一种基于彩色图像分割的深度图去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于彩色图像分割的深度图去噪方法。首先，对彩色图进行色度空间转换和灰度转换。其次，采用Sobel算子将灰度图转换为梯度图，基于梯度图进行分水岭分割，将彩色图分割为若干区域。然后，计算LUV空间下各相邻区域间的欧式距离，并根据梯度图计算各相邻区域交界处的梯度均值差，利用这两组信息进行区域融合，合并相似区域，标记连通域。最后，根据彩色图和深度图的对应关系标记深度图连通域，利用深度图相同区域的深度近似相等的特点，对深度图进行空洞补偿和去噪处理。该方法具有去噪效果显著、易于硬件实现的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理和自然交互
，具体涉及图像深度图的空洞补偿和去噪技术。
技术介绍
深度图是将二维图像转换为三维场景不可缺少的信息。基于结构光的主动视觉模式可以较为准确地获取图像的深度信息，该模式相比双目立体摄像头，具有获取的深度图信息更稳定可靠、不受环境光影响、立体匹配过程简单、算法计算量小等优势。如微软的体感交互设备Kinect就是采用红外结构光的主动视觉模式，即通过红外激光投射固定模式的图像到物体表面，经物体表面的漫反射形成散斑点，由图像传感器采集获得散斑图像，再通过图像深度感知模块计算获得物体的深度图信息。由于在块匹配运动估计过程中存在误匹配的问题、加上激光投射的方法会形成被遮挡区域，由此形成深度图有空洞现象，空洞也可以视为深度图的噪声。因此，通过去噪修复可进一步优化深度图。目前,应用较为广泛的去噪修复方法有滤波去噪和非局部图像去噪方法。滤波去噪方法通过选择不同的滤波器及其参数可达到不同的滤波效果，会损伤一定的源图像，模糊图像边缘，造成图像失真。非局部图像去噪方法对局部小空洞有较好的去噪效果，对于边缘形状失真的去噪结果不理想，无法恢复图像中失真大的边缘信息。这些去本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于彩色图像分割的深度图去噪方法，包括以下步骤：(1)获取深度图和RGB彩色图；(2)对RGB彩色图进行色度空间转换，得到LUV彩色图；(3)将RGB彩色图转换为灰度图；(4)根据Sobel算子将灰度图转换为梯度图；(5)基于梯度图的分水岭分割，根据步骤（4）中的梯度图与所述LUV彩色图的像素对应关系，将分割结果映射到所述LUV彩色图上，从而将所述LUV彩色图分割为若干区域，并标记各区域；(6)计算分水岭分割后各区域的LUV均值；(7)计算LUV空间下各相邻区域间的欧式距离ED；(8)计算所述梯度图中各相邻区域交界处的梯度均值差ME；(9)根据步骤(7)中的欧式距离ED和步骤(8)中的梯度...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：葛晨阳，陈燕，王大伦，葛瑞龙，姚慧敏，郝立娟，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：