【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体而言，涉及一种图像修复补全方法。
技术介绍
1、结构光技术使用一个投射器和一个深度传感器来获取深度信息，以及tof(timeof flight)技术利用光的传播时间来测量物体到传感器的距离，现有的结构光和tof在获取深度数据时，物体边缘存在识别错误或者不清晰的现象，以及对于一些特殊材质如部分亮黑色物体部分区域会识别不到，当多个深度传感器同时使用时，进行投影后会进一步放大边缘的问题，例如复物体边缘存在的错误问题以及部分物体(如黑色物体)深度值缺失或者不准确的情况。
2、为此提出一种图像修复补全方法，以解决上述提出的问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种图像修复补全方法，以解决或改善上述技术问题中的至少之一。
2、有鉴于此，本专利技术的第一方面在于提供一种图像修复补全方法。
3、本专利技术的第二方面在于提供修复补全系统。
4、本专利技术的第三方面在于提供一种电子设备。
5、本专利技术的第四方面在于提供一种计算机可读存储介质。
6、本专利技术的第一方面提供了一种图像修复补全方法，包括如下步骤：获取目标场景的图像数据；分割所述图像数据，以获得所述目标场景中每个物体在图像数据中的轮廓数据；将所有所述轮廓数据与其所在所述图像数据上的深度值对齐；获取对齐后的所述图像数据在当前帧所有像素点；根据当前所述像素点与其周围所述像素点的差异关系，判断当前所述像素点是否合格；根据不合格的所述像素
7、进一步地，所述差异关系包括第一差异关系和第二差异关系，以及所述的根据当前所述像素点与周围所述像素点的差异关系，判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：设定第一阈值，将当前所述像素点与所在所述轮廓数据内像素点的差异作为第一差异关系，获取所述第一差异关系并通过所述第一阈值判断当前所述像素点是否合格；设定第二阈值，将当前所述像素点与沿某一方向上相邻所述像素点的差异作为第二差异关系，获取所述第二差异关系并通过所述第二阈值判断当前所述像素点是否合格。
8、进一步地，所述的获取所述第一差异关系并通过所述第一阈值判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：获取当前所述像素点的深度值以及当前所述像素点所在轮廓数据中所有像素点的深度值；根据当前所述像素点所在轮廓数据中所有像素点的深度值，计算获得所述轮廓数据的整体深度值；计算所述整体深度值与当前所述像素点的深度值的第一差值；判断所述第一差值是否大于所述第一阈值，若是则判定当前所述像素点为不合格，若否则判定当前所述像素点为合格。
9、进一步地，所述获取所述第二差异关系并通过所述第二阈值判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：获取当前所述像素点所在所述图像数据的横方向和纵方向；以当前所述像素点为中心，沿所述横方向和纵方向分别获取当前所述像素点的相邻像素点；分别获取当前所述像素点的第一像素值及相邻像素点的第二像素值，计算获取第一像素值与第二像素值的第二差值；判断所述第二差值是否大于所述第二阈值，若是则判定当前所述像素点为不合格，若否则判定当前所述像素点为合格。
10、进一步地，所述第二阈值用于判断通过所述第一阈值判断为合格的所述像素点；其中，所述第一阈值和所述第二阈值的数值均根据所述目标场景的种类设定。
11、进一步地，通过分割算法分割所述图像数据，以及在所述的分割所述图像数据的步骤之前，还包括：通过数据库获取包含图像数据的训练集；划定所述目标场景的种类，根据所述目标场景的种类划分所述训练集，以获得多个训练子集；通过多个所述训练子集分别训练所述分割算法，并对每个所述训练子集分别设定所述第一阈值和所述第二阈值的数值。
12、进一步地，所述的替换所有不合格的所述像素点的步骤，具体包括：在每个轮廓数据上遍历不合格所述像素点；对当前不合格所述像素点，获取其在所述轮廓数据内位置最近的所述像素点；将最近的所述像素点的深度值作为当前不合格所述像素点的深度值，以完成替换。
13、本专利技术的第二方面在于提供修复补全系统，图像输入模块，用于输入传感器获取的图像数据；图像分割模块，用于根据所述图像数据所对应的所述目标场景的物体，将所述图像数据划分为多个轮廓数据；数据预处理模块，用于对齐所述轮廓数据和所述深度值，除去所述轮廓数据中为噪声和筛选离群点的所述像素点，并进行滤波操作和校正数据的坐标系；图像补全模块，用于根据所述关联关系补全被除去的所述像素点；修复和优化模块，用于调整所述轮廓数据，包括去除伪影、平滑化图像、校正对齐错误、颜色校正以及除去重复像素点的操作；图像输出模块，根据调整后的所述轮廓数据生成图像数据并输出；用户界面编辑模块，其包括用户界面，用于展示和编辑图像数据、调整参数、以及实时监控处理进程；参数设置和自动化模块，用于调整所述图像数据处理的参数，以针对所述目标场景的种类调整所述图像处理的过程，根据预设参数与目标场景的种类的匹配关系，调整处理的参数。
14、本专利技术的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
15、本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
16、本专利技术与现有技术相比所具有的有益效果：
17、主要针对目前结构光和tof测试得到的深度图数据存在的问题进行修复，具体为部分深度值缺失和物体边缘轮廓不好等，通过筛选和替换不合格的像素点，可以提高图像数据的质量，减少噪音和失真；精确轮廓数据：深度值对齐确保物体的轮廓数据与深度信息一致，有助于准确地捕捉物体的形状和位置；修复不合格的像素点可以增加图像的可用性，使其更适合于分析、识别和视觉应用；能够用于需要准确的物体轮廓数据和深度信息的应用，如计算机视觉、图像分析、虚拟现实和增强现实等领域。通过深度值对齐和像素点筛选，可以增强图像数据的可用性和可信度。
18、分割算法基于大量的数据集进行训练，对不同图像分割效果保持很好的鲁棒性和泛化性，同时过滤和补全算法的阈值可调整，使得该算法具有更广泛的应用场景。
19、根据本专利技术的实施例的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过根据本专利技术的实施例的实践了解到。
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1.一种图像修复补全方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述差异关系包括第一差异关系和第二差异关系，以及所述的根据当前所述像素点与周围所述像素点的差异关系，判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述的获取所述第一差异关系并通过所述第一阈值判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：
4.根据权利要求2所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述获取所述第二差异关系并通过所述第二阈值判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：
5.根据权利要求2所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述第二阈值用于判断通过所述第一阈值判断为合格的所述像素点；
6.根据权利要求5所述的图像修复补全方法，其特征在于，通过分割算法分割所述图像数据，以及在所述的分割所述图像数据的步骤之前，还包括：
7.根据权利要求1所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述的替换所有不合格的所述像素点的步骤，具体包括：
8.用于实施如
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及储存在所述存储器中并且能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述图像修复补全方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述图像修复补全方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像修复补全方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述差异关系包括第一差异关系和第二差异关系，以及所述的根据当前所述像素点与周围所述像素点的差异关系，判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述的获取所述第一差异关系并通过所述第一阈值判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：
4.根据权利要求2所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述获取所述第二差异关系并通过所述第二阈值判断当前所述像素点是否合格的步骤，具体包括：
5.根据权利要求2所述的图像修复补全方法，其特征在于，所述第二阈值用于判断通过所述第一阈值判断为合格的所述像素点；
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏茂才，付家为，
申请(专利权)人：维悟光子北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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