[发明专利]一种基于短视频图像的立木深度图生成方法

说明书

本发明公开了一种基于短视频图像的立木深度图生成方法，首先以待处理立木为中心，轻微移动拍摄装置拍摄小运动短视频；选取小运动短视频的首帧作为参考立木图像，利用Graph Cut立木分割算法对立木图像进行前后背景标注，得到立木分割图像；提取亚像素角点，得到特征点；跟踪匹配特征点剔除误差点后，利用光束法平差获得拍摄装置的参数，并对小运动短视频图像序列畸变矫正；再利用平面扫描法进行密集立体匹配，得到初始化的立木深度图；然后根据图像块之间的相似性，对立木深度图联合滤波，去除异常像素值，填充空洞，得到最终的立木深度图。该方法提高了立木场景深度信息获取的灵活性和便捷性，能有效节省数据采集和存储的开销。

技术领域

本发明涉及立木图像处理技术领域，尤其涉及一种基于短视频图像的立木深度图生成方法。

背景技术

目前，获取场景中各点相对于拍摄装置的距离是计算机视觉系统的重要任务之一，深度图作为一种普遍的三维场景信息表示方式，直观上表征了二维图像中物体的深度信息，被广泛应用于农林业测量。立木深度图是指包含立木对象与深度信息的图像，立木结构特殊，生长环境复杂，使得深度图的获取方法在立木场景受到限制。

现有技术中拍摄立木图像所需深度相机设备昂贵、受环境光干扰大，后期处理周期长；从单张目标图像中获取深度线索生成深度图的这类方法，对于立木等非结构场景，立木图像深度线索不明确，且单张图像深度线索局限；基于视频图像的深度图生成方法，跟踪帧与帧之间的变化约束生成深度图，但都只是针对整体自然场景作深度估计，无法突出树木各部位的深度差异，且立木图像背景复杂特征点多，特征提取漏检率、匹配错误率较高；而深度学习方式通过大量的学习获取较为精准的深度图，但在立木深度图方面缺少大量的先验知识。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于短视频图像的立木深度图生成方法，该方法提高了立木场景深度信息获取的灵活性和便捷性，能有效节省数据采集和存储的开销，解决了目前深度图生成算法在立木图像先验信息获取困难的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于短视频图像的立木深度图生成方法，所述方法包括：

步骤1、以待处理立木为中心，轻微移动拍摄装置拍摄小运动短视频；

步骤2、选取小运动短视频的首帧作为参考立木图像，利用Graph Cut立木分割算法对所述参考立木图像进行前后背景标注，得到立木分割图像；

步骤3、提取所述立木分割图像、立木图像的亚像素角点，得到特征点；

步骤4、然后跟踪匹配所述特征点剔除误差点后，利用光束法平差获得拍摄装置的参数，并根据所得到参数对小运动短视频图像序列畸变矫正；

步骤5、再利用平面扫描法进行密集立体匹配，得到初始化的立木深度图；

步骤6、然后根据图像块之间的相似性，对初始化的立木深度图联合滤波，去除异常像素值，填充空洞，去噪后得到最终的立木深度图。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，上述方法提高了立木场景深度信息获取的灵活性和便捷性，能有效节省数据采集和存储的开销，解决了目前深度图生成算法在立木图像先验信息获取困难的问题，从而为立木可视化重建、立木因子测量等提供参考。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的基于短视频图像的立木深度图生成方法流程示意图；

图2为本发明实施例所述Graph Cut立木分割算法图像映射的s-t网络示意图；