【技术实现步骤摘要】
图像处理的方法、装置、电子设备和计算机可读介质
本专利技术涉及数据处理的
，尤其是涉及一种图像处理的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
随着软、硬件以及算法行业的飞速发展，计算机视觉领域的三维重建算法逐渐应用在多个领域，诸如智能机器人、手机相机应用等。因此，三维重建中基于来自双摄像头采集的主副图进行场景深度估计的双目立体匹配算法得到了很多学者的研究以及很多产业的应用。常规的双目立体匹配算法流程通常包含主副图的代价立方体计算、代价聚合、最优视差计算以及视差后处理四个模块。代价聚合作为增强代价立方体可靠性的模块，在视差图计算中扮演着一个相当重要的角色。常见的代价聚合方法有两种：局部法和全局法。局部法通过使用当前点一定窗口半径的范围内其他点的代价值加权做平均(即滤波)来实现。局部法可看作使用一个保边平滑滤波器来对代价立方体进行去噪。但是随着视差层级d的增加，图像尺寸的增加，局部法的性能也成为了实现在移动设备上的一个瓶颈。全局法，通常是将代价聚合的思想以能量项的形式体现在能量函数的最优化中，通过优化能量函...
【技术保护点】
1.一种图像处理的方法，其特征在于，包括：/n获取待处理的主摄图像和待处理的副摄图像，并分别将所述主摄图像和所述副摄图像确定为待处理的图像；/n计算所述待处理的图像的代价立方体，得到目标代价立方体，其中，所述目标代价立方体表示所述待处理的图像中的像素点在每个预设视差层级下的代价图；/n确定所述待处理的图像中每个像素点的滤波窗口，并通过所述滤波窗口对目标代价立方体中每个预设视差层级下的代价图进行滤波处理；/n基于滤波处理后的目标代价立方体计算所述主摄图像和所述副摄图像的视差图。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像处理的方法，其特征在于，包括：
获取待处理的主摄图像和待处理的副摄图像，并分别将所述主摄图像和所述副摄图像确定为待处理的图像；
计算所述待处理的图像的代价立方体，得到目标代价立方体，其中，所述目标代价立方体表示所述待处理的图像中的像素点在每个预设视差层级下的代价图；
确定所述待处理的图像中每个像素点的滤波窗口，并通过所述滤波窗口对目标代价立方体中每个预设视差层级下的代价图进行滤波处理；
基于滤波处理后的目标代价立方体计算所述主摄图像和所述副摄图像的视差图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标代价立方体包括：所述主摄图像所对应的第一代价立方体和所述副摄图像所对应的第二代价立方体；
计算所述待处理的图像的代价立方体，得到目标代价立方体包括：
对所述待处理的图像进行立体校正操作，以将所述待处理的图像变换到光轴平行的空间；
计算立体校正操作之后的所述待处理的图像的代价立方体，得到所述第一代价立方体和所述第二代价立方体。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算立体校正操作之后的所述待处理的图像的代价立方体，得到所述第一代价立方体和所述第二代价立方体包括：
通过目标代价计算方法计算立体校正操作之后的所述待处理的图像的代价立方体，得到所述第一代价立方体和所述第二代价立方体，其中，所述目标代价计算方法包括以下任一种：SAD图像匹配算法、Census相似度算法。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待处理的图像中每个像素点的滤波窗口包括：
基于所述待处理的图像的像素点之间的颜色位置关系确定每个像素点所对应的滤波窗口。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述待处理的图像的像素点之间的颜色位置关系确定每个像素点所对应的滤波窗口包括：
对所述待处理的图像进行空间域变换，得到空间域变换结果；
基于所述空间域变换结果确定每个像素点与每个像素点的邻域像素点之间的颜色位置关系，其中，所述颜色位置关系包括：像素点之间的颜色信息、像素点之间的空间信息；
根据所述颜色位置关系计算每个像素点与每个像素点的邻域像素点之间的相似度值，并根据所述相似度值确定所述滤波窗口的窗口半径；
基于所述滤波窗口的窗口半径确定所述滤波窗口。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述滤波窗口对目标代价立方体中每个预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂旎，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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