一种深度图像生成方法技术

本说明书实施例提供一种深度图像生成方法

【技术实现步骤摘要】
一种深度图像生成方法、系统、装置及介质


[0001]本说明书涉及图像处理领域，特别涉及一种深度图像生成方法
、
系统
、
装置及介质
。

技术介绍

[0002]深度图像也被称为距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离
(
又称为深度
)
作为像素值的图像，它直接反映了景物可见表面的几何形状以及场景中各个物体的距离
。
深度图像被广泛应用于机器人视觉
、3D
建模
、
虚拟现实等领域
。
例如，无人驾驶避障等
。
[0003]获取深度图像的关键在于确定图像的深度信息
。
获取图像深度信息的方法包括多种，例如激光设备扫描
、
双目测距方法以及直接利用深度相机来获取图像深度图等
。
其中激光设备能直接对目标进行扫描，通过反射点获取目标的深度
。
双目测距方法则利用两个相机在同一目标的特征点，计算得到视差图后，再求得真值
。
其中，激光点云获取的真值相比于图像，点云较为稀疏，无法获取全图深度；而双目测距方法一般求解的精度较高，但是计算量较大，且只能对两幅图像的公共区域求得真值，无法获取全图深度；而利用深度相机直接获取图像深度，由于设备可视距离过近，目前主要应用于室内封闭型场景，难以较好地适用于开放和半开放场景
。
[0004]因此需要一种深度图像生成方法
、
系统
、
装置及介质，可以通过较少的点云获得图像的深度信息
。

技术实现思路

[0005]本说明书一个或多个实施例提供一种深度图像生成方法，所述方法包括：获取目标点云帧集对应的目标点云并对所述目标点云进行拼接；将拼接后的目标点云投影至目标图像对应的图像平面；基于投影图像，确定初步深度图像；基于所述初步深度图像以及所述目标图像对应的分割结果，确定目标深度图像
。
[0006]本说明书实施例之一提供一种深度图像生成系统，所述系统包括：拼接模块，被配置为获取目标点云帧集对应的目标点云并对所述目标点云进行拼接；投影模块，被配置为将拼接后的目标点云投影至目标图像对应的图像平面；第一确定模块，被配置为基于投影图像，确定初步深度图像；第二确定模块，被配置为基于所述初步深度图像以及所述目标图像对应的分割结果，确定目标深度图像
。
[0007]本说明书一个或多个实施例提供一种深度图像生成装置，所述装置包括至少一个存储介质及至少一个处理器；所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令，以实现深度图像生成方法
。
[0008]本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，以实现深度图像生成方法
。
附图说明
[0009]本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述
。
这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0010]图1是根据本说明书一些实施例所示的深度图像生成系统的应用场景示意图；
[0011]图2是根据本说明书一些实施例所示的深度图像生成系统的示例性模块图；
[0012]图3是根据本说明书一些实施例所示的深度图像生成方法的示例性流程图；
[0013]图
4a
是本说明书一些实施例所示的目标图像的示意图；
[0014]图
4b
是本说明书一些实施例所示的目标图像对应的分割结果的示意图；
[0015]图
4c
是本说明书一些实施例所示的初步深度图像的示意图；
[0016]图
4d
是本说明书一些实施例所示的目标深度图像的示意图；
[0017]图5是根据本说明书一些实施例所示的确定初步深度图像的示例性流程图；
[0018]图6是根据本说明书一些实施例所示的确定目标深度图像的示例性流程图；
[0019]图7是根据本说明书一些实施例所示的目标像素以及邻域像素的示意图
。
具体实施方式
[0020]为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍
。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景
。
除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作
。
[0021]应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和
/
或“模块”是用于区分不同级别的不同组件
、
元件
、
部件
、
部分或装配的一种方法
。
然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语
。
[0022]如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和
/
或“该”等词并非特指单数，也可包括复数
。
一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素
。
[0023]本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作
。
应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行
。
相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤
。
同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作
。
[0024]生成深度图像的关键在于获取目标图像对应的图像深度信息
。
图像深度信息可以反应图像中不同目标的距离
。
图像深度信息可以通过多种方法获取，例如激光设备扫描
、
双目测距方法以及直接利用深度相机获取等
。
但上述方法存在无法获取全图深度
、
计算量较大或无法适用开放和半开放场景等问题
。
[0025]鉴于此，本说明书一些实施例中提供一种深度图像生成方法
、
系统
、
装置及介质，通过不同方向
(
如前向左视
、
右视及俯视等
)
的激光获取融合点云，再进行多帧拼接得到当前帧的拼接后点云结果并投影到图像平面，然后引入图像的分割结果对这堆点云进行稠密
化，通过较少点云方便快捷地获得整个图像的深度信息，且获得的图像深度信息具有一定的准确性和鲁棒性
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种深度图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标点云帧集对应的目标点云并对所述目标点云进行拼接；将拼接后的目标点云投影至目标图像对应的图像平面；基于投影图像，确定初步深度图像；基于所述初步深度图像以及所述目标图像对应的分割结果，确定目标深度图像
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于投影图像，确定初步深度图像包括：确定所述投影图像中目标点云对应的投影点的投影比例；当所述投影比例大于或等于预设阈值时，确定所述投影图像为所述初步深度图像；当所述投影比例小于所述预设阈值时，更新所述目标点云帧集，获得更新后的目标点云帧集对应的更新后的目标点云；基于所述更新后的目标点云，确定更新后的投影图像，直至所述更新后的投影图像对应的所述投影比例大于或等于所述预设阈值；将所述更新后的投影图像确定为所述初步深度图像
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初步深度图像以及所述目标图像对应的分割结果，确定目标深度图像包括：对所述初步深度图像的多个目标像素中的至少一个，基于所述目标图像对应的所述分割结果，确定所述目标像素的多个邻域像素；基于所述初步深度图像，确定所述目标像素对应的初始通道分量以及所述多个邻域像素分别对应的邻域通道分量；基于所述初始通道分量以及所述多个邻域通道分量，确定所述目标像素对应的目标通道分量；基于所述初步深度图像的所述多个目标像素分别对应的目标通道分量，确定所述目标深度图像
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像对应的所述分割结果，确定所述目标像素的多个邻域像素包括：基于所述目标图像对应的所述分割结果，确定所述目标像素的第一类别信息和多个相邻像素的第二类别信息；基于所述第一类别信息和所述第二类别信息，确定所述目标像素的所述多个邻域像素
。5.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述初步深...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑迪威，兰晓松，洪津津，刘羿，何贝，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：