[发明专利]图像处理方法、图像处理装置和计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种图像处理方法、图像处理装置和计算机可读介质。该方法包括：获取对同一对象拍摄的第一图像和第二图像，所述第一图像为红外图像，所述第二图像为黑白图像、灰度图像或彩色图像；根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述对象的深度信息。本发明实施例通过根据采用可见光摄像头和红外摄像头对同一对象拍摄的图像来确定拍摄场景的深度信息，不仅有利于降低成本，还有利于减小设备体积。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地涉及一种图像处理方法、图像处理装置和计算机可读存储介质。

背景技术

在立体视觉中，人们可通过多相机从不同角度拍摄来获得场景的深度信息，场景的深度信息对三维重建、精细分割、光效渲染、人脸动画等应用有着重要的影响。传统方案一般通过双彩色相机基于立体匹配算法来生成深度图，但对于手机等移动设备来讲，双彩色摄像头模组体积较大，较为昂贵。

发明内容

本发明提供了一种图像处理方法、图像处理装置和计算机可读存储介质，有利于降低成本和减小设备体积。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，包括：

获取对同一对象拍摄的第一图像和第二图像，所述第一图像为红外图像，所述第二图像为黑白图像、灰度图像或彩色图像；

根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述第二图像中所述对象的深度信息。

在一些实施例中，所述根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述第二图像中所述对象的深度信息，包括：

将所述第一图像和所述第二图像输入训练好的神经网络，得到所述深度信息。

在一些实施例中，所述神经网络包括卷积网络和反卷积网络，

所述将所述第一图像和所述第二图像输入训练好的神经网络，得到所述深度信息，包括：

将所述第一图像和所述第二图像输入所述卷积网络，并将所述卷积网络的输出作为所述反卷积网络的输入，经由所述反卷积网络处理后输出深度图，所述深度图用于表示所述深度信息。

在一些实施例中，所述将所述第一图像和所述第二图像输入所述卷积网络，包括：

将所述第一图像和所述第二图像在通道上拼接之后输入所述卷积网络。

在一些实施例中，所述卷积网络包括n个卷积层，所述反卷积网络包括n个反卷积层，

将所述卷积网络中第i个卷积层输出的特征图与所述反卷积网络中第n-i个反卷积层输出的特征图在通道上拼接，将拼接之后的特征图作为所述n个反卷积层中第n-i+1个反卷积层的输入，i为大于或等于1且小于或等于n-1的整数。

在一些实施例中，所述卷积网络包括第一子卷积网络和第二子卷积网络，

所述将所述第一图像和所述第二图像输入所述卷积层，并将所述卷积网络的输出作为所述反卷积网络的输入，包括：

将所述第一图像输入所述第一子卷积网络，得到第一特征图；

将所述第二图像输入所述第二子卷积网络，得到第二特征图；

将所述第一特征图和所述第二特征图在通道上拼接之后作为所述反卷积网络的输入。

在一些实施例中，所述第一子卷积网络包括n个卷积层，所述第二子卷积网络包括n个卷积层，所述反卷积网络包括n个反卷积层，

将所述第一子卷积网络和/或所述第二子卷积网络的第i个卷积层输出的特征图与所述n个反卷积层中第n-i个反卷积层输出的特征图在通道上拼接，将拼接后得到的特征图作为所述n个反卷积层中第n-i+1个反卷积层的输入，i为大于或等于1且小于或等于n-1的整数。