CN113744256A

CN113744256A - 一种深度图空洞填充方法、装置、服务器及可读存储介质

Info

Publication number: CN113744256A
Application number: CN202111053968.7A
Authority: CN
Inventors: 崔岩
Original assignee: China Germany Zhuhai Artificial Intelligence Institute Co ltd; 4Dage Co Ltd
Current assignee: China Germany Zhuhai Artificial Intelligence Institute Co ltd; 4Dage Co Ltd
Priority date: 2021-09-09
Filing date: 2021-09-09
Publication date: 2021-12-03

Abstract

本申请适用于空间数据处理技术领域，提供了一种深度图空洞填充方法、装置、服务器及可读存储介质，该方法包括：获取RGB‑D图像，其中，RGB‑D图像包括待处理深度图像和与待处理深度图像对应的彩色图像；识别待处理深度图像的空洞区域类型；基于彩色图像，根据空洞区域类型对应的空洞填充算法对待处理深度图像进行空洞填充处理，得到目标深度图像。可见，本申请将深度图像对应的彩色图像作为引导图，根据彩色图像的像素信息深度图像的空洞进行填充，提高空洞填充准确性，避免深度图像的深度信息缺失。

Description

一种深度图空洞填充方法、装置、服务器及可读存储介质

技术领域

本申请属于空间数据处理技术领域，尤其涉及一种深度图空洞填充方法、装置、服务器及可读存储介质。

背景技术

深度图是一种三维场景信息表达方式，其值表示深度探测器到物体的距离，值越大表示距离越远。然而深度图的采集过程中，由于设备硬件条件限制（如采集精度不高、采集距离有限）和外界环境因素的干扰，获取的深度图存在不同程度的深度信息缺失。这些深度信息缺失的位置，通常表现为图像空洞。为此，提出一种深度图空洞填充方法。

发明内容

本申请实施例提供了一种深度图空洞填充方法、装置、服务器及可读存储介质，可以解决现有技术中获取的深度图存在深度信息缺失的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种深度图空洞填充方法，包括：

获取RGB-D图像，其中，所述RGB-D图像包括待处理深度图像和与所述待处理深度图像对应的彩色图像；

识别所述待处理深度图像的空洞区域类型；

基于所述彩色图像，根据所述空洞区域类型对应的空洞填充算法对所述待处理深度图像进行空洞填充处理，得到目标深度图像。

在第一方面的一种可能的实现方式中，获取RGB-D图像，包括：

获取彩色图像；

获取待处理深度图像；

对所述彩色图像和所述待处理深度图像进行配准，得到RGB-D图像。

在第一方面的一种可能的实现方式中，获取待处理深度图像，包括：

获取待理三维全景图像；

将所述待处理三维全景图像输入至预先训练的深度估计模型中，输出待处理深度图像。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述空洞区域类型包括边缘空洞子区域以及非边缘空洞子区域；

识别所述待处理深度图像的空洞区域类型，包括：

将所述待处理深度图像输入至预设的分类器，确定出所述待处理深度图像中的空洞区域；

采用边缘检测算法确定出所述空洞区域中的边缘空洞子区域以及非边缘空洞子区域。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述空洞填充算法包括第一空洞填充算法和第二空洞填充算法；

基于所述彩色图像，根据所述空洞区域类型对应的空洞填充算法对所述待处理深度图像进行空洞填充处理，得到目标深度图像，包括：

分割出所述彩色图像中的边缘区域和非边缘区域；

调用非边缘空洞子区域对应的第一空洞填充算法，基于所述彩色图像中的非边缘区域，对所述非边缘空洞子区域进行第一空洞填充；

调用边缘空洞子区域对应的第二空洞填充算法，基于所述彩色图像中的非边缘区域，对所述边缘空洞子区域进行第二空洞填充；

将经过第一空洞填充和第二空洞填充的待处理深度图像作为目标深度图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种深度图空洞填充装置，包括：

获取模块，用于获取RGB-D图像，其中，所述RGB-D图像包括待处理深度图像和与所述待处理深度图像对应的彩色图像；

识别模块，用于识别所述待处理深度图像的空洞区域类型；

填充处理模块，用于基于所述彩色图像，根据所述空洞区域类型对应的空洞填充算法对所述待处理深度图像进行空洞填充处理，得到目标深度图像。

在一种可能实现的方式中，所述获取模块，包括：

第一获取子模块，用于获取彩色图像；

第二获取子模块，用于获取待处理深度图像；

配准子模块，用于对所述彩色图像和所述待处理深度图像进行配准，得到RGB-D图像。

在一种可能实现的方式中，所述第二获取子模块，包括：

获取单元，用于获取待理三维全景图像；

深度估计单元，用于将所述待处理三维全景图像输入至预先训练的深度估计模型中，输出待处理深度图像。

在一种可能实现的方式中，所述空洞区域类型包括边缘空洞子区域以及非边缘空洞子区域；

所述识别模块，包括：

在一种可能实现的方式中，所述空洞填充算法包括第一空洞填充算法和第二空洞填充算法；

所述填充处理模块，包括：

分割子模块，用于分割出所述彩色图像中的边缘区域和非边缘区域；

第一填充子模块，用于调用非边缘空洞子区域对应的第一空洞填充算法，基于所述彩色图像中的非边缘区域，对所述非边缘空洞子区域进行第一空洞填充；

第二填充子模块，用于调用边缘空洞子区域对应的第二空洞填充算法，基于所述彩色图像中的边缘区域，对所述边缘空洞子区域进行第二空洞填充；

确定子模块，用于将经过第一空洞填充和第二空洞填充的待处理深度图像作为目标深度图像。

第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

本申请实施例中，获取RGB-D图像，其中，RGB-D图像包括待处理深度图像和与所述待处理深度图像对应的彩色图像；识别待处理深度图像的空洞区域类型；基于所述彩色图像，根据空洞区域类型对应的空洞填充算法对待处理深度图像进行空洞填充处理，得到目标深度图像。可见，本申请将深度图像对应的彩色图像作为引导图，根据彩色图像的像素信息深度图像的空洞进行填充，提高空洞填充准确性，避免深度图像的深度信息缺失。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的图1中步骤S102的具体流程示意图；

图3是本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的图2中步骤S204的具体流程示意图；

图4是本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的图1中步骤S104的具体流程示意图；

图5是本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的图1中步骤S106的具体流程示意图；

图6是本申请实施例提供的深度图空洞填充装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的服务器的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

参见图1，为本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的流程示意图，作为示例而非限定，该方法可以应用于服务器，该服务器包括但是不限于云服务器等计算设备，该服务器分别与存在校准关系的深度相机以及球幕相机连接，上述深度图空洞填充方法方法可以包括以下步骤：

步骤S102、获取RGB-D图像。

其中，RGB-D图像包括待处理深度图像和与待处理深度图像对应的彩色图像。可以理解的是，RGB图像是指具备红色、绿色、蓝色这三个颜色通道的图像，用以描述场景对象的表观、颜色以及纹理。灰度图像，它的每个像素值是传感器距离场景对象的实际距离即深度值，用以描述场景对象的形状、尺度以及几何空间。

具体应用中，如图2所示，为本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的图1中步骤S102的具体流程示意图，获取RGB-D图像，包括：

步骤S202、获取彩色图像。

具体应用中，采集球幕相机拍摄的彩色图像（即RGB图像）。

步骤S204、获取待处理深度图像。

示例性地，如图3所示，为本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的图2中步骤S204的具体流程示意图，获取待处理深度图像，包括：

步骤S302、获取待处理三维全景图像。

具体应用中，采集深度相机拍摄的待处理三维全景图像。其中，深度相机可以是八目相机，由上下两组，每组四个鱼眼镜头组成，四个镜头分别采集四组镜头图像拼接成一个360°全景图。

步骤S304、将待处理三维全景图像输入至预先训练的深度估计模型中，输出待处理深度图像。

其中，预先训练的深度估计模型为全卷积神经网络，由开源数据集训练得到。

步骤S206、对彩色图像和待处理深度图像进行配准，得到RGB-D图像。

可以理解的是，配准的目的就是让彩色图像和待处理深度图像重合在一起，即将彩色图像的图像坐标系转换到待处理深度图像的图像坐标系下，得到包含深度信息和彩色信息的图像，即RGB-D图像。其中，彩色图像中的深度点与待处理深度图像中的深度点是一一对应的。

步骤S104、识别待处理深度图像的空洞区域类型。

其中，空洞区域类型包括边缘空洞子区域以及非边缘空洞子区域。

具体应用中，如图4所示，为本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的图1中步骤S104的具体流程示意图，识别待处理深度图像的空洞区域类型，包括：

步骤S402、将待处理深度图像输入至预设的分类器，确定出待处理深度图像中的空洞区域。

其中，预设的分类器可以是朴素贝叶斯、逻辑回归、K邻近或者决策树等算法。

步骤S404、采用边缘检测算法确定出空洞区域中的边缘空洞子区域以及非边缘空洞子区域。

其中，边缘检测算法是canny算法、sobel算法或者Marr-Hildreth算法。

步骤S106、基于彩色图像，根据空洞区域类型对应的空洞填充算法对待处理深度图像进行空洞填充处理，得到目标深度图像。

其中，空洞填充算法包括第一空洞填充算法和第二空洞填充算法。

具体应用中，如图5所示，为本申请实施例提供的深度图空洞填充方法的图1中步骤S106的具体流程示意图，基于彩色图像，根据空洞区域类型对应的空洞填充算法对待处理深度图像进行空洞填充处理，得到目标深度图像，包括：

步骤S502、分割出彩色图像中的边缘区域和非边缘区域。

具体应用中，采用SLIC超像素算法根据彩色图像的像素信息对彩色图像进行粗分割，得到彩色图像中的边缘区域和非边缘区域。

步骤S504、调用非边缘空洞子区域对应的第一空洞填充算法，基于彩色图像中的非边缘区域，对非边缘空洞子区域进行第一空洞填充。

其中，第一空洞填充算法是区域方向型联合双边滤波算法。可以理解的是，利用彩色图像与待处理深度图像的对应关系，根据彩色图像的像素信息对非边缘空洞子区域进行填充。

步骤S506、调用边缘空洞子区域对应的第二空洞填充算法，基于彩色图像中的边缘区域，对边缘空洞子区域进行第二空洞填充。

其中，第二空洞填充算法是方向型联合双边滤波算法。可以理解的是，利用彩色图像与待处理深度图像的对应关系，基于彩色图像中的边缘区域的像素信息，对边缘空洞子区域进行第二空洞填充。

步骤S508、将经过第一空洞填充和第二空洞填充的待处理深度图像作为目标深度图像。

可以理解的是，本申请实施例采用不同的空洞填充算法对类型不同的空洞区域进行填充，以达到保存图像边缘特征，提高填充准确性的效果。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述深度图空洞填充方法，图6示出了本申请实施例提供的深度图空洞填充装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图6，该装置包括：

获取模块61，用于获取RGB-D图像，其中，所述RGB-D图像包括待处理深度图像和与所述待处理深度图像对应的彩色图像；

识别模块62，用于识别所述待处理深度图像的空洞区域类型；

填充处理模块63，用于基于所述彩色图像，根据所述空洞区域类型对应的空洞填充算法对所述待处理深度图像进行空洞填充处理，得到目标深度图像。

在一种可能实现的方式中，所述获取模块，包括：

第一获取子模块，用于获取彩色图像；

第二获取子模块，用于获取待处理深度图像；

在一种可能实现的方式中，所述第二获取子模块，包括：

获取单元，用于获取待理三维全景图像；

所述识别模块，包括：

所述填充处理模块，包括：

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

图7为本申请一实施例提供的服务器的结构示意图。如图7所示，该实施例的服务器7包括：至少一个处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述至少一个处理器70上运行的计算机程序72，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

所述服务器7可以是云端服务器等计算设备。该服务器可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是服务器7的举例，并不构成对服务器7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所称处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器70还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器71在一些实施例中可以是所述服务器7的内部存储单元，例如服务器7的硬盘或内存。所述存储器71在另一些实施例中也可以是所述服务器7的外部存储设备，例如所述服务器7上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述服务器7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种可读存储介质，所述存储介质优选为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到服务器的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims

1.一种深度图空洞填充方法，其特征在于，包括：

识别所述待处理深度图像的空洞区域类型；

2.如权利要求1所述的深度图空洞填充方法，其特征在于，获取RGB-D图像，包括：

获取彩色图像；

获取待处理深度图像；

3.如权利要求2所述的深度图空洞填充方法，其特征在于，获取待处理深度图像，包括：

获取待理三维全景图像；

4.如权利要求1所述的深度图空洞填充方法，其特征在于，所述空洞区域类型包括边缘空洞子区域以及非边缘空洞子区域；

识别所述待处理深度图像的空洞区域类型，包括：

5.如权利要求4所述深度图空洞填充方法，其特征在于，所述空洞填充算法包括第一空洞填充算法和第二空洞填充算法；

分割出所述彩色图像中的边缘区域和非边缘区域；

6.一种深度图空洞填充装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于识别所述待处理深度图像的空洞区域类型；

7.如权利要求6所述的深度图空洞填充装置，其特征在于，所述获取模块，包括：

第一获取子模块，用于获取彩色图像；

第二获取子模块，用于获取待处理深度图像；

8.如权利要求7所述的深度图空洞填充装置，其特征在于，所述第二获取子模块，包括：

获取单元，用于获取待理三维全景图像；

9.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。

10.一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。