[发明专利]图像处理方法及装置、存储介质、终端

说明书

一种图像处理方法及装置、存储介质、终端，所述图像处理方法包括：根据待处理的深度信息图中各个像素的深度信息值，确定每个像素的初始掩模类别，并根据所述每个像素的初始掩模类别得到所述深度信息图对应的初始掩模图像，掩模类别包括确定前景掩模、可能前景掩模、可能背景掩模以及确定背景掩模，深度信息图包括以下至少一种：深度图及视差图，所述深度信息值用于表示像素的深度；对深度信息图进行边缘检测；根据深度信息图的边缘检测结果以及深度信息图中各个像素的深度信息值，对所述初始掩模图像进行调整，得到目标掩模图像；根据所述目标掩模图像对所述深度信息图进行处理，得到处理后的深度信息图。上述方案，能够提高图像处理质量。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置、存储介质、终端。

背景技术

随着计算机技术、多媒体技术的发展，人们对三维世界的感知需求不断提升，越来越多的应用需要获取三维场景相对于摄像机的距离(即深度)，如三维重建、人机交互、模式识别等都是利用深度图来表征物体的第三维信息。而一般的摄像技术只能以二维的方式记录三维的空间，因此，如何获取高质量的深度信息成了计算机视觉至关重要的技术。

现有技术中，通常采用立体匹配算法得到深度图，立体匹配算法可以包括局部立体匹配算法和全局立体匹配算法。局部立体匹配算法大多基于窗口实现，其复杂度低、易于实时实现，但局部立体匹配算法产生的深度图往往噪声较大，在低纹理区域、重复纹理区域和遮挡区域容易产生错误匹配。全局算法一般加入平滑项，通过解决最优化问题来计算，往往复杂度高，计算成本较大。这两种算法都容易使深度图物体边缘轮廓不整齐。因此，不管采用何种深度图生成算法，图像后处理技术往往不可或缺。

常见的深度图后处理算法有滤波算法(如高斯滤波、双边滤波、导向滤波等)、形态学方法、抠图算法等，这些方法一定程度上提升了深度图的准确性，如填补空洞、去除噪点、边缘一致性等问题。但由于无法分辨深度图的正确点和错误点，特别是在复杂背景的情况下，反而将错误的深度图扩散，导致处理效果较差。

发明内容

本发明实施例解决的技术问题是深度图的处理质量较差。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种图像处理方法包括：根据待处理的深度信息图中各个像素的深度信息值，确定每个像素的初始掩模类别，并根据所述每个像素的初始掩模类别得到所述深度信息图对应的初始掩模图像，所述掩模类别包括确定前景掩模、可能前景掩模、可能背景掩模以及确定背景掩模，所述深度信息图包括以下至少一种：深度图及视差图，所述深度信息值用于表示像素的深度；对所述深度信息图进行边缘检测；根据所述深度信息图的边缘检测结果以及所述深度信息图中各个像素的深度信息值，对所述初始掩模图像进行调整，得到目标掩模图像；根据所述目标掩模图像对所述深度信息图进行处理，得到处理后的深度信息图。

可选的，所述根据待处理的深度信息图中各个像素的深度信息值，确定每个像素的初始掩模类别，包括：获取设定的第一深度信息范围、第二深度信息范围、第三深度信息范围以及第四深度信息范围，其中，第一深度信息范围、第二深度信息范围、第三深度信息范围以及第四深度信息范围互不重叠且连续；根据所述每个像素的深度信息值，确定所述每个像素的深度信息值所处的范围；确定深度信息值处于所述第一深度信息范围的像素的初始掩模类别为所述确定前景掩模，确定深度信息值处于所述第二深度信息范围的像素的初始掩模类别为所述可能前景掩模，确定深度信息值处于所述第三深度信息范围的像素的初始掩模类别为所述可能背景掩模，确定深度信息值处于所述第四深度信息范围的像素的初始掩模类别为所述确定背景掩模。

可选的，采用如下方式确定所述第一深度信息范围、第二深度信息范围、第三深度信息范围以及第四深度信息范围：根据所述深度信息图中的各个像素的深度信息值统计在各深度信息值下的像素数目；根据所述各深度信息值下的像素的数目、所述深度信息图中的所有像素的数目以及各个像素的深度信息值，确定第一阈值、第二阈值以及第三阈值，所述第一阈值、第二阈值以及第三阈值形成第一深度信息范围、第二深度信息范围、第三深度信息范围以及第四深度信息范围。