【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本公开涉及互联网
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着智能手机的迅速普及，用户可以随时随地的拍摄照片，之后用户在看到照片时，只能看到静止的景色，如果希望看到动态的效果，需要依赖后期从照片的二维图像中恢复三维深度信息的处理，对被遮挡区域进行补全。
[0003]目前，传统的图像处理方法，主要采用硬件设备或卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)获取图像深度，根据相机的内参将图像反投影回三维空间，重建场景得到三维网格，然后根据新视角的位姿对相机进行旋转、平移，再对三维场景进行重投影，得到新视角图像。
[0004]然而，传统的图像处理方法只能对小幅度的位姿变换生成新视角，灵活性不足，仍然存在一些问题值得研究，如存在视角变换角度较小，使得处理后的目标图像立体感不强等问题。
技术实现思路
[0005]本公开提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，用于解决重构单目图...
【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：获取单目图像的目标深度图；所述目标深度图包括：所述单目图像的多个像素点中，每个像素点的目标深度值；根据所述每个像素点的目标深度值，确定所述目标深度图中的深度边缘；根据所述深度边缘，对所述目标深度图进行目标处理，得到多层景深对应的多层完整图像；所述目标处理包括：泛洪处理、深度信息补全和色块填充；一层景深对应一层完整图像；所述多层景深中，每层景深为所述目标深度值的预设深度范围；根据所述多层完整图像和目标视角，渲染所述单目图像针对所述目标视角的目标图像；所述目标视角为任意一个角度。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取单目图像的目标深度图，包括：获取所述单目图像的初始深度图和图像划分区域；所述初始深度图包括：所述每个像素点的初始深度值；所述图像划分区域包括：边缘区域和物体保护区域；根据所述初始深度值和所述图像划分区域，对所述初始深度图进行滤波处理，得到所述目标深度图。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述初始深度值和所述图像划分区域，对所述初始深度图进行滤波处理，得到所述目标深度图，包括：根据所述初始深度值，确定所述每个像素点的梯度幅值；所述梯度幅值表示所述每个像素点在预设梯度方向上与相邻像素点之间的深度值的差值；对所述多个像素点中，满足预设边缘条件的第一像素点进行中值滤波处理，得到所述第一像素点的目标深度值；所述预设边缘条件包括：所述第一像素点位于所述边缘区域内、且所述第一像素点的梯度幅值大于第一预设阈值，或者，所述第一像素点位于除所述图像划分区域以外的其他区域、且所述第一像素点的梯度幅值大于第二预设阈值；所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；所述第一像素点为所述多个像素点中的任意一个像素点；对所述多个像素点中，满足预设非边缘条件的第二像素点进行均值滤波处理，得到所述第二像素点的目标深度值；所述预设非边缘条件包括：所述第二像素点位于所述物体保护区域内、且所述第二像素点的梯度幅值大于所述第二预设阈值，或者，所述第二像素点位于所述物体保护区域内、且所述第二像素点的初始深度值大于预设深度阈值；所述第二像素点为所述多个像素点中的任意一个像素点。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述每个像素点的目标深度值，确定所述目标深度图中的深度边缘，包括：根据所述第一像素点的目标深度值，确定所述目标深度图中的初始边缘；对所述初始边缘进行降噪处理，得到所述深度边缘。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述初始边缘包括：闭合边缘；所述对所述初始边缘进行降噪处理，得到所述深度边缘，包括：当所述闭合边缘满足预设孤立条件时，将所述闭合边缘中像素点的目标深度值，更新为第一边缘中的像素点的目标深度值，并确定所述深度边缘；所述预设孤立条件包括：所述闭合边缘位于第一边缘和第二边缘之间、且所述闭合边缘包括的像素点的数量小于预设像素点数量；所述第一边缘与所述闭合边缘的对应长度，大于所述第二边缘与所述闭合边缘
的对应长度。6.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述初始边缘进行降噪处理，得到所述深度边缘，包括：当第三边缘和第四边缘满足预设合并条件时，合并所述第三边缘和所述第四边缘，得到所述深度边缘；所述第三边缘和所述第四边缘为所述初始边缘中，位于同一景深中的两个边缘；所述预设合并条件包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：安世杰，张渊，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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