图像处理方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种图像处理方法及装置，该方法中图像处理设备在获取深度图像之后，对于深度图像中的每列像素，可以基于该列像素中的参考像素的深度值确定深度值范围。若位于该参考像素之后的目标像素的深度值位于该深度值范围之外，且该目标像素的个数小于个数阈值，则可以滤除该目标像素。由于无需采用人工的方式对深度图像去噪，因此提高了对深度图像去噪的效率和准确性，提高了图像处理的效率和准确性，且降低了人工成本。且降低了人工成本。且降低了人工成本。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置


[0001]本申请涉及计算机领域，具体涉及一种图像处理方法及装置。

技术介绍

[0002]在自动驾驶任务的数据集构建中，如何构造稠密、准确的深度图像，是对于后续感知模型的训练和改进有重大影响的问题。
[0003]相关技术中，在获取到深度图像后，标注人员可以框选该深度图像明显错误的像素，进而滤除该部分像素，由此去除深度图像中的噪声，实现对深度图像的处理。但是该种方式的效率和准确性较低。

技术实现思路

[0004]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请的一个目的在于提出一种图像处理方法及装置，该方法中图像处理设备在获取深度图像之后，对于深度图像中的每列像素，可以基于该列像素中的参考像素的深度值确定深度值范围，若位于该参考像素之后的目标像素的深度值位于该深度值范围之外，且该目标像素的个数小于个数阈值，则可以滤除该目标像素。由于无需采用人工的方式对深度图像去噪，因此提高了对深度图像去噪的效率和准确性，提高了图像处理的效率和准确性，且降低了人工成本。
[0005]一方面，提供了一种图像处理方法，方法包括：获取深度图像；对于深度图像中的每列像素，基于列像素中参考像素的深度值确定深度值范围，深度值范围与参考像素的深度值正相关；若位于参考像素之后的目标像素的深度值位于深度值范围之外，且目标像素的个数小于个数阈值，则滤除目标像素。
[0006]可选的，深度值范围的下限值等于第一预设值，深度值范围的上限值等于第二预设值与参考像素的深度值的乘积，其中，第二预设值大于第一预设值。
[0007]可选的，第一预设值等于0，第二预设值大于或等于1。
[0008]可选的，在基于列像素中参考像素的深度值确定深度值范围之后，方法还包括：基于参考像素的深度值和第一预设参数，确定目标个数，目标个数与第一预设参数正相关；将目标个数和预设个数中最大的值确定为个数阈值。
[0009]可选的，基于参考像素的深度值和第一预设参数，确定目标个数，包括：将第一预设参数与参考值的比值确定为目标个数；其中，参考值为第二预设参数和参考像素的深度值中最大的值。
[0010]可选的，预设个数和第二预设参数均为1。
[0011]可选的，在基于列像素中参考像素的深度值确定深度值范围之前，方法还包括：
将列像素的第一个像素确定为第一个参考像素；若位于目标参考像素之后的目标像素的个数大于或等于个数阈值，则将第个数阈值个目标像素确定为下一个参考像素，目标参考像素包括第一个参考像素或位于第一个参考像素之后的参考像素；若位于目标参考像素之后的目标像素的个数小于个数阈值，则将位于最后一个目标像素之后且相邻的像素确定为下一个参考像素；若位于目标参考像素之后的第一个像素的深度值位于深度值范围内，则将第一个像素确定为下一个参考像素。
[0012]可选的，获取深度图像，包括：获取多帧时间连续的点云，多帧时间连续的点云是激光雷达传感器采集的；基于多帧时间连续的点云确定多个点云组，每个点云组包括至少一帧点云；对于每个点云组，滤除点云组中除当前帧点云之外的参考帧点云中的运动对象，将当前帧点云和滤除处理后的参考帧点云进行融合，得到第一融合点云，以及将点云组中的相同物体进行融合，得到每个物体的第二融合点云；将第一融合点云与至少一帧第二融合点云进行合并，得到稠密点云，并将稠密点云转换为深度图像。
[0013]可选的，在获取深度图像之后，方法还包括：对深度图像进行深度补全处理。
[0014]另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有图像处理程序，图像处理程序被处理器执行时实现上述方面所述的图像处理方法。
[0015]又一方面，提供了一种图像处理设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的图像处理程序，处理器执行图像处理程序时，实现上述方面所述的图像处理方法。
[0016]又一方面，提供了一种图像处理装置，装置包括：获取模块，用于获取深度图像；确定模块，用于对于深度图像中的每列像素，基于列像素中参考像素的深度值确定深度值范围，深度值范围与参考像素的深度值正相关；滤除模块，用于若位于参考像素之后的目标像素的深度值位于深度值范围之外，且目标像素的个数小于个数阈值，则滤除目标像素。
[0017]本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0018]图1是本申请实施例提供的一种深度图像出现错位现象的示意图；图2是采用本申请实施例提供的图像处理方法对深度图像处理的示意图；图3是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图；图4是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程图；图5是本申请实施例提供的一种图像处理设备的结构示意图；图6是本申请实施例提供的一种图像处理装置的框图；
图7是本申请实施例提供的另一种图像处理装置的框图。
具体实施方式
[0019]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
[0020]在自动驾驶任务的数据集构建中，如何构造稠密、准确的深度图像，是对于后续感知模型的训练和改进有重大影响的问题。
[0021]相关技术中，在获取到深度图像后，标注人员可以框选该深度图像明显错误的像素，进而滤除该部分像素，由此去除深度图像中的噪声，实现对深度图像的处理。但是该种方式的效率和准确性较低。
[0022]或者，图像处理设备可以分别通过激光雷达（laser radar，Lidar）传感器和双目相机获得一帧深度图像，并比较两帧深度图像中相同位置的像素。若该两个像素的深度值的差值小于差值阈值，则可以将目标深度图像中相同位置的深度值更新为该两个像素的深度值的均值。若该差值大于或等于差值阈值，则可以将目标深度图像中相同位置的像素滤除。其中，该目标深度图像可以为激光雷达获取的深度图像，或者，也可以是双目相机获取的深度图像。
[0023]但是，在实际应用过程中，车辆中同时安装激光雷达和双目相机会带来额外的标定困难、设备成本以及通信带宽占用的问题。由于一个双目相机所能覆盖的视野范围有限，因此车辆中需要安装多个双目相机以覆盖360
°
视角。且双目相机深度估计只能在左右两帧图像的重合区域提取到深度值，因此要求该左右两帧图像有较大的重合区域。
[0024]此外，通过比对激光雷达和双目相机所获取的深度图像仅能够消除部分噪声，因此仍然需要标注人员对目标深度图像中的像素进行进一步筛选，并滤除有噪声的像素，由此消耗大量人力且效率较低。
[0025]如图1所示，对场景10拍摄得到深度图像20，该深度图像20中的区域001和区域002中远近像素（即深度值大的像素和深度值小的像素）交错在一起，导致区域001和区域002存在深度错位现本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：获取深度图像；对于所述深度图像中的每列像素，基于所述列像素中参考像素的深度值确定深度值范围，所述深度值范围与所述参考像素的深度值正相关；若位于所述参考像素之后的目标像素的深度值位于所述深度值范围之外，且所述目标像素的个数小于个数阈值，则滤除所述目标像素。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度值范围的下限值等于第一预设值，所述深度值范围的上限值等于第二预设值与所述参考像素的深度值的乘积，其中，所述第二预设值大于所述第一预设值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设值等于0，所述第二预设值大于或等于1。4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，在所述基于所述列像素中参考像素的深度值确定深度值范围之后，所述方法还包括：基于所述参考像素的深度值和第一预设参数，确定目标个数，所述目标个数与所述第一预设参数正相关；将所述目标个数和预设个数中最大的值确定为所述个数阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考像素的深度值和第一预设参数，确定目标个数，包括：将所述第一预设参数与参考值的比值确定为所述目标个数；其中，所述参考值为第二预设参数和所述参考像素的深度值中最大的值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设个数和所述第二预设参数均为1。7.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，在所述基于所述列像素中参考像素的深度值确定深度值范围之前，所述方法还包括：将所述列像素的第一个像素确定为第一个参考像素；若位于目标参考像素之后的目标像素的个数大于或等于所述个数阈值，则将第个数阈值个目标像素确定为下一个参考像素，所述目标参考像素包括所述第一个参考像素或位于所述第一个参考像素之后的参考像素；若位于所述目标参考像素之后的目标像素的个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟，国显达，朱政，
申请(专利权)人：北京鉴智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：