[发明专利]图像处理的方法、装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本发明提供了一种图像处理的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，涉及图像处理的技术领域，包括：获取待处理的主摄图像和待处理的副摄图像，并分别将主摄图像和副摄图像确定为待处理的图像；计算待处理的图像的代价立方体，得到目标代价立方体，其中，目标代价立方体表示待处理的图像中的像素点在每个预设视差层级下的匹配代价值；确定待处理的图像中每个像素点的滤波窗口，并通过滤波窗口对目标代价立方体中每个预设视差层级下的代价图进行滤波处理；基于滤波处理后的目标代价立方体计算主摄图像和副摄图像的视差图，本申请缓解了现有的代价聚合算法难以在性能较差的移动设备上支持大尺寸大视差层级计算的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理的技术领域，尤其是涉及一种图像处理的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着软、硬件以及算法行业的飞速发展，计算机视觉领域的三维重建算法逐渐应用在多个领域，诸如智能机器人、手机相机应用等。因此，三维重建中基于来自双摄像头采集的主副图进行场景深度估计的双目立体匹配算法得到了很多学者的研究以及很多产业的应用。常规的双目立体匹配算法流程通常包含主副图的代价立方体计算、代价聚合、最优视差计算以及视差后处理四个模块。代价聚合作为增强代价立方体可靠性的模块，在视差图计算中扮演着一个相当重要的角色。

常见的代价聚合方法有两种：局部法和全局法。局部法通过使用当前点一定窗口半径的范围内其他点的代价值加权做平均(即滤波)来实现。局部法可看作使用一个保边平滑滤波器来对代价立方体进行去噪。但是随着视差层级d的增加，图像尺寸的增加，局部法的性能也成为了实现在移动设备上的一个瓶颈。全局法，通常是将代价聚合的思想以能量项的形式体现在能量函数的最优化中，通过优化能量函数得到最终的视差图，此方法在移动端设备上很难使用起来。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像处理的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，以缓解现有的代价聚合算法难以在性能较差的移动设备上支持大尺寸大视差层级计算的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理的方法，包括：获取待处理的主摄图像和待处理的副摄图像，并分别将所述主摄图像和所述副摄图像确定为待处理的图像；计算所述待处理的图像的代价立方体，得到目标代价立方体，其中，所述目标代价立方体表示所述待处理的图像中的像素点在每个预设视差层级下的代价图；确定所述待处理的图像中每个像素点的滤波窗口，并通过所述滤波窗口对目标代价立方体中每个预设视差层级下的代价图进行滤波处理；基于滤波处理后的目标代价立方体计算所述主摄图像和所述副摄图像的视差图。

进一步地，所述目标代价立方体包括：所述主摄图像所对应的第一代价立方体和所述副摄图像所对应的第二代价立方体；计算所述待处理的图像的代价立方体，得到目标代价立方体包括：对所述待处理的图像进行立体校正操作，以将所述待处理的图像变换到光轴平行的空间；计算立体校正操作之后的所述待处理的图像的代价立方体，得到所述第一代价立方体和所述第二代价立方体。

进一步地，计算立体校正操作之后的所述待处理的图像的代价立方体，得到所述第一代价立方体和所述第二代价立方体包括：通过目标代价计算方法计算立体校正操作之后的所述待处理的图像的代价立方体，得到所述第一代价立方体和所述第二代价立方体，其中，所述目标代价计算方法包括以下任一种：SAD图像匹配算法、Census相似度算法。

进一步地，确定所述待处理的图像中每个像素点的滤波窗口包括：基于所述待处理的图像的像素点之间的颜色位置关系确定每个像素点所对应的滤波窗口。