深度圖像的去噪方法和去噪設備的制造方法
【技術領域】
[0001 ] 本發明涉及一種深度圖像的去噪方法和去噪設備。
【背景技術】
[0002]在現有技術中，一般采用具有一對攝像機的視覺成像設備(例如，雙目識別系統)來獲取被拍攝物體的深度圖像。但是在計算被拍攝物體的深度信息的過程中，噪聲一直都是影響計算準確性的重要因素。現有的去噪方法通常會搜索深度圖像中面積較小的無效聯通區域，例如，面積小于5個像素點的聯通區域，這些無效聯通區域就會被自動認定為孤立的噪點(或稱為無效點)，這些孤立的噪點會被直接刪除。然而，有一些噪點與面積較大的有效聯通區域聯通，如果采用現有的去噪方法，這些與面積較大的有效聯通區域聯通的噪點就不能去除，這會降低去噪效果。
[0003]圖1顯示了一張被拍攝物體的原始深度圖像。圖2顯示采用現有的去噪方法對圖1所示的原始深度圖像進行去噪之后獲得的深度圖像。
[0004]如圖1所示，由于噪點11、12、13的面積較小(小于5個像素點)，因此，根據現有的去噪方法，這三個噪點11、12、13就會被認定為孤立的噪點，會被直接刪除。然而，另外兩個噪點14、15與面積較大的有效聯通區域20聯通，因此，根據現有的去噪方法，另外兩個噪點14、15是不能被去除的。這會導致在去噪的深度圖像中，這兩個噪點14、15仍然存在，例如，圖2所示。
[0005]由于現有的去噪方法不能去除與面積較大的有效聯通區域20聯通在一起的噪點14、15，降低了去噪效果，降低了深度圖像的質量。例如，圖3顯示采用現有的去噪方法對人體深度圖像進行去噪之后獲得的人體深度圖像的實例圖。如圖3所示，在去噪后的人體深度圖像中，存在與人體聯通的個別白色點(噪點)，由于這些白色點與人體聯通，因此，現有的去噪方法不能去除，降低了人體的深度圖像的質量。
【發明內容】
[0006]本發明的目的旨在解決現有技術中存在的上述問題和缺陷的至少一個方面。
[0007]根據本發明的一個目的，提供一種深度圖像的去噪方法，其能夠有效地去除與面積較大的有效聯通區域聯通的噪點，提高了去噪效果。
[0008]根據本發明的一個方面，提供一種深度圖像的去噪方法，包括以下步驟:
[0009]SllO:將一幅被拍攝物體的原始深度圖像分解成η層深度圖像，其中，η為大于或等于2的整數；
[0010]S120:對每層深度圖像進行去噪處理，以去除每層深度圖像中的孤立的噪點；和
[0011]S130:將去噪處理后的η層深度圖像進行融合，得到去噪處理后的最終深度圖像。
[0012]根據本發明的另一個方面，提供一種深度圖像的去噪設備，包括:圖像分解裝置，用于將原始深度圖像分解成η層深度圖像(Ml?Mn)，其中，η為大于或等于2的整數；圖像去噪裝置，用于對每層深度圖像(Ml?Mn)進行去噪處理，以去除每層深度圖像(Ml?Mn)中的孤立的噪點；和圖像融合裝置，用于將去噪處理后的η層深度圖像(Ml?Mn)進行融合，得到去噪處理后的最終深度圖像。
[0013]在本發明的各個實施例中，先將原始深度圖像分解成多層深度圖像，然后再逐層去除每層深度圖像中的孤立的噪點，最后再將去噪后的多層深度圖像進行融合，從而獲得去噪后的深度圖像。采用本發明的去噪方法，不僅可以去除深度圖像中的孤立的噪點，而且可以有效地去除與面積較大的有效聯通區域聯通的噪點，提高了去噪效果。
[0014]通過下文中參照附圖對本發明所作的描述，本發明的其它目的和優點將顯而易見，并可幫助對本發明有全面的理解。
【附圖說明】
[0015]圖1顯示一張被拍攝物體的原始深度圖像；
[0016]圖2顯示采用現有的去噪方法對圖1所示的原始深度圖像進行去噪之后獲得的深度圖像；
[0017]圖3顯示采用現有的去噪方法對人體深度圖像進行去噪之后獲得的人體深度圖像的實例圖；
[0018]圖4顯示視覺成像設備輸出的原始深度圖像的深度與被拍攝物體相對于視覺成像設備的實際距離之間的對應關系；
[0019]圖5顯示將原始深度圖像分解成4層深度圖像的原理圖；
[0020]圖6顯示一張被拍攝物體的原始深度圖像；
[0021]圖7a_7d顯示對圖6所示的原始深度圖像進行分解之后獲得的4層深度圖像；
[0022]圖8a_8d顯不圖7a_7d所不的4層深度圖像進行去噪后獲得的4層深度圖像；
[0023]圖9顯示對圖8a_8d所示的去噪后的4層深度圖像進行融合之后獲得的最終的深度圖像；
[0024]圖10顯示根據本發明的一個實施例的對原始深度圖像進行去噪的過程；
[0025]圖11顯示采用本發明的去噪方法對人體深度圖像進行去噪之后獲得的人體深度圖像的實例圖；和
[0026]圖12顯示根據本發明的一個實施例的深度圖像的去噪設備的框圖。
【具體實施方式】
[0027]下面通過實施例，并結合附圖，對本發明的技術方案作進一步具體的說明。在說明書中，相同或相似的附圖標號指示相同或相似的部件。下述參照附圖對本發明實施方式的說明旨在對本發明的總體發明構思進行解釋，而不應當理解為對本發明的一種限制。
[0028]另外，在下面的詳細描述中，為便于解釋，闡述了許多具體的細節以提供對本披露實施例的全面理解。然而明顯地，一個或多個實施例在沒有這些具體細節的情況下也可以被實施。在其他情況下，公知的結構和裝置以圖示的方式體現以簡化附圖。
[0029]根據本發明的一個總體技術構思，提供一種深度圖像的去噪方法，包括以下步驟:將一幅被拍攝物體的原始深度圖像分解成η層深度圖像，其中，η為大于或等于2的整數；對每層深度圖像進行去噪處理，以去除每層深度圖像中的孤立的噪點；和將去噪處理后的η層深度圖像進行融合，得到去噪處理后的最終深度圖像。
[0030]圖10顯示根據本發明的一個實施例的對原始深度圖像進行去噪的過程。
[0031]在圖10所示的實施例中，對原始深度圖像進行去噪的過程主要包括以下步驟:
[0032]SllO:將一幅被拍攝物體的原始深度圖像分解成η層深度圖像(Ml?Mn)，其中，η為大于或等于2的整數；
[0033]S120:對每層深度圖像(Ml?Mn)進行去噪處理，以去除每層深度圖像(Ml?Mn)中的孤立的噪點；和
[0034]S130:將去噪處理后的η層深度圖像(Ml?Mn)進彳丁融合，得到去噪處理后的最終深度圖像。
[0035]下面將借助圖4至圖9來詳細地說明根據本發明的對原始深度圖像進行去噪的一個具體實例。
[0036]圖6顯示一張將要被去噪的原始深度圖像。為了便于比較和說明本發明的去噪方法與現有的去噪方法之間的區別，圖6所示的原始深度圖像與圖1所示的原始深度圖像完全相同。
[0037]在本發明的一個實例性的實施例中，可以利用視覺成像設備，例如，具有一對攝像機的雙目識別系統或具有單個攝像機的單目識別系統，來獲取被拍攝物體的原始深度圖像。
[0038]在實際應用中，通常采用雙目識別系統來獲取被拍攝物體的原始深度圖像。雙目識別系統是利用雙攝像頭同時對物體拍照，根據同一物體在左右攝像頭圖像上的位置關系和攝像頭間距計算出物體的三維坐標，從而獲得被拍攝物體的原始深度圖像。原始深度圖像包括排成陣列的多個像素點，例如，1024*1024個像素點，每個像素點的深度采用灰度級(灰度分成0-256級，O表不純黑色，256表不純白色)來表不。
[0039]采用雙目識別系統獲取被拍攝物體的原始深度圖像的過程一般包括以下步驟:將一對攝像機對稱地布置在所述被拍攝物體的兩側；利用一對攝像機同時拍攝被拍攝物體，從而獲得被拍攝物體的兩幅圖像；和根