深度图像的稳像方法、电子设备及存储介质技术

本申请实施例涉及图像处理领域，公开了一种深度图像的稳像方法、电子设备及存储介质。深度图像的稳像方法包括：根据拍摄截止到当前帧的连续K帧中每帧深度图像的相机的原始的位姿参数，对当前帧的原始相机位姿进行平滑处理，得到当前帧的平滑后的位姿参数；根据当前帧的所述平滑后的位姿参数和当前帧的所述原始的位姿参数，将当前帧的深度图像的点云数据映射到图像坐标系，得到当前帧的稳像后的深度图像；其中，所述原始的位姿参数为相机坐标系转换到预设基准坐标系的转换参数。本申请采用包含当前帧的连续K帧深度图像对当前帧深度图像进行稳像处理，能有效滤除图像抖动的同时，还能达到较快的处理速度。还能达到较快的处理速度。还能达到较快的处理速度。

【技术实现步骤摘要】
深度图像的稳像方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及图像处理领域，特别涉及一种深度图像的稳像方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]基于二维图像的稳像算法是一种较为成熟的技术，其原理是通过陀螺仪、或基于特征的图像算法获取视频中帧间图像的运动路径，对运动路径进行平滑处理，从而消除视频图像中的随机抖动，实现稳像。
[0003]随着光电技术的发展，表达所拍摄场景的三维信息的深度图像在工业、消费电子等领域得到了广泛应用，如：三维环境感知、VR技术、人脸识别、活体检测等等应用场景。由此也催生了深度图像的防抖功能。如车载相机、户外运动相机在拍摄深度图像时，若抖动严重，极易影响图像数据的采集和操控体验；又比如在VR相关应用中，常使用深度相机来获取人体姿态、位置，若不添加抖动功能，原始图像数据中的噪声极易产生眩晕感，VR体验效果差。
[0004]然而，目前没有一种效果较好的基于深度图像的稳像算法。另外，由于二维图像在稳像处理时采用RGB颜色信息进行计算，而深度图像存储的是三维信息，两者蕴含的信息有根本差别，导致基于二维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深度图像的稳像方法，其特征在于，包括：根据拍摄截止到当前帧的连续K帧中每帧深度图像的相机的原始的位姿参数，对当前帧的原始相机位姿进行平滑处理，得到当前帧的平滑后的位姿参数；根据当前帧的所述平滑后的位姿参数和当前帧的所述原始的位姿参数，将当前帧的深度图像的点云数据映射到图像坐标系，得到当前帧的稳像后的深度图像；其中，所述原始的位姿参数为相机坐标系转换到预设基准坐标系的转换参数。2.根据权利要求1所述的深度图像的稳像方法，其特征在于，所述根据拍摄截止到当前帧的连续K帧中每帧深度图像的相机的原始的位姿参数，对当前帧的原始相机位姿进行平滑处理，得到当前帧的平滑后的位姿参数，包括：对于所述连续K帧中每帧深度图像，判断所述深度图像的空洞率是否小于第一阈值；若是，确定所述深度图像为有效深度图像；若否，确定所述深度图像为无效深度图像；获取拍摄所述连续K帧中有效深度图像的相机的所述原始的位姿参数，对当前帧的相机位姿进行平滑处理，得到所述平滑后的位姿参数。3.根据权利要求2所述的深度图像的稳像方法，其特征在于，所述获取拍摄所述连续K帧中有效深度图像的相机的所述原始的位姿参数，包括：将当前帧的深度图像的点云数据和与当前帧最临近帧的有效深度图像的点云数据进行点云匹配，确定各点云数据的一一对应关系；根据所述各点云数据的一一对应关系，计算当前帧的相机坐标系转换到与当前帧最临近帧的相机坐标系的中间位姿参数；根据所述中间位姿参数和与当前帧最临近帧的原始的位姿参数，获取当前帧的深度图像的原始的位姿参数。4.根据权利要求3中所述的深度图像的稳像方法，其特征在于，在将当前帧的深度图像的点云数据和与当前帧最临近帧的有效深度图像的点云数据进行点云匹配的过程中，若点云匹配失败，则将当前帧的深度图像作为无效深度图像。5.根据权利要求1至4中任一项所述的深度图像的稳像方法，其特征在于，所述位姿参数包括：旋转矩阵和平移矩阵；所述根据拍摄截止到当前帧的连续K帧中每帧深度图像的相机的原始的位姿参数，对当前帧的相机位姿进行平滑处理，得到平滑后的位姿参数，包括：对所述拍摄截止到当前帧的连续K帧中有效深度图像的相机的原始的位姿参数中平移矩阵进行平均计算，得到平滑后的平移矩阵；对所述拍摄截止到当前帧的连续K...

【专利技术属性】
技术研发人员：户磊，曹天宇，李绪琴，季栋，雷超，陈智超，
申请(专利权)人：合肥的卢深视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：