本申请提供一种图像处理方法及装置。所述图像处理方法包括：获取目标物体的图像数据，所述图像数据包括基准侧图像数据和相对侧图像数据；根据所述基准侧图像数据获取目标物体的基准信息；根据所述基准信息获取目标物体的点云图。本申请中通过基准侧图像数据获取相关的基准信息，然后根据所述基准信息获取目标物体的点云图；与现有技术相比，通过基准信息获取点云图的方式不仅提高了图像处理的效率，并且有效的提高了图像的处理精度，对后续目标物体的测量提高了精度和效率。体的测量提高了精度和效率。体的测量提高了精度和效率。
【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法及装置
[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
[0002]近年来，我国汽车工业得到了快速的发展，汽车的保有量及汽车的各类也持续增加。同时随着《道路交通安全法》以及《道路车辆外廓尺寸、轴荷及质量限值》(GB1589
‑
2004)(以下简称《限值》)的实施，所有与汽车相关的检测手段、检测技术，特别是自动化检测设备的作用也越来越重要。其中，车辆轮廓尺寸参数的测量是我国车辆定型试验及安全检测的重要组成部分，它不仅仅需要有人力的支持，而且需要有相应的技术和配套措施的支持。
[0003]目前，车辆轮廓尺寸参数的测量主要是依靠人工操作，即利用测量器具钢卷尺、高度尺、角度尺、外径卡规、标杆，以及光学式及电磁式检测仪等对车辆的外轮廓尺寸进行测量。这种传统的测量方法劳动强度大、测量时间长、测量精度低。当前也有一些通过相机获取车辆的图像信息，然后根据图像信息对车轮轮廓进行测量的方式，但是在当前的图像处理中，对于图像的处理方法精度不高且效率较低。因此如何高效率且高精度的获取车辆轮廓尺寸就成为本领域技术人员亟待解决的问题之一。
技术实现思路
[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种图像图像处理方法及装置，用于解决现有技术中车辆轮廓尺寸测量的效率低下且精度差的问题。
[0005]为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：
[0006]获取目标物体的图像数据，所述图像数据包括基准侧图像数据和相对侧图像数据；
[0007]根据所述基准侧图像数据获取目标物体的基准信息；
[0008]根据所述基准信息获取目标物体的点云图。
[0009]在本申请第一方面的某些实施方式中，根据所述基准侧图像数据获取目标物体的基准信息的步骤包括：
[0010]根据目标物体的图像数据获取所述目标物体的视差图；
[0011]对所述基准侧图像数据进行图像分割；
[0012]根据分割结果在所述视差图中获取目标物体的基准信息。
[0013]在本申请第一方面的某些实施方式中，根据目标物体的图像数据获取所述目标物体的视差图的步骤包括：通过双目视差生成深度神经网络对所述图像数据进行处理，以获取所述视差图。
[0014]在本申请第一方面的某些实施方式中，在获取目标物体的基准信息后，还包括获取目标物体的深度图；所述基准信息包括：整体轮廓基准信息。
[0015]在本申请第一方面的某些实施方式中，所述获取目标物体的深度图的步骤包括：
[0016]根据所述整体轮廓基准信息获取图像数据中的背景信息；
[0017]根据所述基准信息及背景信息获取目标物体的深度图。
[0018]在本申请第一方面的某些实施方式中，在获取目标物体的深度图的步骤之后，还包括：
[0019]在所述深度图上进行腐蚀处理以滤除偏移噪点。
[0020]在本申请第一方面的某些实施方式中，根据所述基准信息获取目标物体的点云图的步骤包括：
[0021]根据所述深度图获取目标物体的点云数据；
[0022]对所述点云数据进行统计滤波；
[0023]通过聚类分割方法获取目标物体的点云图。
[0024]在本申请第一方面的某些实施方式中，所述图像处理方法还包括：对所述目标物体的点云图进行滤波处理。
[0025]在本申请第一方面的某些实施方式中，所述基准信息包括：整体轮廓基准信息、部件基准信息；所述对所述目标物体的点云图进行滤波处理的步骤包括：
[0026]根据所述点云图、整体轮廓基准信息将目标物体重投影至相机平面以获取目标物体的平面数据；
[0027]根据所述部件基准信息对所述目标物体的平面数据进行滤波。
[0028]本申请的第二方面，提供一种图像处理装置，所述图像处理装置包括：
[0029]图像数据获取模块，用于获取目标物体的图像数据，所述图像数据包括基准侧图像数据和相对侧图像数据；
[0030]基准信息获取模块，用于根据所述基准侧图像数据获取目标物体的基准信息；
[0031]点云图获取模块，用于根据所述基准信息获取目标物体的点云图。
[0032]在本申请第二方面的某些实施方式中，所述基准信息获取模块包括：
[0033]视差图获取单元，用于根据目标物体的图像数据获取所述目标物体的视差图；
[0034]分割单元，用于对所述基准侧图像数据进行图像分割；
[0035]基准信息生成单元，用于根据分割结果在所述视差图中获取目标物体的基准信息。
[0036]在本申请第二方面的某些实施方式中，所视差图获取单元用于通过双目视差生成深度神经网络对所述图像数据进行处理，以获取所述视差图。
[0037]在本申请第二方面的某些实施方式中，所述图像处理装置还包括：深度图获取模块，用于在获取目标物体的基准信息后获取目标物体的深度图，所述基准信息包括整体轮廓基准信息。
[0038]在本申请第二方面的某些实施方式中，所述深度图获取模块包括：
[0039]背景信息获取单元，用于根据所述整体轮廓基准信息获取图像数据中的背景信息；
[0040]深度图获取单元，用于根据所述基准信息及背景信息获取目标物体的深度图。
[0041]在本申请第二方面的某些实施方式中，所述图像处理装置还包括：噪点滤除模块，用于在所述深度图上进行腐蚀处理以滤除偏移噪点。
[0042]在本申请第二方面的某些实施方式中，所述图像处理装置还包括：滤波处理模块。
[0043]在本申请第二方面的某些实施方式中，所述滤波处理模块包括：
[0044]平面数据获取单元，用于根据所述点云图、整体轮廓基准信息将目标物体重投影至相机平面以获取目标物体的平面数据；
[0045]平面数据滤波单元，用于根据所述部件基准信息对所述目标物体的平面数据进行滤波。
[0046]如上所述，本申请的图像处理方法及装置，具有以下有益效果：
[0047]本申请中通过基准侧图像数据获取相关的基准信息，然后根据所述基准信息获取目标物体的点云图；与现有技术相比，通过基准信息获取点云图的方式不仅提高了图像处理的效率，并且有效的提高了图像的处理精度，对后续目标物体的测量提高了精度和效率。
[0048]进一步地，在获取到基准信息后，还可获取目标深度图，通过基准信息与深度图获取目标物体的点云图的方式进一步提高了其精度。
[0049]进一步地，在获取到深度图后，还可以对所述深度图进行自定义腐蚀处理，通过这样的方式进一步提高了图像的精度。
附图说明
[0050]图1显示为本申请图像处理方法的实施例一的流程示意图。
[0051]图2显示为图1中步骤S20的一实现方式的流程示意图。
[0052]图3显示为本申请图像处理方法的实施例二的流程示意图。
[0053]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标物体的图像数据，所述图像数据包括基准侧图像数据和相对侧图像数据；根据所述基准侧图像数据获取目标物体的基准信息；根据所述基准信息获取目标物体的点云图。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述基准侧图像数据获取目标物体的基准信息的步骤包括：根据目标物体的图像数据获取所述目标物体的视差图；对所述基准侧图像数据进行图像分割；根据分割结果在所述视差图中获取目标物体的基准信息。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，根据目标物体的图像数据获取所述目标物体的视差图的步骤包括：通过双目视差生成深度神经网络对所述图像数据进行处理，以获取所述视差图。4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在获取目标物体的基准信息后，还包括获取目标物体的深度图；所述基准信息包括：整体轮廓基准信息。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，所述获取目标物体的深度图的步骤包括：根据所述整体轮廓基准信息获取图像数据中的背景信息；根据所述基准信息及背景信息获取目标物体的深度图。6.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，在获取目标物体的深度图的步骤之后，还包括：在所述深度图上进行腐蚀处理以滤除偏移噪点。7.根据权利要求4或6所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述基准信息获取目标物体的点云图的步骤包括：根据所述深度图获取目标物体的点云数据；对所述点云数据进行统计滤波；通过聚类分割方法获取目标物体的点云图。8.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：对所述目标物体的点云图进行滤波处理。9.根据权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述基准信息包括：整体轮廓基准信息、部件基准信息；所述对所述目标物体的点云图进行滤波处理的步骤包括：根据所述点云图、整体轮廓基准信息将目标物体重投影至相机平面以获取目标物体的平面数据；根据所述部件基准信息对所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵鹏伦，
申请(专利权)人：重庆一极科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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