[发明专利]图像处理方法、装置、终端设备以及可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

确定距离目标视角预设范围内的真实视角，所述目标视角为无法采集真实图像的视角，所述真实视角为可采集真实图像的视角；

获得从所述真实视角采集的真实图像；

获得所述真实图像在多个不同深度值下的针对所述目标视角的深度投影图像；

根据获得的多个所述深度投影图像，获得所述目标视角的虚拟视角图像，将所述虚拟视角图像作为从所述目标视角采集的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述真实图像在多个不同深度值下的针对所述目标视角的深度投影图像，包括：

对所述真实图像的深度值进行离散处理，获得多个离散深度值；

根据每一个所述离散深度值，利用所述真实图像合成所述目标视角的深度投影图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述真实图像的深度值进行离散处理，获得多个离散深度值，包括：

确定所述真实图像的最小深度值、最大深度值以及深度层数；

针对所述深度层数中的每一层，根据所述最小深度值、所述最小深度值与所述最大深度值的差值以及当前深度层数，获得该层的离散深度值。

4.根据权利要求1－3任一项所述的方法，其特征在于，根据获得的多个所述深度投影图像，获得所述目标视角的虚拟视角图像，包括：

将所述多个深度投影图像输入深度学习网络，获得所述目标视角的虚拟视角图像中每一个像素点的像素值；

根据所述虚拟视角图像中每一个像素点的像素值，获得所述目标视角的虚拟视角图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述多个深度投影图像输入深度学习网络，获得所述目标视角的虚拟视角图像中每一个像素点的像素值，包括：

将所述多个深度投影图像拼接成图像矩阵；

将所述图像矩阵输入深度学习网络，获得分层权重矩阵，所述分层权重矩阵包含所述图像矩阵中各个像素点对应的权重值；

根据所述图像矩阵和所述分层权重矩阵获得所述目标视角的虚拟视角图像中每一个像素点的像素值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在获得所述目标视角的虚拟视角图像之后，所述方法还包括：

获得从多个不同于所述真实视角的其它真实视角采集的真实图像；

利用所述其它真实视角采集的真实图像合成针对所述目标视角的修正图像；

利用各帧所述修正图像对所述虚拟视角图像进行修正。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在获得所述目标视角的虚拟视角图像之后，所述方法还包括：

获得从多个不同于所述真实视角的其它真实视角采集的真实图像；

利用所述其它真实视角采集的真实图像合成针对所述目标视角的修正图像，所述修正图像用于对所述虚拟视角图像进行修正；

获得所述虚拟视角图像和各帧所述修正图像各自对应的权重；

根据所述虚拟视角图像及其对应的权重、各帧所述修正图像及其各自对应的权重，获得新的虚拟视角图像，将所述新的虚拟视角图像重新确定为从所述目标视角采集的图像。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定距离目标视角预设范围内的真实视角，所述目标视角为无法采集真实图像的视角，所述真实视角为可采集真实图像的视角；

第一获得模块，用于获得从所述真实视角采集的真实图像；

第二获得模块，用于获得所述真实图像在多个不同深度值下的针对所述目标视角的深度投影图像；

第三获得模块，用于根据获得的多个所述深度投影图像，获得所述目标视角的虚拟视角图像，将所述虚拟视角图像作为从所述目标视角采集的图像。