深度图像的去噪方法和去噪设备的制造方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及一种深度图像的去噪方法和去噪设备。
【背景技术】
[0002]在现有技术中，一般采用具有一对摄像机的视觉成像设备(例如，双目识别系统)来获取被拍摄物体的深度图像。但是在计算被拍摄物体的深度信息的过程中，噪声一直都是影响计算准确性的重要因素。现有的去噪方法通常会搜索深度图像中面积较小的无效联通区域，例如，面积小于5个像素点的联通区域，这些无效联通区域就会被自动认定为孤立的噪点(或称为无效点)，这些孤立的噪点会被直接删除。然而，有一些噪点与面积较大的有效联通区域联通，如果采用现有的去噪方法，这些与面积较大的有效联通区域联通的噪点就不能去除，这会降低去噪效果。
[0003]图1显示了一张被拍摄物体的原始深度图像。图2显示采用现有的去噪方法对图1所示的原始深度图像进行去噪之后获得的深度图像。
[0004]如图1所示，由于噪点11、12、13的面积较小(小于5个像素点)，因此，根据现有的去噪方法，这三个噪点11、12、13就会被认定为孤立的噪点，会被直接删除。然而，另外两个噪点14、15与面积较大的有效联通区域20联通，因此，根据现有的去噪方法，另外两个噪点14、15是不能被去除的。这会导致在去噪的深度图像中，这两个噪点14、15仍然存在，例如，图2所示。
[0005]由于现有的去噪方法不能去除与面积较大的有效联通区域20联通在一起的噪点14、15，降低了去噪效果，降低了深度图像的质量。例如，图3显示采用现有的去噪方法对人体深度图像进行去噪之后获得的人体深度图像的实例图。如图3所示，在去噪后的人体深度图像中，存在与人体联通的个别白色点(噪点)，由于这些白色点与人体联通，因此，现有的去噪方法不能去除，降低了人体的深度图像的质量。
【发明内容】
[0006]本发明的目的旨在解决现有技术中存在的上述问题和缺陷的至少一个方面。
[0007]根据本发明的一个目的，提供一种深度图像的去噪方法，其能够有效地去除与面积较大的有效联通区域联通的噪点，提高了去噪效果。
[0008]根据本发明的一个方面，提供一种深度图像的去噪方法，包括以下步骤:
[0009]SllO:将一幅被拍摄物体的原始深度图像分解成η层深度图像，其中，η为大于或等于2的整数；
[0010]S120:对每层深度图像进行去噪处理，以去除每层深度图像中的孤立的噪点；和
[0011]S130:将去噪处理后的η层深度图像进行融合，得到去噪处理后的最终深度图像。
[0012]根据本发明的另一个方面，提供一种深度图像的去噪设备，包括:图像分解装置，用于将原始深度图像分解成η层深度图像(Ml?Mn)，其中，η为大于或等于2的整数；图像去噪装置，用于对每层深度图像(Ml?Mn)进行去噪处理，以去除每层深度图像(Ml?Mn)中的孤立的噪点；和图像融合装置，用于将去噪处理后的η层深度图像(Ml?Mn)进行融合，得到去噪处理后的最终深度图像。
[0013]在本发明的各个实施例中，先将原始深度图像分解成多层深度图像，然后再逐层去除每层深度图像中的孤立的噪点，最后再将去噪后的多层深度图像进行融合，从而获得去噪后的深度图像。采用本发明的去噪方法，不仅可以去除深度图像中的孤立的噪点，而且可以有效地去除与面积较大的有效联通区域联通的噪点，提高了去噪效果。
[0014]通过下文中参照附图对本发明所作的描述，本发明的其它目的和优点将显而易见，并可帮助对本发明有全面的理解。
【附图说明】
[0015]图1显示一张被拍摄物体的原始深度图像；
[0016]图2显示采用现有的去噪方法对图1所示的原始深度图像进行去噪之后获得的深度图像；
[0017]图3显示采用现有的去噪方法对人体深度图像进行去噪之后获得的人体深度图像的实例图；
[0018]图4显示视觉成像设备输出的原始深度图像的深度与被拍摄物体相对于视觉成像设备的实际距离之间的对应关系；
[0019]图5显示将原始深度图像分解成4层深度图像的原理图；
[0020]图6显示一张被拍摄物体的原始深度图像；
[0021]图7a_7d显示对图6所示的原始深度图像进行分解之后获得的4层深度图像；
[0022]图8a_8d显不图7a_7d所不的4层深度图像进行去噪后获得的4层深度图像；
[0023]图9显示对图8a_8d所示的去噪后的4层深度图像进行融合之后获得的最终的深度图像；
[0024]图10显示根据本发明的一个实施例的对原始深度图像进行去噪的过程；
[0025]图11显示采用本发明的去噪方法对人体深度图像进行去噪之后获得的人体深度图像的实例图；和
[0026]图12显示根据本发明的一个实施例的深度图像的去噪设备的框图。
【具体实施方式】
[0027]下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。在说明书中，相同或相似的附图标号指示相同或相似的部件。下述参照附图对本发明实施方式的说明旨在对本发明的总体发明构思进行解释，而不应当理解为对本发明的一种限制。
[0028]另外，在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本披露实施例的全面理解。然而明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。在其他情况下，公知的结构和装置以图示的方式体现以简化附图。
[0029]根据本发明的一个总体技术构思，提供一种深度图像的去噪方法，包括以下步骤:将一幅被拍摄物体的原始深度图像分解成η层深度图像，其中，η为大于或等于2的整数；对每层深度图像进行去噪处理，以去除每层深度图像中的孤立的噪点；和将去噪处理后的η层深度图像进行融合，得到去噪处理后的最终深度图像。
[0030]图10显示根据本发明的一个实施例的对原始深度图像进行去噪的过程。
[0031]在图10所示的实施例中，对原始深度图像进行去噪的过程主要包括以下步骤:
[0032]SllO:将一幅被拍摄物体的原始深度图像分解成η层深度图像(Ml?Mn)，其中，η为大于或等于2的整数；
[0033]S120:对每层深度图像(Ml?Mn)进行去噪处理，以去除每层深度图像(Ml?Mn)中的孤立的噪点；和
[0034]S130:将去噪处理后的η层深度图像(Ml?Mn)进彳丁融合，得到去噪处理后的最终深度图像。
[0035]下面将借助图4至图9来详细地说明根据本发明的对原始深度图像进行去噪的一个具体实例。
[0036]图6显示一张将要被去噪的原始深度图像。为了便于比较和说明本发明的去噪方法与现有的去噪方法之间的区别，图6所示的原始深度图像与图1所示的原始深度图像完全相同。
[0037]在本发明的一个实例性的实施例中，可以利用视觉成像设备，例如，具有一对摄像机的双目识别系统或具有单个摄像机的单目识别系统，来获取被拍摄物体的原始深度图像。
[0038]在实际应用中，通常采用双目识别系统来获取被拍摄物体的原始深度图像。双目识别系统是利用双摄像头同时对物体拍照，根据同一物体在左右摄像头图像上的位置关系和摄像头间距计算出物体的三维坐标，从而获得被拍摄物体的原始深度图像。原始深度图像包括排成阵列的多个像素点，例如，1024*1024个像素点，每个像素点的深度采用灰度级(灰度分成0-256级，O表不纯黑色，256表不纯白色)来表不。
[0039]采用双目识别系统获取被拍摄物体的原始深度图像的过程一般包括以下步骤:将一对摄像机对称地布置在所述被拍摄物体的两侧；利用一对摄像机同时拍摄被拍摄物体，从而获得被拍摄物体的两幅图像；和根