[发明专利]深度图像修复方法、设备及计算机可读存储介质有效
申请号: | 202011279718.0 | 申请日: | 2020-11-16 |
公开(公告)号: | CN112991193B | 公开(公告)日: | 2022-09-23 |
发明(设计)人: | 吴怀宇;李琳;陈洋;郑秀娟;张天宇;刘汉东 | 申请(专利权)人: | 武汉科技大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/55;G06T7/80;G06T17/00 |
代理公司: | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人: | 胡琳萍 |
地址: | 430081 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 深度 图像 修复 方法 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种深度图像修复方法,用于处理Kinect获取的深度图像,其特征在于包括如下步骤:
S1:首先利用Kinect获取室内彩色图像和深度图像;对Kinect的深度相机和彩色相机进行标定,使深度图像和彩色图像像素点一一对齐;
S2:对深度图像进行可视化处理,将深度图转化成普通的灰度图;
S3:将深度图像四周的无效黑色区域进行裁剪处理;
S4:然后判断裁剪处理后深度图像的空洞类型;
S5:根据空洞的类型使用不同算法进行分步修复,所述的分步修复过程为:利用改进的快速行进法修复物体表面空洞;对遮挡空洞利用基于方向的联合双边滤波进行填充;
步骤S5中改进的快速行进法具体步骤为:
S51:对彩色图像使用K-means算法进行聚类处理:
S511:首先随机选择K个初始聚类中心;
S512:分别计算每个样本点到各个聚类中心的距离,将该样本点归到距离最短的聚类中心所在的类;
S513:当样本点被归纳到其所属的类别中,重新计算各个聚类中心的中心位置;
S514:进行收敛判断,通过步骤S512和S513的循环计算,直到聚类中心不再发生变化,则聚类划分结束;
S52:利用聚类后的彩色图像信息来引导深度图像填充:
根据待修补像素周围的非空像素对该像素点的值进行估计,像素深度估计公式如下:
其中,q点是p点的邻域像素,Dq表示点q的深度,表示像素点q的梯度,ω(p,q)表示权函数,用来衡量q点与其邻域像素q的相似程度;
将彩色图像的聚类信息引入到缺失深度点的估计中去,结合双边滤波器的设计方式,将上式中的权函数重新设计为两个权重因子的乘积,两个权重因子分别由空间距离因子dst(p,q)和颜色相似因子col(p,q)构成:
ω(p,q)=dst(p,q)col(p,q);
式中:
p、q分别表示空洞像素点及其邻域像素点的坐标,Ip和Iq代表点像素点p和q经过聚类后的彩色信息值,d0和I0取1;
S6:最后使用自适应中值滤波对修复后的深度图像进行去噪处理,获取高质量的深度图像。
2.根据权利要求1所述的深度图像修复方法,其特征在于步骤S1中采用张正友标定法对相机进行标定,具体步骤如下:
1)用图像编辑软件绘制出一个7×10棋盘标定格图像,用A3纸打印出该图像,并打印后图像粘贴在平坦的木板上,作为对Kinect进行标定的棋盘标定板;
2)从不同角度拍摄出若干张棋盘标定板图片,检测出图像中的特征点;
3)求解相机的内外参数并使用极大似然估计提升精度;
4)应用最小二乘求出实际的径向畸变系数;
5)输出相机的内外参数及畸变系数。
3.根据权利要求1所述的深度图像修复方法,其特征在于步骤S2中对深度图像进行可视化处理的公式为:
式中:Z(u,v)为深度图像的距离,Zmax为Kinect传感器的最大测量范围,G(x,y)为转换为普通的灰度图的灰度值。
4.根据权利要求1所述的深度图像修复方法,其特征在于步骤S4中判断空洞类型通过计算空洞邻域内像素点的深度值方差ΔDepth实现,计算公式如下:
其中,Dp表示空洞邻域内p像素点的深度值,表示空洞邻域的像素值均值,n表示像素点总个数,通过计算得到的深度值方差ΔDepth与阈值Δthreshold进行比较,阈值设为11:若ΔDepthΔthreshold,该空洞为物体表面空洞;若ΔDepthΔthreshold,该空洞为物体遮挡空洞。
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