深度图像物体边缘提取方法、装置、介质及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种深度图像物体边缘提取方法、装置、存储介质及计算机设备，提供一种实现简单，且边缘提取准确的方案。所述深度图像物体边缘提取方法包括：采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集，结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集。本发明专利技术实施例方案实现简单，且能够获得更为准确的边缘像素集，从而获得准确的像素级分割结果。

【技术实现步骤摘要】
深度图像物体边缘提取方法、装置、介质及计算机设备
本专利技术涉及图像处理技术，具体涉及一种深度图像物体边缘提取方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
深度摄像头获取深度信息是通过发射红外结构光，并接收其被物体反射回的光束而计算出物体表面到摄像头的距离的。现有的深度图像分割方法有的基于随机霍夫(Hough)变换，有的基于法向分量边缘融合，有的基于形态学水线区域，有的基于数学形态学，都比较复杂。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种深度图像物体边缘提取方法、装置、存储介质及计算机设备，提供一种实现简单，且边缘提取结果准确的方案。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种深度图像物体边缘提取方法，所述方法包括：采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集，结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集。进一步地，在采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集前，所述方法还包括：确定与待分割深度图像相关的至少一帧相关深度图像，将确定的所述相关深度图像与所述待分割深度图像进行一次或两次以上的融合，得到所述第一深度图像。进一步地，所述结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集，包括：用至少一个其他边缘像素集补偿基础边缘像素集，得到所述最终边缘像素集，其中，所述基础边缘像素集采用第一边缘检测算法计算得到，所述至少一个其他边缘像素集采用至少一个其他边缘检测算法计算获得；或者取至少两个边缘像素集的并集为所述最终边缘像素集；或者，对于每一像素点执行以下处理：当包含所述像素点的边缘像素集的数量超过第一预设阈值时，将所述像素点计入所述最终边缘像素集。进一步地，所述用至少一个其他边缘像素集补偿基础边缘像素集，包括：将所述基础边缘像素集加入最终边缘像素集；对所述至少一个其他边缘像素集进行以下处理：从所述其他边缘像素集中选择与所述最终边缘像素集中的点直接相连的点加入最终边缘像素集。进一步地，所述采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集，包括：确定至少两种边缘检测算法，根据为每种边缘检测算法预设的权重值确定每种边缘检测算法待处理的帧数，用所述确定的边缘检测算法按照所述确定的帧数对与第一深度图像相关的相关深度图像进行计算，获得边缘像素集；所述结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集，包括：对于第一图像中的每一像素点执行以下处理：当包含所述像素点的边缘像素集的数量超过第二预设阈值时，将所述像素点计入所述最终边缘像素集。进一步地，所述第一边缘检测算法为：提取深度值为零的像素。进一步地，所述方法还包括：对所述最终边缘像素集进行连通域分析得到分割结果；根据先验信息对所述分割结果进行去噪处理。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供了一种深度图像物体边缘提取装置，包括初始像素集获取模块和最终像素集获取模块，其中：所述初始像素集获取模块，用于采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集；所述最终像素集获取模块，用于结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集。进一步地，所述装置还包括第一深度图像获取模块，用于确定与待分割深度图像相关的至少一帧相关深度图像，将确定的所述相关深度图像与所述待分割深度图像进行一次或两次以上的融合，得到所述第一深度图像。进一步地，所述最终像素集获取模块结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集，包括：所述最终像素集获取模块用至少一个其他边缘像素集补偿基础边缘像素集，得到所述最终边缘像素集，其中，所述基础边缘像素集采用第一边缘检测算法计算得到，所述至少一个其他边缘像素集采用至少一个其他边缘检测算法计算获得；或者，所述最终像素集获取模块取至少两个边缘像素集的并集为所述最终边缘像素集；或者，所述最终像素集获取模块对于每一像素点执行以下处理：当包含所述像素点的边缘像素集的数量超过第一预设阈值时，将所述像素点计入所述最终边缘像素集。进一步地，所述最终像素集获取模块用至少一个其他边缘像素集补偿基础边缘像素集，包括：所述最终像素集获取模块将所述基础边缘像素集加入最终边缘像素集；所述最终像素集获取模块对所述至少一个其他边缘像素集进行以下处理：从所述其他边缘像素集中选择与所述最终边缘像素集中的点直接相连的点加入最终边缘像素集。进一步地，所述初始像素集获取模块采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集，包括：所述初始像素集获取模块确定至少两种边缘检测算法，根据为每种边缘检测算法预设的权重值确定每种边缘检测算法待处理的帧数，用所述确定的边缘检测算法按照所述确定的帧数对与第一深度图像相关的相关深度图像进行计算，获得边缘像素集；所述最终像素集获取模块结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集，包括：所述最终像素集获取模块对于第一图像中的每一像素点执行以下处理：当包含所述像素点的边缘像素集的数量超过第二预设阈值时，将所述像素点计入所述最终边缘像素集。进一步地，所述装置还包括分割模块，其用于对所述最终边缘像素集进行连通域分析得到分割结果，以及根据先验信息对所述分割结果进行去噪处理。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。本专利技术实施例提供了一种深度图像物体边缘提取方法、装置、存储介质及计算机设备，采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集，结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集。与现有技术相比，本专利技术实施例方案实现简单，能够获得更为准确的边缘像素集，进而获得像素级的分割结果。此外，本专利技术实施例方案还通过对多帧深度图像进行融合，以达到去除噪声的目的，从而获得更加稳定和准确的分割结果。本专利技术实施例方案可用于样本采集、自动标注、机器学习及深度学习的GroundTruth获取和训练数据生成等方面。当然，实施本专利技术的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书实施例中阐述，并且，部分地从说明书实施例中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术实施例的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明附图用来提供对本专利技术技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本专利技术的技术方案，并不构成对本专利技术技术方案的限制。附图中各部件的形状和大小不反映真实比例，目的只是示意说明本
技术实现思路
。图1为本专利技术实施例1深度图像物体边缘提取方法流程图；图2为本专利技术实施例2深度图像物体边缘提取装置结构示意图；图3为本专利技术实施例2中另一种深度图像物体边缘提取装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例2中另一种深度图像物体边缘提取装置的结构示意图；图5为本专利技术应用示例流程图；图6(a)为本专利技术应用示例待分割图的彩色图像；图6(b)为本专利技术应用示例待分割图的深度图像；图6(c)为本专利技术应用示例待分割图深度图像的局部图；图7为本专利技术应用示例中Can本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种深度图像物体边缘提取方法，其特征在于，所述方法包括：采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集，结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集。

【技术特征摘要】
1.一种深度图像物体边缘提取方法，其特征在于，所述方法包括：采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集，结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集前，所述方法还包括：确定与待分割深度图像相关的至少一帧相关深度图像，将确定的所述相关深度图像与所述待分割深度图像进行一次或两次以上的融合，得到所述第一深度图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集，包括：用至少一个其他边缘像素集补偿基础边缘像素集，得到所述最终边缘像素集，其中，所述基础边缘像素集采用第一边缘检测算法计算得到，所述至少一个其他边缘像素集采用至少一个其他边缘检测算法计算获得；或者取至少两个边缘像素集的并集为所述最终边缘像素集；或者，对于每一像素点执行以下处理：当包含所述像素点的边缘像素集的数量超过第一预设阈值时，将所述像素点计入所述最终边缘像素集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用至少一个其他边缘像素集补偿基础边缘像素集，包括：将所述基础边缘像素集加入所述最终边缘像素集；对所述至少一个其他边缘像素集进行以下处理：从所述其他边缘像素集中选择与所述最终边缘像素集中的点直接相连的点加入所述最终边缘像素集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集，包括：确定至少两种边缘检测算法，根据为每种边缘检测算法预设的权重值确定每种边缘检测算法待处理的帧数，用所述确定的边缘检测算法按照所述确定的帧数对与第一深度图像相关的相关深度图像进行计算，获得边缘像素集；所述结合所述至少两个边缘像素集得到最终边缘像素集，包括：对于第一图像中的每一像素点执行以下处理：当包含所述像素点的边缘像素集的数量超过第二预设阈值时，将所述像素点计入所述最终边缘像素集。6.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，所述第一边缘检测算法为：提取深度值为零的像素。7.根据权利要求1-5中任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述最终边缘像素集进行连通域分析得到分割结果；根据先验信息对所述分割结果进行去噪处理。8.一种深度图像物体边缘提取装置，其特征在于，包括初始像素集获取模块和最终像素集获取模块，其中：所述初始像素集获取模块，用于采用至少两种边缘检测算法计算获得第一深度图像的至少两个边缘像素集；所述最终像素集获取模块，用于结合所述至少两个边缘像素集得到最终...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘童，刘向阳，唐小军，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11