[发明专利]图像中弱纹理区域的深度信息获取方法及终端

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像中弱纹理区域的深度信息获取方法及终端。

背景技术

立体匹配是立体视觉中的一个核心算法，在立体匹配算法中，弱纹理区域的处理一直是其中的一个难点，很多应用场景中，弱纹理区域的像素点在颜色和亮度上比较相似，这就给像素点的匹配带来了奇异性，应用立体匹配算法容易误匹配，这样获取的弱纹理区域的深度信息就不准确。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种图像中弱纹理区域的深度信息获取方法及终端，可以准确获取弱纹理区域的深度信息。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种终端，包括：

图像分割模块，用于获取图像的颜色和亮度信息，根据所述颜色与亮度信息，将所述图像分割为若干区域；

弱纹理区域获取模块，用于计算获得所述图像对应的梯度信息，根据所述梯度信息从所述图像分割模块分割的若干区域中选取出弱纹理区域，所述弱纹理区域为梯度统计平均值在预设范围内的区域；

边缘深度获取模块，用于提取所述弱纹理区域获取模块选取的弱纹理区域的边界像素点，获取所述边界像素点的深度值；

区域深度获取模块，用于根据所述边缘深度获取模块获取的边界像素点的深度值，计算出所述弱纹理区域中各像素点的深度值。

上述方案中，所述区域深度获取模块，具体用于根据所述边界像素点的深度值筛除所述边界像素点中的突变点，获得所述边界像素点中的可靠点；将所述可靠点的深度值进行平面拟合，计算出所述弱纹理区域中各像素点的深度值。

上述方案中，所述图像分割模块，具体用于选取若干种子像素点，将所述种子像素点周围满足预设条件的新像素点划分到所述种子像素点所在的区域，将所述新像素点当作新的种子像素点，继续将所述新的种子像素点周围满足预设条件的新像素点划分到所述种子像素点所在的区域，直到所述新的种子像素点周围不存在满足预设条件的像素点，获取到根据所述若干种子像素点划分出的若干区域；其中，所述预设条件为与所述种子像素点相比，颜色和亮度信息的差值在第一阈值内。

上述方案中，所述边缘深度获取模块，具体用于对所述弱纹理区域进行区域标记获得标记后的弱纹理区域，然后将标记后的弱纹理区域与所述图像的其他区域进行二值化获得二值化后的弱纹理区域，将所述二值化后的弱纹理区域进行区域空洞填充获得空洞填充后的弱纹理区域，将所述空洞填充后的弱纹理区域进行轮廓提取获取所述弱纹理区域的轮廓线，根据所述弱纹理区域的轮廓线获取所述弱纹理区域的边界像素点；按照以下公式计算获取所述边界像素点的深度值Z：

Z=fTd;]]>

其中，f是立体成像装置中两个数码摄像头的焦距，T是两个数码摄像头之间的间距，d为两个数码摄像头拍摄的两幅图像的视差图中所述边界像素点对应的视差值。

上述方案中，所述区域深度获取模块，具体用于将所述边界像素点的深度值作为样本集P，随机从样本集P中抽出n个边界像素点的深度值作为子集S，并通过平面拟合获得初始化模型M；将余集SC＝P/S中与所述初始化模型M的误差小于第二阈值的边界像素点的深度值划分为内点集；当内点集中深度值的数目达到了N时，根据内点集采用最小二乘法重新计算新的模型M*；重新随机抽取新的子集S*，重复以上过程；在重复一定次数后，选出获得的最大内点集，所述最大内点集中的深度值为所述边界像素点中的可靠点的深度值，所述样本集P中的其余数值为所述边界像素点中突变点的深度值，所述n和N为预设值。

一种图像中弱纹理区域的深度信息获取方法，所述方法包括：

获取图像的颜色和亮度信息，根据所述颜色与亮度信息，将所述图像分割为若干区域；

计算获得所述图像对应的梯度信息，根据所述梯度信息从所述若干区域中选取出弱纹理区域，所述弱纹理区域为梯度统计平均值在预设范围内的区域；

提取所述弱纹理区域的边界像素点，获取所述边界像素点的深度值；

根据所述边界像素点的深度值，计算出所述弱纹理区域中各像素点的深度值。

上述方案中，所述根据所述边界像素点的深度值，计算出所述弱纹理区域中各像素点的深度值，包括：