[发明专利]一种深度相机图像序列筛选方法及装置

权利要求书

1.一种深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，包括：

获取彩色图像序列，计算所述彩色图像序列中彩色图像的彩色图像质量值；

获取深度图像序列，计算所述深度图像序列中深度图像的深度图像质量值；

根据所述彩色图像质量值和所述深度图像质量值计算帧图像的图像质量，其中，成对的所述彩色图像和所述深度图像形成图像序列的一帧图像；

根据所述帧图像的图像质量得到图像序列筛选结果；

所述根据所述帧图像的图像质量得到图像序列筛选结果，包括：

根据预设窗口值对应的帧数，从所述图像序列的相邻帧中选出最佳质量帧，从而得到所述图像序列筛选结果；其中，所述预设窗口值与所述图像序列的帧数及深度相机的帧率有关。

2.根据权利要求1所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述预设窗口值的表达式为：

其中，w_KF表示所述预设窗口值，n表示所述图像序列的帧数，c_fps表示所述深度相机的帧率，ceil表示向上取整运算。

3.根据权利要求1所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述计算所述彩色图像序列中彩色图像的彩色图像质量值，包括：

对所述彩色图像序列中的彩色图像进行灰度化处理，分别得到对应的灰度图像；

对所述灰度图像通过小波变换进行预设层级的迭代分解，得到所述预设层级的分解层；

计算各个所述分解层的对数能量，并根据所述对数能量得到所述彩色图像质量值。

4.根据权利要求3所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述对所述灰度图像通过小波变换进行预设层级的迭代分解，包括：

通过提升CDF9/7小波对所述灰度图像通过小波变换进行三层迭代分解。

5.根据权利要求3所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述计算各个所述分解层的对数能量，包括：

计算各个所述分解层的子带的对数能量，所述子带包括垂直高频子带、水平高频子带和对角高频子带；

根据各个所述分解层的所述子带的对数能量得到各个所述分解层的对数能量。

6.根据权利要求5所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述计算各个所述分解层的子带的对数能量的公式为：

其中，表示第k分解层的XY子带的对数能量；N_k表示分解层的层数；表示像素点(i,j)在第k层的XY_k子带的强度值；XY取值为LH、HL或HH，分别对应于垂直高频子带、水平高频子带及对角高频子带。

7.根据权利要求6所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述根据各个所述分解层的所述子带的对数能量得到各个所述分解层的对数能量的公式为：

其中，E_k表示第k分解层的对数能量，表示第k分解层的垂直高频子带的对数能量，表示第k分解层的水平高频子带的对数能量，表示第k分解层的对角高频子带的对数能量，ε表示预设子带系数。

8.根据权利要求7所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述预设子带系数ε的取值为0.8。

9.根据权利要求7所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述根据所述对数能量得到所述彩色图像质量值的公式为：

其中，Q_c表示所述彩色图像质量值，k表示所述分解层的序号。

10.根据权利要求1所述的深度相机图像序列筛选方法，其特征在于，所述计算所述深度图像序列中深度图像的深度图像质量值，包括：

通过对像素点深度值进行聚类处理，将所述深度图像序列中的深度图像的像素点进行分类；

根据分类的结果获取所述深度图像的区域内视差值及区域间视差值；

根据所述区域内视差值和所述区域间视差值获取所述深度图像质量值。