[发明专利]深度图像边缘飞点的检测方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种深度图像边缘飞点的检测方法、装置及电子设备，其中，深度图像边缘飞点的检测方法包括：采集深度图像的图像数据；根据图像数据计算出深度图像中每个像素点的法向量；根据法向量，利用边缘检测算子计算出深度图像的边缘点；将边缘点作为种子点，并判断种子点是否满足生长条件；如果满足生长条件，则确定种子点为飞点。本发明实施例的深度图像边缘飞点的检测方法、装置及电子设备，能够有效、准确地检测出影响深度图像的飞点，保留了有效的像素点，提高了检测的准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种深度图像边缘飞点的检测方法、装置及电子设备。

背景技术

3D立体图像的生成，主要采用基于飞行时间(TOF，Time of Flight)技术，通过测量红外光发射到物体表面后反射回来的时间差计算出物体表面的距离信息，可以实时地采集到物体表面的三维几何信息，从而生成物体的深度图像。但是，在采用TOF技术时，在图像边缘处会产生飞点效应，即由景深相差较大造成的深度测量非连续的情况。飞点效应会对于点云模型生成的质量有较大影响，同时也会影响三维深度图像输出的质量。目前，主要通过采用如sobel、canny、拉普拉斯等算子，对图像进行卷积操作得到边缘轮廓，将落在边缘轮廓内的像素点视为深度不连续的飞点进行剔除。但是，该方法计算得到的边缘轮廓的像素宽度难以通过sobel、canny等算子的参数进行有效调控，造成过多有效像素被误剔除。而通常对像素点的剔除应不大于总像素数的1％，因此误判率过高，不符合用户需求。此外，该方法对图像结构特征也有一定的影响，造成图像细节的模糊。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种深度图像边缘飞点的检测方法，能够有效、准确地检测出影响深度图像的飞点，保留了有效的像素点，提高了检测的准确率。

本发明的第二个目的在于提出一种深度图像边缘飞点的检测装置。

本发明的第三个目的在于提出一种电子设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种深度图像边缘飞点的检测方法，包括：

采集深度图像的图像数据；

根据所述图像数据计算出所述深度图像中每个像素点的法向量；

根据所述法向量，利用边缘检测算子计算出所述深度图像的边缘点；

将所述边缘点作为种子点，并判断所述种子点是否满足生长条件；

如果满足所述生长条件，则确定所述种子点为飞点。

可选的，采集深度图像的图像数据，包括：

利用红外发射器发射红外信号，并记录第一时间点；

利用红外接收器接收反射的红外信号，并记录第二时间点；

计算所述第一时间点和所述第二时间点的差值；

根据所述差值获得所述图像数据。

可选的，根据所述图像数据计算出所述深度图像中每个像素点的法向量，包括：

获取所述图像数据中每个像素点的第一向量；

获取所述每个像素点的相邻像素点的第二向量和第三向量；

根据所述第一向量、所述第二向量和所述第三向量计算出所述每个像素点的法向量。

可选的，所述第二向量和所述第三向量通过图形处理器的线程序号查询获得。

可选的，所述边缘检测算子包括sobel算子。