[发明专利]一种全景图像高精度修复的处理方法以及系统

说明书

本发明提供一种全景图像高精度修复的处理方法，包括：获取全景图像；对所述全景图像依次进行掩膜分割处理、待修复裁剪处理，生成待修复区域图像；对所述全景图像中的所有像素进行分类标记处理，生成分类像素数据集；对窄边边界像素数据集进行邻域像素选取处理，生成窄边邻域像素数据集；对待修复像素以及邻域像素数据集分别依次进行权值函数处理，分别对应生成多个待修复像素灰度值以及多个邻域像素灰度值；以及对所述待修复区域图像进行修复填充处理，生成目标全景图像。通过本发明公开的一种全景图像高精度修复的处理方法以及系统，能够提升全景图像的修复精度，提高全景图像的利用率。

技术领域

本发明涉及图像修复技术领域，特别是涉及一种全景图像高精度修复的处理方法以及系统。

背景技术

随着全景图像采集设备性能的提升以及在工业场景中的广泛使用，全景图像的采集变得非常容易。然而现有的通过采集设备直接采集获取的全景图像的边缘由于存在较多的空白区域，会导致全景图像的重要内容信息丢失，且即便能够对空白区域进行修复，其修复完成后的全景图像的精度也会被降低，严重影响了全景图像的使用，降低了对全景图像的利用率。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种全景图像高精度修复的处理方法以及系统，能够提升全景图像的修复精度，提高全景图像的利用率。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明提供一种全景图像高精度修复的处理方法，包括：

获取全景图像；

对所述全景图像进行掩膜分割处理，生成掩膜图像；

对所述掩膜图像进行待修复裁剪处理，生成待修复区域图像；

根据所述待修复区域图像对所述全景图像中的所有像素进行分类标记处理，生成分类像素数据集，其中，所述分类像素数据集包括窄边边界像素数据集；

对所述窄边边界像素数据集进行邻域像素选取处理，生成窄边邻域像素数据集；

根据所述窄边邻域像素数据集对所述窄边边界像素数据集中的待修复像素进行权值函数处理，生成多个待修复像素灰度值；

根据所述窄边邻域像素数据集对所述待修复像素的邻域像素进行权值函数处理，生成多个邻域像素灰度值；以及

根据所述待修复像素灰度值以及所述邻域像素灰度值对所述待修复区域图像进行修复填充处理，生成目标全景图像。

在本发明一实施例中，所述对所述全景图像进行掩膜分割处理，生成掩膜图像的步骤包括：

对所述全景图像进行阈值分割处理，生成二值图像；以及

对所述二值图像进行膨胀处理，生成掩膜图像。

在本发明一实施例中，所述二值图像的分辨率与所述全景图像的分辨率相同。

在本发明一实施例中，所述根据所述待修复区域图像对所述全景图像中的所有像素进行分类标记处理，生成分类像素数据集的步骤包括：

对所述待修复区域图像进行边界区域划分处理，生成窄边区域图像；以及

根据所述窄边区域图像对所述全景图像中的所有像素进行分类标记处理，生成分类像素数据集。

在本发明一实施例中，所述分类像素图像集还包括窄边外部像素数据集以及窄边内部像素数据集。

在本发明一实施例中，所述根据所述窄边邻域像素数据集对所述窄边边界像素数据集中的待修复像素进行权值函数处理，生成多个待修复像素灰度值的步骤包括：

对所述窄边边界像素数据集中的所述待修复像素进行排列处理，生成边界待修复像素数据集；以及

根据所述窄边邻域像素数据集对所述边界待修复像素数据集进行权值函数处理，生成多个所述待修复像素灰度值。

在本发明一实施例中，所述权值函数处理满足如下公式：