[发明专利]用于过滤深度图中的伪像素的方法

说明书

本发明涉及一种用于过滤深度图中的伪像素的方法。过滤深度图以去除伪像素是很重要的。过滤伪像素时的一个问题是去除它们同时保留深度图的真实细节的边界。已知的过滤伪像素的方法是使用双边过滤器。双边过滤器提供了有效的过滤，使得能够在平滑微弱细节或噪声的同时保持深度图的锐利边缘。然而，双边过滤器不能有效地去除伪像素。事实上，伪像素与直接围绕它们的像素相比表现出锐利的边缘。换言之，即使在多次迭代过滤后，双边过滤器仍然保留伪像素。所提出的方案使得能够去除深度图中的伪像素，同时保留深度图的锐利边缘且平滑微弱细节或噪声。

技术领域

本发明涉及深度图，更具体地，涉及一种用于在执行图像处理时过滤影 响深度图使用的伪像素的方法。

背景技术

深度图是特殊的图像，其中每个像素记录在某个位置处被观察的对象相 对于照相机的距离、或者距离的倒数、或者任何作为距离的函数的信息。可 以例如使用观察相同视场的若干照相机并且利用视图之间的视差变化来推导 深度而计算深度图。在实践中，估计的深度图示出了伪像素。许多原因使得 深度图估计变得困难，例如：从一个照相机到下一个照相机部分遮蔽的对象； 来自不同位置处被观察的对象的反射光的变化；使视差估计变得困难的没有 或几乎没有纹理的表面；在照相机之间的灵敏度变化。

过滤深度图以去除伪像素是很重要的。过滤伪像素时的一个问题是去除 它们但保留深度图的真实细节的边界。

已知的过滤伪像素的方法是使用双边过滤器。双边过滤器定义了与像素 I(x，y)相关联的权重函数w(x，y，k，l)。坐标(k，l)表示中心像素I (x，y)与计算权重的像素I(x+k，y+l)之间的偏移。

w(x,y,k,l)＝d(x+k,y+l)r(I(x,y),I(x+k,y+l))

权重被称为“双边的”，因为它取决于强度项：r(I(x,y),I(x+k,y+l))； 以及独立于像素值的几何距离项d(x+k,y+l)。函数r和d的典型选择是：

权重函数w取决于两个参数：控制像素I(x+k，y+l)必须具有与中心像 素I(x，y)多少相同的强度的σ_d；控制多少距离(k,l)影响卷积过滤器的σ_r。 像素的强度是像素和照相机之间的距离的函数。

权重被定义在以像素I(x，y)为中心的一组[2P+1×2P+1]像素内，诸如 (k,l)∈[-P,+P]²。通过将权重函数除以权重函数内所有权重之和来定义卷积 过滤器：

具有(i,j)∈[0,2P+1]²的卷积过滤器是权重函 数通过积分归一化。

双边过滤器提供了有效的过滤，使得能够在平滑微弱细节或噪声的同时 保持深度图的锐利边缘。

然而，双边过滤器不能有效地去除伪像素。事实上，伪像素与直接围绕 它们的像素表现出锐利的边缘。针对位于I(x，y)处的伪像素而计算的权重 函数w(x，y，k，l)仅对于具有与I(x，y)类似的可比较幅度的周围像素 具有较高权重。因此，在双边过滤级之后，未去除伪像素。换言之，即使在 若干次迭代过滤后，双边过滤器仍然保留伪像素。一种选择是增加参数σ_d， 但是这将导致伪像素以及对象边界的锐利边缘被溶解(dissolve)。

本发明是考虑到上述情况而设计的。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供了一种用于过滤深度图中的伪像素的计算 机实现方法，该方法包括对于被称为当前像素的深度图的像素：