[发明专利]融合空洞修复的深度恢复方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种融合空洞修复的深度恢复方法，其特征在于，包括：

在对物体散斑图执行一次区域增长后，针对未成功生长的像素点再次执行区域增长；其中，所述再次执行区域增长所采用的初始种子点是基于已确定的各种子点的视差值对应的匹配代价值的置信度确定，所采用的生长阈值相较于前一次执行区域增长时变小；

基于对所述物体散斑图执行区域增长后所形成的视差图恢复得到深度图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在对物体散斑图执行一次区域增长后，针对未成功生长的像素点再次执行区域增长，包括：

以所述物体散斑图中原始种子点作为首批当前种子点，执行一次区域增长：利用所述当前种子点及其视差值，对物体散斑图中未成功生长的像素点所形成的连通域基于生长阈值进行区域增长，确定所述连通域中成功生长为种子点的像素点的视差值，并计算各所述种子点的视差值对应的匹配代价值的置信度；

在每次区域增长结束后，根据所述物体散斑图中未成功生长的像素点所形成的连通域的邻域中，各种子点的视差值对应的所述匹配代价值的置信度，从所述邻域中确定下一批所述当前种子点执行所述区域增长。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述原始种子点及其视差值的方法包括：

针对预处理后的所述物体散斑图和参考散斑图，从所述物体散斑图中选择多个候选种子点，以及每个候选种子点对应的视差搜索范围；

对每个所述候选种子点，以对应的所述视差搜索范围在所述预处理后的参考散斑图中进行视差搜索，并基于视差搜索得到的各视差值对应的匹配代价值，确定该候选种子点是否为种子点，并获取所述种子点的视差值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述物体散斑图和参考散斑图进行预处理，包括：

对所述物体散斑图和所述参考散斑图依次进行局部灰度归一化和阴影处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述物体散斑图和所述参考散斑图进行局部灰度归一化处理，包括：

采用如下公式对所述物体散斑图和所述参考散斑图进行处理：

其中，G(i,j) 、G’(i,j)依次为所述局部灰度归一化处理前后坐标为(i,j)的像素点P的灰度值，avg、std依次为取以点P为中心的邻域窗口内灰度的平均值和标准差。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述局部灰度归一化处理后的所述物体散斑图和所述参考散斑图进行阴影处理，包括：

采用如下公式对所述局部灰度归一化处理后的所述物体散斑图和所述参考散斑图进行处理：

其中，m(i,j) 为阴影处理后的坐标为(i,j)的像素点的灰度值，threshold为阴影边界值。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每个所述候选种子点，以对应的所述视差搜索范围在所述预处理后的参考散斑图中进行视差搜索，并基于视差搜索得到的各视差值对应的匹配代价值，确定该候选种子点是否为种子点，并获取所述种子点的视差值，包括：

对当前所述候选种子点，以对应的所述视差搜索范围在所述预处理后的参考散斑图中进行视差搜索，得到当前所述候选种子点对应的多个匹配代价值；

如果所述多个匹配代价值中的最小值小于设定阈值，则将当前所述候选种子点作为一个种子点，并将所述多个匹配代价值的最小值对应的视差值作为该种子点的视差值；

如果所述多个匹配代价值中的最小值不小于设定阈值，则将当前所述候选种子点丢弃。