[发明专利]深度图优化系统和优化方法

说明书

深度图优化系统和优化方法，其中所述深度优化系统包括：一对齐单元，所述对齐单元用于对齐对应的一深度图和一彩色图；一区域划分单元，所述区域划分单元基于对齐的深度图和彩色图对所述深度图进行区域划分；和一区域化处理单元，所述区域化处理单元对划分后的区域进行目标性处理，从而得到处理精度更好的深度图。

技术领域

本发明涉及图像处理技术，更具体地，涉及深度图优化系统和优化方法。

背景技术

随着计算机视觉技术的发展以及kinect等传感器设备的不断完善，基于深度图的三维视觉技术得到了迅速的发展，相应地，三维视觉技术的后续发展也需要传感器设备的进一步的优化。

以结构光相机为例，结构光相机原理是深度图像获取的一种重要方法，结构光相机的原理是，将已知的红外模式投射到三维场景中，通过另外一个摄影装置来捕捉结构光的反射图案，在接受图案的过程中会因三维场景中物体的立体形状而发生形变，从而根据相应的形变程度和图像在摄像装置上的位置来计算物体表面的三维信息，并最终获得物体的深度信息。

基于结构光相机的工作原理，深度图常常存在噪声点和缺失点。造成这些问题的主要原因可能有多个方面的因素：一个是待测物体距离相机过近或过远，也就是拍摄距离不适宜；另一个是三维场景中的物体被前物遮挡；另一因素是由于待测物体的材质影响，如材质为吸光材料或光滑平面的物体。基于这样的问题，结构光相机在采集深度图像后需要进行处理优化。

深度图还可以通过双目相机以及TOF(Time Of Flight)相机来获取。结构光相机、双目相机以及TOF相机都可以获得深度图，但是基于各自原理，其获取的深度图都存在噪声点和缺失点。

目前深度图优化的方法大致可以分为两类：一类是利用深度图本身进行深度图优化。如中值滤波、双边滤波等。但是对于这类深度图处理方法存在一定的盲目性，也就是说没有考虑深度图像和彩色图像之间具有的高结构相关性，因此处理效果较差。

另一类处理方法是基于同一时刻采集的深度图像和彩色图像进行深度优化，如联合双边滤波等。但是在这类方法中，前提条件往往是要求深度图像和彩色图像是一一对应的。然而实际上深度图像和彩色图像是由两个不同的相机所拍摄的，其本身存在一定的视差，且由于硬件或算法问题不可避免地存在对齐误差，因此在这类方法中依然存在处理效果不佳的问题对齐。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一深度图优化系统和优化方法，其结合彩色图信息处理深度图像，且对深度图和彩色图进行校正对齐，从而提高深度图像处理的准确性。

本发明的一个目的在于提供一深度图优化系统和优化方法，其对深度图和彩色图进行校正对齐，为深度图修复提供良好基础。

本发明的一个目的在于提供一基于结构光的深度图优化方法和优化方法，其对深度图进行区域划分，针对不同区域分别进行处理，从而使得处理结果更加优化。

本发明的一个目的在于提供一深度图优化系统和优化方法，其在最后处理中，消除孤立的噪声点，进一步优化处理结果。

本发明的一个目的在于提供一深度图优化系统和优化方法，其对深度图像和彩色图像前期分别进行降噪处理，得到新深度图像和彩色图像。

本发明的一个目的在于提供一深度图优化系统和优化方法，其在一些实施方式中，在优化的过程中，将深度图划分为非孔洞区和孔洞区，以便于针对图像中噪声点或缺失点分别优化处理。

本发明的一个目的在于提供一深度图优化系统和优化方法，其在一些实施方式中，在优化的过程中，将深度图划分为非孔洞区、孔洞非边缘区和孔洞边缘区，从而实现深度图的保边优化。

本发明的一个目的在于提供一深度图优化系统和优化方法，其对非孔洞区降噪处理，以优化所述非孔洞区。