[发明专利]TOF相机的深度图像增强方法

权利要求书

1.一种TOF相机的深度图像增强方法，其特征在于包括下列步骤：

(一)、利用图像平均法对TOF相机采集的深度图像进行噪声抑制，改善深度图像质量；

(二)利用图像中的像素间距离和边缘方向信息，对低分辨率的TOF深度图像进行插值放大，提高深度图像分辨率，设深度图像插值放大为原来分辨率的N×N倍，首先进行2倍插值放大；

这一过程包括两个部分：一是判断低分辨率深度图像中各像素属于边缘区域还是平滑区域；二是根据判断结果，采用不同的插值方法，

(三)当放大倍数N是2的整数次幂，即N＝2^k，k为正整数，将步骤(二)中迭代k次，即可获得相应的插值图像；当放大倍数不是2的整数次幂，即2^k-1<N<2^k，则先将步骤(二)中迭代k次，获得放大倍数为2^k的图像，再按照公式(10)进行降采样即可获得放大倍数为N的图像；

其中，g(i,j)为降采样的图像，插值放大倍数为原来TOF相机采集深度图像的N倍。

2.根据权利要求1所述的一种TOF相机的深度图像增强方法，其特征在于步骤(二)中：

(1)判断低分辨率深度图像中各像素是否属于边缘区域的步骤如下：

以低分辨率图像像素点(i,j)为中心的3×3邻域作为边缘检测窗口，利用四个方向模板检测该像素是否属于边缘区域，并检测出边缘方向；W¹、W²、W³、W⁴是分别检测0°、45°、90°、135°方向边缘的3×3模板，具体形式如下：

检测模板与3×3边缘检测窗口的卷积值R为：

R^m＝f(i-1,j-1)·W^m(1,1)+f(i-1,j)·W^m(1,2)+f(i-1,j+1)·W^m(1,3)+f(i,j-1)·W^m(2,1)+f(i,j)·W^m(2,2)+f(i,j+1)·W^m(2,3)+f(i+1,j-1)·W^m(3,1)+f(i+1,j)·W^m(3,2)+f(i+1,j+1)·W^m(3,3)m∈{1,2,3,4} (1)

设定边缘检测阈值T，将|R^m|的最大值与T进行比较：当max(|R^m|)>T时，像素点(i,j)属于边缘区域，|R^m|最大值对应的方向即为边缘方向；当max(|R^m|)≤T时，该像素点属于平滑区域。

3.根据权利要求1所述的一种TOF相机的深度图像增强方法，其特征在于步骤(二)中根据判断结果，采用不同的插值方法，步骤如下：

(2)如果像素点(i,j)属于平滑区域，采用如下公式计算A、B、C三个待插值像素值：

(3).如果像素点(i,j)属于边缘区域，根据边缘方向，利用如下公式计算A、B、C三个待插值像素点的值：

其中，α_K为插值过程中3×3白色像素点参与运算的加权系数，利用待插值像素与周围3×3像素的距离信息和3×3像素邻域中的边缘方向确定加权系数；

其中，α_{K_Dis}为基于距离的加权系数，为基于边缘方向的加权系数；

1)α_{K_Dis}：

待插值像素与3×3窗口中白色像素点的距离越近，其像素值的权重越大，计算待插值像素与3×3窗口中白色像素的欧式距离平方值，用其倒数作为权重系数，即：

其中，D_e为欧式距离，对于像素p和q，坐标分别为(x,y)和(s,t)，p和q之间的欧式距离定义如下：

D_e(p,q)＝[(x-s)²+(y-t)²]^1/2 (8)

2)

为了保持插值图像的边缘清晰，根据边缘方向选择部分邻域像素参与插值运算，采用3×3的二值mask矩阵标明参与插值运算的像素位置，即mask矩阵中“1”对应的像素参与插值运算，在四种边缘方向下，计算A、B、C待插值像素值所采用的形式分别如下：

(4).对低分辨率深度图像中的所有像素重复执行以上步骤，完成每个像素所对应的待插值像素A、B、C的插值，即可获得放大2倍的插值目标图像。