去除TOF相机杂散光方法及装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111242861A(43)申请公布日2020.06.05(21)申请号202010019839.5(22)申请日2020.01.09(71)申请人浙江光珀智能科技有限公司地址323000浙江省丽水市莲都区南明山街道石牛路268号1幢B座303-5室(72)发明人罗义鸣陈宇黄鑫杨金峰张合勇(74)专利代理机构杭州钤韬知识产权代理事务所(普通合伙)33329代理人唐灵赵杰香(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T7/50(2017.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称去除TOF相机杂散光方法及装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供了一种去除TOF相机杂散光的方法，所述方法包括：将所述TOF相机采集得到的灰度图，计算得到置信度图；将所述置信度图与退化核进行卷积计算，得到退化置信度图；将所述退化置信度图减去所述置信度图，得到置信度偏置图；判断所述置信度图的置信度是否大于所述置信度偏置图的置信度偏置与本底噪声的和，根据判断结果进行深度解算。本发明对置信度图进行抑制杂散光处理代替对原始灰度图进行抑制杂散光处理，将杂散光的影响同化为本底噪声的影响，同时深度解算的执行条件是置信度足够大，杜绝将属于杂散光的像素进行深度解算得到假的深度值的可能，并将属于杂散光的这些像素的深度值置为零，跳过深度解算环节，提高了输出深度的精度。CN111242861ACN111242861A权利要求书1/2页1.一种去除TOF相机杂散光的方法，其特征在于，所述方法包括：将所述TOF相机采集得到的灰度图，计算得到置信度图；将所述置信度图与退化核进行卷积计算，得到退化置信度图；将所述退化置信度图减去所述置信度图，得到置信度偏置图；判断所述置信度图的置信度是否大于所述置信度偏置图的置信度偏置与本底噪声的和，根据判断结果进行深度解算。2.权利要求1所述的去除TOF相机杂散光的方法，其特征在于，所述将所述TOF相机采集得到的灰度图，计算得到置信度图包括：设若干灰度图的像素分别计为I1(x,y)、I2(x,y)、…、In(x,y)，其中，(x,y)表示像素坐标，x取值为1、2、…、img_width，y取值为1、2、…、img_height，其中，所述置信度图与灰度图的分辨率相同，即img_width×img_height，并将置信度图计为I_confidence，像素位置为(x,y)的置信度图的像素为I_confidence(x,y)，所述置信度图的计算公式为：I_confidence(x,y)＝I_max+I_mid–2×I_min，其中，I_max、I_mid、I_min分别表示I1(x,y)、I2(x,y)、…、In(x,y)的最大值、中间值、最小值。3.如权利要求1所述的去除TOF相机杂散光的方法，其特征在于，所述将所述置信度图与退化核进行卷积计算，得到退化置信度图。具体包括：计算所述退化核，所述退化核计为I_decay_core；将置信度图I_confidence与退化核I_decay_core进行same卷积，得到same卷积的结果作为退化置信度图，其分辨率为img_width×img_height，计为I_confidence_decay。4.如权利要求3所述的去除TOF相机杂散光的方法，其特征在于，所述计算所述退化核，所述退化核计为I_decay_core。具体包括：所述退化核由指定的三个Gaussian函数生成，所述Gaussian函数公式为：其中，σ为方差；三个Gaussian函数的宽均一致，且为奇数，计为decay_core_width；三个Gaussain函数的高均一致，且为奇数，计为decay_core_height；三个Gaussian函数的方差不全一致，分别计为σ1、σ2、σ3；三个Gaussian函数的权重不全一致，分别计为weight1、weight2、weight3。令x,y均为相对于中心的位置，即((decay_core_width+1)/2,(decay_core_height+1)/2)为坐标原点，计算三个Gaussain函数各个点的值，计为g1(x,y)、g2(x,y)、g3(x,y)；将三个Gaussian函数按各自的权重相加，并归一化得到退化核，计为I_decay_core＝(weight1×g1(x,y)+weight2×g2(x,y)+weight3×g3(x,y))/(weight1+weight2+weight3)。5.如权利要求1-4任意一项所述的去除TOF相机杂散光的方法，其特征在于，所述根据判断结果进行深度解算具体包括：2CN111242861A权利要求书2/2页若所述置信度图的置信度大