[发明专利]一种深度图像的去噪方法、装置和电子设备有效
| 申请号: | 201811479174.5 | 申请日: | 2018-12-05 |
| 公开(公告)号: | CN109615596B | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
| 发明(设计)人: | 王贵东;吴涛 | 申请(专利权)人: | 青岛小鸟看看科技有限公司 |
| 主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T5/50;G06T7/13 |
| 代理公司: | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人: | 权鲜枝;吴昊 |
| 地址: | 266100 山东省青岛市崂山区松*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 深度 图像 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种深度图像的去噪方法,其特征在于,包括:
读取TOF相机同时采集的原始深度图像和原始红外图像;
对所述原始深度图像和所述原始红外图像进行边缘检测和融合,得到最终的边缘区域图像;
对所述原始深度图像进行滤波,得到滤波后的深度图像;
利用所述边缘区域图像,对滤波后的深度图像的边缘部分进行去噪,得到去噪后的图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述原始深度图像和所述原始红外图像进行边缘检测和融合,得到最终的边缘区域图像包括:
对所述原始深度图像和所述原始红外图像进行灰度化,得到深度灰度图像和红外灰度图像;
对所述深度灰度图像和所述红外灰度图像进行基于Canny算子的边缘检测,得到深度边缘图像和红外边缘图像;
将深度边缘图像和红外边缘图像进行融合,得到融合边缘图像;
对融合边缘图像进行膨胀操作,得到最终的边缘区域图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对所述原始深度图像进行滤波,得到滤波后的深度图像包括:
对所述原始深度图像进行中值滤波,得到中值滤波后的图像blur_depth;
对中值滤波后的图像blur_depth进行引导滤波,得到滤波后的深度图像smooth_depth,其中,引导滤波处理中的引导图像为其本身。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,利用所述边缘区域图像,对滤波后的深度图像的边缘部分进行去噪,得到去噪后的图像包括:
遍历滤波后的深度图像smooth_depth,并判断滤波后的深度图像smooth_depth上的像素点是否在边缘区域图像指示的边缘位置上,是则,将该像素点的深度值设为0,以对边缘部分进行去噪。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,判断滤波后的深度图像smooth_depth上的像素点是否在边缘区域图像指示的边缘位置上包括:
判断深度图像smooth_depth上的像素点对应的边缘区域图像上的像素点的像素值是否等于255,如果等于255,则确定深度图像smooth_depth上的像素点在边缘区域图像指示的边缘位置上。
6.一种深度图像的去噪装置,其特征在于,包括:
图像读取单元,用于读取TOF相机同时采集的原始深度图像和原始红外图像;
边缘单元,用于对所述原始深度图像和所述原始红外图像进行边缘检测和融合,得到最终的边缘区域图像;
滤波单元,用于对所述原始深度图像进行滤波,得到滤波后的深度图像;
去噪单元,用于利用所述边缘区域图像,对滤波后的深度图像的边缘部分进行去噪,得到去噪后的图像。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,
所述边缘单元,具体用于对所述原始深度图像和所述原始红外图像进行灰度化,得到深度灰度图像和红外灰度图像;对所述深度灰度图像和所述红外灰度图像进行基于Canny算子的边缘检测,得到深度边缘图像和红外边缘图像;将深度边缘图像和红外边缘图像进行融合,得到融合边缘图像;对融合边缘图像进行膨胀操作,得到最终的边缘区域图像。
8.根据权利要求6或7所述的装置,其特征在于,
所述滤波单元具体用于对所述原始深度图像进行中值滤波,得到中值滤波后的图像blur_depth;对中值滤波后的图像blur_depth进行引导滤波,得到滤波后的深度图像smooth_depth,其中,引导滤波处理中的引导图像为其本身。
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