基于原深度图像的点云空洞修复方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于原深度图像的点云空洞修复方法及系统，该方法包括S1：获取原深度图像、滤波核大小和迭代次数；S2：将原深度图像区分为有效区域和待处理区域；S3：将待处理区域区分为无效区域和待填充区域；S4：通过归一化处理得到归一化图像；S5：将归一化图像与原深度图像相乘，得到有效图像；S6：统计归一化图像的像素点滤波核内像素值之和，记录到有效点个数列表；统计有效图像的像素点滤波核内像素值之和，记录到有效点深度值列表；S7：将有效点深度值列表除以有效点个数列表，得到待填充区域的填充深度值；S8：将上述步骤S2至S7进行迭代。本发明专利技术可填充任意形状的图像区域，且空洞区域边界上的像素不会受到检测区域外和无效区域的影响。区域的影响。区域的影响。

【技术实现步骤摘要】
基于原深度图像的点云空洞修复方法及系统


[0001]本专利技术涉及工业自动化机器视觉
，尤其涉及一种基于原深度图像的点云空洞修复方法及系统。

技术介绍

[0002]在工业自动化机器视觉领域，经常会遇到点云图像采集、拼接、坐标系变换等处理时，点云丢失问题，对丢失点云进行修复成为图像处理的重要步骤。均值填充方法广泛应用于此类问题，但是目前很多方法都是对整张图像或者截取长方形区域图像进行处理，并且在处理图像边界时处理效果不佳，类似机器视觉领域常用的图像处理开源库opencv中的均值滤波方法，取每个像素点邻域内的均值作为空洞的填充值。这种处理的缺点有以下两点，一是处理区域只能是长方形或者整图，对于处理复杂的任意形状区域图像效果不好。二是由于图像边界是通过填充像素处理，在处理图像边界像素时，会受到图像外或者无效区域的影响，导致与边界上的空洞修复值与实际值差别大，造成后续处理的误差大甚至出现错误。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题在于，提供一种基于原深度图像的点云空洞修复方法及系统。
[0004]本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于原深度图像的点云空洞修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取原深度图像、滤波核宽度w、滤波核高度h和迭代次数；S2：通过二值化将所述原深度图像区分为有效区域和待处理区域；S3：通过面积判断将所述待处理区域区分为无效区域和待填充区域；S4：将所述有效区域像素值设为1，所述待处理区域像素值设为0，得到归一化图像；S5：将所述归一化图像与所述原深度图像相乘，得到有效图像；S6：以所述归一化图像中属于所述待填充区域的像素点为锚点，建立所述滤波核，统计所述滤波核内像素值之和，记录到有效点个数列表中；以所述有效图像中属于所述待填充区域的像素点为锚点，建立所述滤波核，统计所述滤波核内像素值之和，记录到有效点深度值列表中；S7：将所述有效点深度值列表除以所述有效点个数列表，得到所述待填充区域的填充深度值，输出修复空洞边缘后的深度图像。S8：将上述S2至S7的操作进行迭代，得到空洞完全修复的深度图像。2.根据权利要求1所述的基于原深度图像的点云空洞修复方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：获取所述待填充区域面积、所述无效区域面积和设定值，所述设定值大于所述待填充区域面积，所述设定值小于所述无效区域面积。3.根据权利要求2所述的基于原深度图像的点云空洞修复方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：将所述有效区域的像素灰度值转换为预设值，所述待处理区域的像素灰度值转换为0。4.根据权利要求3所述的基于原深度图像的点云空洞修复方法，其特征在于，所述预设值为255。5.根据权利要求3所述的基于原深度图像的点云空洞修复方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：判断当前区域面积是否大于所述设定值，若是，则判断为所述无效区域；若否，则判...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺富强，麦浩晃，郭佳佳，刘立峰，
申请(专利权)人：昂视智能深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：