[发明专利]图像处理方法及相关产品

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

通过单摄像头获取指定区域的视频流；

对所述视频流进行采样，得到多张视频图像；

对所述多张视频图像进行预处理，得到预处理后的所述多张视频图像；

根据预处理后的所述多张视频图像进行深度特征提取，得到特征集；

依据所述特征集生成深度图；

依据点云数据处理技术对所述深度图进行处理，得到3D图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预处理后的所述多张视频图像进行深度特征提取，得到特征集，包括：

对预处理后的所述多张视频图像中每一张视频图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

从所述多个图像质量评价值中选取最大值，并将该最大值对应的预处理后的视频图像输入到预设卷积神经网络，得到特征集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设卷积神经网络包括N个下采样层、N个上采样层以及卷积层，N为大于1的整数；

所述将该最大值对应的预处理后的视频图像输入到预设卷积神经网络，得到特征集，包括：

通过所述N个下采样层对该最大值对应的预处理后的视频图像进行N次下采样，得到下采样后的视频图像，所述N次下采样中至少一次下采样包括以下至少一个操作：卷积操作、池化操作和归一化操作；

通过所述N个上采样层对所述下采样后的视频图像进行N次上采样，得到上采样后的视频图像；

通过所述卷积层对所述上采样后的视频图像进行卷积运算，得到所述特征集。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述多张视频图像中每一张视频图像包括人脸的情况下，

所述对预处理后的所述多张视频图像中每一张视频图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值，包括：

对视频图像i进行图像分割，得到目标人脸图像，所述视频图像i为所述预处理后的所述多张视频图像中的任一帧视频图像；

获取目标人脸图像，并获取所述目标人脸图像的二维角度值，所述二维角度值包括x角度值、y角度值；

获取所述二维角度值对应的二个权值，其中，所述x角度值对应的目标第一权值，所述y角度值对应的目标第二权值，所述目标第一权值与所述目标第二权值之和为1；

依据所述x角度值、所述y角度值、所述目标第一权值、所述目标第二权值进行加权运算，得到目标角度值；

按照预设的角度值与角度质量评价值之间的映射关系，确定所述目标角度值对应的图像质量评价值。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述特征集中包括多个特征点，每一特征点包括坐标位置、特征方向和特征大小；

所述依据所述特征集生成深度图，包括：

依据所述特征集中每一特征点的特征方向和特征大小计算特征值，得到多个目标特征值，每一特征点对应一个目标特征值；

按照预设的特征值和深度值之间的映射关系，确定所述多个目标特征值中每一目标特征值对应的目标深度值，得到多个目标深度值，每一目标深度值对应一个坐标位置；

依据所述多个目标深度值构成所述深度图。

6.一种图像处理装置，其特征在于，包括:

获取单元，用于通过单摄像头获取指定区域的视频流；

采样单元，用于对所述视频流进行采样，得到多张视频图像；

预处理单元，用于对所述多张视频图像进行预处理，得到预处理后的所述多张视频图像；

提取单元，用于根据预处理后的所述多张视频图像进行深度特征提取，得到特征集；

生成单元，用于依据所述特征集生成深度图；

处理单元，用于依据点云数据处理技术对所述深度图进行处理，得到3D图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在所述根据所述多张视频图像进行深度特征提取，得到特征集方面，所述提取单元具体用于：

对预处理后的所述多张视频图像中每一张视频图像进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

从所述多个图像质量评价值中选取最大值，并将该最大值对应的预处理后的视频图像输入到预设卷积神经网络，得到特征集。