[发明专利]一种图像处理方法、图像采集方法及相关装置

说明书

本申请实施例公开了一种图像处理方法、图像采集方法及相关装置，图像处理方法包括：通过TOF相机获取第一深度图像；利用深度学习神经网络对所述第一深度图像中的多路径干扰进行优化得到第二深度图像。采用本申请实施例提供的技术方案利用深度学习神经网络对第一深度图像的多路径干扰进行了优化，有利于减少多路径干扰导致的图像失真。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及对TOF相机获取的图像进行的图像处理方法、图像采集方法及相关装置。

背景技术

飞行时间(time of flight，TOF)相机是利用TOF技术的一种深度成像相机，使用TOF相机进行图像采集时，如图1所示，TOF光源101发出的光由被摄物体102反射后被TOF相机103捕获，根据光由发出到被捕获的时间差或者相位差可以计算出被拍摄物体102与TOF相机103的距离。

需要说明的是，TOF相机103捕获的反射光不仅包含被拍摄物体102反射的TOF光源101直接照射到被拍摄物体102上的光，还包含TOF光源101照射到背景并由背景反射到TOF相机103的光，以及由背景反射到被拍摄物体102上并由被拍摄物体102反射到TOF相机103的光，这样就产生了多路径干扰，由于多路径干扰的存在导致深度测量不准确。

TOF相机成像的误差还包括如下几个方面：

(1)奇次谐波带来的周期性误差。TOF光源101发出的光波到达作为目标物体的被拍摄物体102，被目标物反射回来，再被TOF相机103接收，由于在进行距离和幅度计算时假定发射信号和接收信号的波形都是标准波形，而实际上的参考信号和接收信号并不完全是标准波形，还存在着直流分量、高次谐波以及非谐波信号等，这些因素的存在会给距离测量的结果带来不可避免的干扰。

(2)器件温度变化引起的误差(温漂)。为了保证四相位采样的准确性，ToF摄像头的发射端与接收端的调制信号需要严格同步。由于发射端和接收端之间存在距离，导致调制信号传递至两者时存在一个小的全局相位差，而这个相位差与模组温度相关。温漂矫正就是要修正不同温度下全局相位差的变化。

(3)像素个体差异带来的梯度误差。现有的大量研究结果表明，不同积分时间带来的误差大小不同，且积分时间过长或过短的情况下，对测量标准差的影响极大。此外还有诸多影响TOF摄像头的因素，比如由于制造工艺的限制，每个像素点不可能完全相同，因此每个像素的偏移也会带来误差。

(4)镜头内参的标定。

目前对TOF摄像头获取的图像进行校正时主要是对上面4个方面进行标定，如图1所示，利用校正系统104中的标定单元分别对奇次谐波带来的周期性误差进行标定、对器件温度变化引起的误差进行标定、对像素个体差异带来的梯度误差进行标定、以及对镜头内参进行标定等。

需要说明的是，现有技术虽然对奇次谐波带来的周期性误差、器件温度变化引起的误差、像素个体差异带来的梯度误差、以及镜头内参进行了标定，但是由于被测物体直接返回的信号与环境返回的干扰信号难以分离，所以现有技术对多路径干扰没有进行优化。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像处理方法、图像采集方法及相关装置，能够减少多路径干扰导致的图像失真。

第一方面，本申请实施例公开了一种图像处理方法，所述方法包括如下步骤：

通过TOF相机获取第一深度图像；

利用深度学习神经网络对所述第一深度图像中的多路径干扰进行优化得到第二深度图像。

本申请实施例提供的技术方案，利用深度学习神经网络对第一深度图像的多路径干扰进行了优化，有利于减少多路径干扰导致的图像失真。

在一些可能的实施方式中，在所述利用深度学习神经网络对所述第一深度图像中的多路径干扰进行优化得到第二深度图像之前，所述方法还包括：