[发明专利]一种深度图像缺失数据的插值方法

摘要

本发明公开了一种深度图像缺失数据的插值方法，包括以下步骤一、针对深度图像中缺失数据的像素，提取包含缺失数据像素的所有深度子图像；二、根据每个深度子图像中缺失数据的像素所占总像素的比例，将所有深度子图像划分为两类；三、针对两类深度子图像，分别采用基于时间和空间邻域信息聚类分析的估算方法与基于局部邻域最大值的估算方法，对缺失数据进行估算；四、针对深度图像，将其中的缺失数据相应地替代为根据第三步获得的估算值，获得修复好的深度图像。本发明不但估值准确度高，而且具备较强的实时运行效率，能满足深度图像中大面积缺失数据的估值和插补要求。

主权项

一种深度图像缺失数据的插值方法，其特征在于，包括以下步骤：一、针对深度图像中缺失数据的像素，提取包含缺失数据像素的所有深度子图像；二、根据每个深度子图像中缺失数据的像素所占总像素的比例，将所有深度子图像划分为两类；其中，所述将所有深度子图像划分为两类，按以下方式实现：(一)针对某个深度子图像，统计其中包含的像素总数，记为L；并统计其中包含的缺失深度值的像素数，记为N；(二)计算缺失深度值的像素数N和像素总数L的比值，记为V＝N/L；(三)当V﹥T时，将该深度子图像归于第一类；当V≦T时，将该深度子图像归于第二类；其中，T为预设阈值，T的取值范围为(0，1]；三、针对两类深度子图像，分别采用基于时间和空间邻域信息聚类分析的估算方法与基于局部邻域最大值的估算方法，对缺失数据进行估算；其中，(一)当深度子图像属于第一类时，采用基于时间和空间邻域信息聚类分析的估算方法对缺失深度值的像素进行深度值估算，即：D^(x,y,t)=α×1kΣi=1mD(x,y,t-idt)+(1-α)D′(x,y,t)---[1]]]>(二)当深度子图像属于第二类时，采用基于局部邻域最大值的估算方法对缺失深度值的像素进行深度值估算，即：D^(x,y,t)=max{DR(x,y,t)}---[2]]]>在公式[1]和[2]中，表示t时刻(x,y)坐标位置的深度估算值，D(x,y,t‑idt)表示t‑idt时刻(x,y)坐标位置的深度值，dt表示帧间隔时间；k表示在连续的m帧中(x,y)坐标位置的有效深度值个数；α表示系数，其取值范围为[0，1]，α与k/m的大小相关；D′(x,y,t)表示对(x,y)坐标位置的时间邻域和空间邻域进行聚类分析之后对(x,y,t)位置的深度值进行的估算；max{DR(x,y,t)}表示在以(x,y)坐标位置为中心的局部范围内的最大有效深度值；四、针对深度图像，将其中的缺失数据相应地替代为根据第三步获得的估算值，获得修复好的深度图像；其中所述缺失数据是指深度图像中的像素深度值为0的状态，也指像素缺失深度值。