一种深度图像滤波方法、装置、电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供一种深度图像滤波方法、装置、电子设备，方法包括：获取点云图像；根据所述点云图像的深度信息和法向信息对所述点云图像进行滤波。实施上述方法，能够与现有技术只考虑深度信息相比，该方法能够有效地保留点云图像的尖锐特征。点云图像的尖锐特征。点云图像的尖锐特征。

【技术实现步骤摘要】
一种深度图像滤波方法、装置、电子设备


[0001]本申请涉及图像
，具体而言，涉及一种深度图像滤波方法、装置、电子设备。

技术介绍

[0002]点云滤波指针对带噪声的点云数据，通过滤波的方法尽可能消除噪声，获得更准确和易用的点云数据。目前，出于可视化或者物体几何测量等需求，需要对物体进行基于深度相机的扫描和三维重建；但是在扫描过程中，由于目前深度相机的精度普遍不高，往往会引入很多噪声，导致原本比较光滑的物体表面变得粗糙甚至出现错误，现有的点云滤波大多基于相机获得的深度信息，在点云中扭曲较大的连续区域，深度的变化往往较小，因此进行滤波后会损失甚至丢失部分尖锐特征。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种深度图像滤波方法、装置、电子设备和可读存储介质。在滤波的过程中充分考虑深度信息，能够在滤波过后保留尖锐特征。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种深度图像滤波方法，包括：
[0005]获取点云图像；
[0006]根据所述点云图像的深度信息和法向信息对所述点云图像进行滤波。
[0007]在上述实现过程中，深度信息和法向信息反映了点云图像的尖锐特征，在滤波的过程中充分考虑上述两个特征。与现有技术只考虑深度信息相比，该方法能够有效地保留点云图像的尖锐特征。
[0008]进一步地，所述根据所述点云图像的深度信息和法向信息对所述点云图像进行滤波的步骤，包括：
[0009]为所述点云图像的每个像素点生成多个局部片段，其中所述每个像素点在其对应的所述多个局部片段中的每个局部片段的位置不同；
[0010]获取所述每个像素点的每个局部片段的误差系数；
[0011]根据所述每个像素点的每个局部片段的误差系数获取所述每个像素点的指导法向；
[0012]利用联合双边滤波优化滤指导法向算法对所述每个像素点的指导法向进行处理，得到每个像素点滤波后的指导法向；
[0013]根据所述每个像素点滤波后的指导法向更新所述每个像素点的坐标。
[0014]在上述实现过程中，为每个像素点生成多个局部片段，根据每个像素点的每个局部片段的误差系数获取每个像素点的指导法向，生成多个局部片段，能够将滤波过程中的误差分配到多个局部片段上，减少滤波误差。利用联合双边滤波优化滤指导法对每个像素点的指导法向进行优化，有效提高滤波效果。
[0015]进一步地，所述根据所述每个像素点滤波后的指导法向更新所述每个像素点的坐
标的步骤，包括：
[0016]根据所述像素点的原始坐标、所述每个像素点滤波后的指导法向获取所述每个像素点在深度方向上的位移向量；
[0017]将所述每个像素点在所述深度方向上移动所述位移向量，得到更新后的每个像素点。
[0018]在上述实现过程中，在更新点的坐标时，保证其对应的新的深度图像的连接关系不变，因此对每个点进行更新时，只允许其在深度方向上移动。基于上述实施方式，保证了滤波后的点云图像保留大部分的有用信息。
[0019]进一步地，通过下述公式获取所述每个像素点在深度方向上的位移向量：
[0020][0021]其中，ΔP为所述位移向量，P所述每个像素点在所述点云图像中的空间位置坐标，N
i
为i第个像素点p
i
滤波后的指导法向，N
i
[Z]为N
i
在深度方向z上的分量。
[0022]在上述实现过程中，可以快速地计算出位移向量。
[0023]进一步地，在将所述每个像素点在所述深度方向上移动所述位移向量，得到更新后的每个像素点的步骤之后，方法还包括：
[0024]根据所述每个像素点在深度方向上的位移向量和所述每个像素点的相邻像素点的位置获取所述每个像素点在深度方向上的自适应位移向量；
[0025]所述将所述每个像素点在所述深度方向上移动所述位移向量之后，方法还包括：
[0026]将所述每个像素点在所述深度方向上移动所述自适应位移向量。
[0027]在上述实现过程中，考虑到每个点在移动时会直接影响到周围多个相邻点的法向，所以将这部分位移分为多个相同长度的小步长位移。基于上述实施方式，有效地像素点移动时的误差。
[0028]进一步地，所述获取所述每个像素点的每个局部片段的误差系数的步骤包括：
[0029]建立第一误差函数、第二误差函数和第三误差函数，所述第一误差函数用于衡量所述每个像素点的多个局部片段中的每个局部片段的光滑程度；
[0030]所述第二误差函数用于衡量所述每个像素点的多个局部片段中的每个局部片段是否有尖锐边缘；
[0031]所述第三误差函数用于计算每个像素点的多个局部片段中的每个局部片段不同像素点间颜色的最大差异；
[0032]根据所述第一误差函数、所述第二误差函数和所述第二误差函数和所述第三误差函数获取所述每个像素点的每个局部片段的误差系数。
[0033]在上述实现过程中，通过第一误差函数、第二误差函数和第三误差函数获取误差系数，能够使得误差系数准确地反应出每个像素点的每个局部片段的误差系数。
[0034]进一步地，所述根据所述每个像素点的每个局部片段的误差系数获取所述每个像素点的指导法向的步骤包括：
[0035]选取所述每个像素点的多个局部片段中的误差系数最小的局部片段的法线法向为所述每个像素点的指导法向。
[0036]在上述实现过程中，通过判断每个像素点的多个局部片段误差系数的大小，可以
快速筛选出最能代表像素点的指导法向。
[0037]第二方面，本申请提供一种深度图像滤波装置，包括：
[0038]获取模块，用于获取点云图像；
[0039]滤波模块，用于根据所述点云图像的深度信息和法向信息对所述点云图像进行滤波。
[0040]第三方面，本申请实施例提供的一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。
[0041]为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0043]图1为本申请实施例提供的深度图像滤波方法的流程示意图；
[0044]图2为本申请实施例提供的局部片段的示意图；
[0045]图3为本申请实施例提供的滤波的流程示意图；
[0046]图4为本申请实施例提供的深度图像滤波装置的结构示意图。
具体实施方式
[0047]下面将结合本申请实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深度图像滤波方法，其特征在于，包括：获取点云图像；根据所述点云图像的深度信息和法向信息对所述点云图像进行滤波。2.根据权利要求1所述的深度图像滤波方法，其特征在于，所述根据所述点云图像的深度信息和法向信息对所述点云图像进行滤波的步骤，包括：为所述点云图像的每个像素点生成多个局部片段，其中所述每个像素点在其对应的所述多个局部片段中的每个局部片段的位置不同；获取所述每个像素点的每个局部片段的误差系数；根据所述每个像素点的每个局部片段的误差系数获取所述每个像素点的指导法向；利用联合双边滤波优化滤指导法向算法对所述每个像素点的指导法向进行处理，得到每个像素点滤波后的指导法向；根据所述每个像素点滤波后的指导法向更新所述每个像素点的坐标。3.根据权利要求2所述的深度图像滤波方法，其特征在于，所述根据所述每个像素点滤波后的指导法向更新所述每个像素点的坐标的步骤，包括：根据所述像素点的原始坐标、所述每个像素点滤波后的指导法向获取所述每个像素点在深度方向上的位移向量；将所述每个像素点在所述深度方向上移动所述位移向量，得到更新后的每个像素点。4.根据权利要求2所述的深度图像滤波方法，其特征在于，通过下述公式获取所述每个像素点在深度方向上的位移向量：其中，ΔP为所述位移向量，P所述每个像素点在所述点云图像中的空间位置坐标，N
i
为i第个像素点p
i
滤波后的指导法向，N
i
[Z]为N
i
在深度方向z上的分量。5.根据权利要求3所述的深度图像滤波方法，其特征在于，在将所述每个像素点在所述深度方向上移动所述位移向量，得到更新后的每个像素点的步骤之后，方法还包括：根据所述每个像素点在深度方向上的位移向量和所述每个像素点的相邻像素点的位置获取所述每个像...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玉丹，李常颢，王士玮，
申请(专利权)人：广东三维家信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：