一种基于动态二值化算法的深度值获取方法及系统技术方案

本申请涉及深度相机识别领域，尤其涉及一种基于动态二值化算法的深度值获取方法及系统，获取参照图像和待测点对应的8

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态二值化算法的深度值获取方法及系统


[0001]本申请涉及深度相机识别领域，尤其涉及一种基于动态二值化算法的深度值获取方法及系统。

技术介绍

[0002]随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性技术的发展，采用深度相机进行物体识别、行为识别和场景建模的相关应用越来越多，深度相机可通过该相机检测出拍摄空间的景深距离，具有高分辨率、高精度的特点，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛。通过深度相机获取到的数据，能准确知道图像中每个点离摄像头距离，加上该点在2D图像中的坐标，就能获取图像中每个点的三维空间坐标，通过三维坐标就能还原真实场景，实现场景建模等应用。
[0003]结构光相机作为深度相机的一种，通常包括红外随机点阵投影仪和热红外相机。红外随机点阵投影仪，采用特定波长的不可见红外激光作为光源，它发射出来的光经过一定的编码投影在物体上，并形成具有一定结构特征的随机点阵，再由热红外相机采集反射的随机点阵，最后通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变，来得到物体的位置和深度信息。
[0004]其中，随机点阵本身是一个二值的信息，在现有技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态二值化算法的深度值获取方法，其特征在于，包括：获取待测物体的参照图像和红外随机点阵图像，并选取所述红外随机点阵图像任一点为待测点，所述参照图像为距离结构光相机一定距离的一个平面上的红外随机点阵图像，；获取所述参照图像和所述待测点对应的8
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bit灰度图，通过局部动态二值化模型，将所述参照图像和所述待测点对应的8
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bit灰度图，转换为1
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bit图像，并得到对应的1
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bit二值化值；根据所述1
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bit二值化值，通过匹配代价模型，得到待测点不同视差的匹配代价值；根据所述待测点不同视差的匹配代价值，选取最小的匹配代价值，为待测点的初步视差；根据所述初步视差，对所述初步视差进行消噪平滑，得到待测点的视差；根据所述待测点的视差，将所述待测点的视差映射为待测点的深度值。2.根据权利要求1所述的一种基于动态二值化算法的深度值获取方法，其特征在于，所述局部动态二值化模型为：W为以p为中心的一个窗口，p
n
为W中的一个像素值，N为W中像素的个数，p为8
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bit的灰度值，q为1
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bit二值化值。3.根据权利要求1所述的一种基于动态二值化算法的深度值获取方法，其特征在于，所述匹配代价模型为：C
d
为视差的匹配代价值，q
n
为待测点的1
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bit图像中对应窗口的像素，q
′
(n,d)
为参照图像的1
‑
bit图像中对应窗口的像素。4.根据权利要求1所述的一种基于动态二值化算法的深度值获取方法，其特征在于，所述对初步视差进行消噪平滑，得到待测点的视差的步骤中，采用亚像素估计，斑点去除以及中值滤波器，对初步视差进行消噪平滑。5.根据权利要求1所述的一种基于动态二值化算法的深度值获取方法，其特征在于，所述将待测点的视差映射为待测点的深度值的步骤中，采用三角法，利用三角关系将视差映射为深度值。6.一种基于动态二值化算法的深度值获取系统，其特征在于，所述一种基于动态二值化算法的深度值获取系统用于执行权利要求1
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5...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜源，白一川，杜力，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：