該候選種子點是否為種子點，并獲取所述種子點的視差值。

4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述物體散斑圖和參考散斑圖進行預處理，包括：

對所述物體散斑圖和所述參考散斑圖依次進行局部灰度歸一化和陰影處理。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，對所述物體散斑圖和所述參考散斑圖進行局部灰度歸一化處理，包括：

采用如下公式對所述物體散斑圖和所述參考散斑圖進行處理：

其中，G(i,j) 、G’(i,j)依次為所述局部灰度歸一化處理前后坐標為(i,j)的像素點P的灰度值，avg、std依次為取以點P為中心的鄰域窗口內灰度的平均值和標準差。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，對所述局部灰度歸一化處理后的所述物體散斑圖和所述參考散斑圖進行陰影處理，包括：

采用如下公式對所述局部灰度歸一化處理后的所述物體散斑圖和所述參考散斑圖進行處理：

其中，m(i,j) 為陰影處理后的坐標為(i,j)的像素點的灰度值，threshold為陰影邊界值。

7.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對每個所述候選種子點，以對應的所述視差搜索范圍在所述預處理后的參考散斑圖中進行視差搜索，并基于視差搜索得到的各視差值對應的匹配代價值，確定該候選種子點是否為種子點，并獲取所述種子點的視差值，包括：

對當前所述候選種子點，以對應的所述視差搜索范圍在所述預處理后的參考散斑圖中進行視差搜索，得到當前所述候選種子點對應的多個匹配代價值；

如果所述多個匹配代價值中的最小值小于設定閾值，則將當前所述候選種子點作為一個種子點，并將所述多個匹配代價值的最小值對應的視差值作為該種子點的視差值；

如果所述多個匹配代價值中的最小值不小于設定閾值，則將當前所述候選種子點丟棄。