一种基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法，对结构错误区域进行探测，检测输入深度图经过大窗口的引导滤波和小窗口的引导滤波差别较大的地方，由于大窗口下引导滤波可以出现羽化效果，而小窗口的引导滤波仅起到平滑的作用，因此差别较大的区域可以认为是结构错误区域，标记为潜在结构错误区域，然后基于迭代重加权最小二乘算法构建权重，权重构建完成后进行整体求解并更新深度图，根据结果判断是否达到设定的迭代次数，如果达到则输出深度图结束计算，否则重新进行对结构错误区域探测。本发明专利技术能够抑制强噪声，并且能够修复深度图和彩色图结构错误区域，提高深度图和彩色图的一致性，恢复出正确的深度图边界，对提高合成视图的质量有重要的指导意义。

A method of structure reconstruction and denoising of robust depth map based on guided filter

【技术实现步骤摘要】
一种基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法。
技术介绍
随着深度传感器的问世及立体显示技术的快速发展，深度图成为近年来的研究热点。深度图的获取方式有主动式和被动式两种。主动式主要是由单个视点的可见光数据进行深度估计，或者由两个(或多个)视点的可见光数据进行立体匹配计算相应位置的视差，然后根据几何关系转化为深度图。随着深度学习在计算机视觉领域的成功应用，主动式得到的深度图准确度有了很大的提高。但是这类方法对可见光数据中的纹理信息要求较高，深度图结构区域精度低，尤其是在弱纹理区域难以计算出深度数据，导致数据缺失，在实际应用中有一定的局限性。被动式主要是指由深度传感物理器件直接获取深度图像，常用的深度传感器根据原理分为ToF(TimeofFlight)和StructureLight(结构光)两类，ToF通过测量光脉冲之间的传输延迟时间来计算深度信息，实时性强。但是，ToF获取的深度图往往分辨率很低且存在随机噪声。结构光通过向测量空间发射红外线，再由红外摄像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、输入待修复的深度图、加噪的深度图和对应的彩色图，对潜在结构错误区域进行探测，利用Guided Filter对输入图不同的滤波结果得到差值，作为像素点的不一致量度；/nS2、基于迭代重加权最小二乘算法构建权重；/nS3、利用前一次迭代的结果计算此次迭代的权重和结构错误区域，并整体求解，求解完成后更新深度图；/nS4、判断每次迭代的迭代次数是否达到初始化时指定的值，如果没有达到则转步骤S1，利用更新后的深度图计算结构错误区域和权重，直到迭代次数达到设定值，整个迭代过程结束，输出深度图。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、输入待修复的深度图、加噪的深度图和对应的彩色图，对潜在结构错误区域进行探测，利用GuidedFilter对输入图不同的滤波结果得到差值，作为像素点的不一致量度；
S2、基于迭代重加权最小二乘算法构建权重；
S3、利用前一次迭代的结果计算此次迭代的权重和结构错误区域，并整体求解，求解完成后更新深度图；
S4、判断每次迭代的迭代次数是否达到初始化时指定的值，如果没有达到则转步骤S1，利用更新后的深度图计算结构错误区域和权重，直到迭代次数达到设定值，整个迭代过程结束，输出深度图。


2.根据权利要求1所述的基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法，其特征在于，步骤S1中，潜在结构错误区域为：对输入深度图先以小窗口进行引导滤波，得到预处理后的深度图，再用大半径的窗口对深度图进行引导滤波，引入彩色图的纹理信息，将两个结果的差值定义为潜在结构错误区域。


3.根据权利要求1所述的基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法，其特征在于，步骤S1中，在潜在结构错误区域分别对深度图和彩色图计算高斯权重，并用彩色图权重对深度图权重进行加权平均，作为深度值可信程度的度量值，位于i的像素点深度值的可信度具体为：



其中，R＞＞r，guided(D,R)为用大半径的窗口对原始深度图进行引导滤波，guided(D,r)代表用小半径的窗口对原始深度图进行引导滤波。


4.根据权利要求3所述的基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法，其特征在于，对位于i的像素点深度值的可信度进行二值化，计算位于i点的深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨勐，陈翔，光宇杰，成钰，郑南宁，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61