申请/专利权人：广州市大湾区虚拟现实研究院;韶关市博物馆(韶关市文物考古研究所)

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117314792B

主分类号：G06T5/77

分类号：G06T5/77;G06T5/20;G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.03.22#专利申请权的转移;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明公开一种基于RGB图像边缘捕捉的深度图像修复方法，包括以下步骤：利用深度相机获取RGB图像和深度图像；根据相机的成像模型和坐标转化关系建立所述RGB图像与所述深度图像的映射关系，获取RGB图像中每个像素点对应的深度值；通过基于带权重的联合双边滤波和FMM算法对所述深度图像中的孔洞区域进行填补；通过边缘捕捉算法将填补后的深度图像中边缘点的深度值替换为最优的所述RGB图像中边缘点对应的深度值，得到修复好的深度图像。本发明可对原始深度图像进行有效的实时降噪和孔洞填充处理，在不影响物体内部深度值的同时保留了准确的边缘特征，取得了优于联合双边滤波以及带权重的联合双边滤波算法的修复效果。

主权项：1.一种基于RGB图像边缘捕捉的深度图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤：利用深度相机获取RGB图像和深度图像；根据相机的成像模型和坐标转化关系建立所述RGB图像与所述深度图像的映射关系，获取RGB图像中每个像素点对应的深度值；通过基于带权重的联合双边滤波和FMM算法对所述深度图像中的孔洞区域进行填补；通过边缘捕捉算法将填补后的深度图像中边缘点的深度值替换为最优的所述RGB图像中边缘点对应的深度值，得到修复好的深度图像；通过基于带权重的联合双边滤波和FMM算法对所述深度图像中的孔洞区域进行填补，包括以下步骤：通过基于带权重的联合双边滤波对所述深度图像进行滤波；利用FMM算法对滤波后的深度图像中的孔洞区域进行填补；所述通过基于带权重的联合双边滤波对所述深度图像进行滤波，包括： 式中，为滤波后的深度图像，为所述深度图像，为空间域核函数，为值域核函数，为所述深度图像中的像素点坐标，为在所述RGB图像中对应的像素点的像素值，为所述深度图像的所有像素点，分别为所述深度图像和所述RGB图像的标准差，为权重图像： 式中，为所述深度图像中孔洞区域掩码图像，在孔洞区域内的权重为0，在非孔洞区域内的权重为1，为权重图像的标准差，掩码图像利用由孔洞区域的上限阈值和深度允许的差异范围两个参数组成的滤波器处理初始深度图像得到，孔洞检测滤波器通过邻域尺寸是否小于以及邻域内深度值范围是否大于来判断区域是否为孔洞，孔洞区域没有权重，其他区域置为1；所述利用FMM算法对滤波后的深度图像中的孔洞区域进行填补，包括以下步骤：寻找所述滤波后的深度图像中的孔洞区域边界上的像素点并计算其法线方向，选择以为中心，为半径的区域对的深度值进行估计： 式中，为估计的的深度值，为区域中的点，表示所述滤波后的深度图像中像素点的权重值，为点的深度值，为点的梯度，为方向因子，为几何距离因子，为水平距离因子，、为距离参数，表示点s距离点所在边界的轮廓线的距离；对所述滤波后的深度图像中的孔洞区域边界上的像素进行深度值估计后，得到新的孔洞区域边界，重复对孔洞区域边界上的像素进行深度值估计，直到将孔洞区域全部填充完毕，最终得到填补后的深度图像。

全文数据：

权利要求：

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