一种噪音滤除方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种噪音滤除方法、装置、设备及存储介质，该噪音滤除方法包括：遍历待滤除噪音的深度图中的像素点；在遍历过程中获取所述像素点的近邻点，并根据第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点；获取所述候选噪音点的近邻点，并重复执行所述第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点的步骤，直到所述遍历过程结束；判断所述候选噪音点是否满足第二预设规则；若是，将所述候选噪音点进行过滤。本发明专利技术通过对检测点和近邻点的相似度进行判断从而确定候选噪音点并将其进行过滤，实现了准确有效的滤除深度图中的噪音数据的技术效果，进而解决了现有技术中在过滤深度图噪音时由于对噪音点判断不准确从而造成图像失真度高的技术问题。高的技术问题。高的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种噪音滤除方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种噪音滤除方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着深度测量技术的诞生和发展，获取深度图像并用于后续图像处理变得愈发常见。深度图像也被称为距离影像，其像素点的深度值是指从图像采集器到场景中各点的距离，它直接反映了景物可见表面的几何形状，通常用于后期处理、实时阴影、边缘检测和环境光遮挡等图像处理场景。
[0003]现有技术中，研究人员使用各种滤波器来减少深度图中的噪音，这种传统的去噪方式在噪音合理的深度图中效果尚可，然而，相当一部分图像本身太过嘈杂，经过滤波后的图像会非常模糊，也可能丢失深度图中的关键细节。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中在过滤深度图噪音时由于对噪音点判断不准确从而造成图像失真度高的技术问题，本专利技术提供一种噪音滤除方法。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种噪音滤除方法，包括：
[0006]遍历待滤除噪音的深度图中的像素点，其中在遍历过程中获取所述像素点的近邻点，并根据第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点，获取所述候选噪音点的近邻点，并重复执行所述第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点的步骤，直到所述遍历过程结束；
[0007]判断所述候选噪音点是否满足第二预设规则；
[0008]若是，过滤所述候选噪音点。
[0009]进一步的，所述遍历待滤除噪音的深度图中的像素点，包括：
[0010]将所述遍历过程中的首个所述像素点存放在检测点集合中；
[0011]根据所述候选噪音点更新所述检测点集合中的像素点；
[0012]其中，所述更新过程包括清除所述检测点集合中的像素点，并将所述候选噪音点加入检测点集合。
[0013]进一步的，所述根据第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点，包括：
[0014]根据所述像素点和所述近邻点的相似度判断所述近邻点是否为候选噪音点。
[0015]进一步的，所述根据所述像素点和所述近邻点的相似度判断所述近邻点是否为候选噪音点，包括：
[0016]判断所述像素点和所述近邻点是否满足depth(c
i
)>0且其中，depth(c
i
)为第i个近邻点的深度值，depth(CurP)为所述像素点的深度值，σ为预设相似度阈值，σ∈[0.001，0.1]；
[0017]若是，将所述近邻点作为所述候选噪音点。
[0018]进一步的，所述根据第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点之后，包括：
[0019]若所述近邻点为所述候选噪音点，则将所述候选噪音点存放在候选噪音点集合中。
[0020]进一步的，所述判断所述候选噪音点是否满足第二预设规则，包括：
[0021]判断所述候选噪音点集合中的候选噪音点的数量是否满足预设数量阈值。
[0022]进一步的，所述判断所述候选噪音点集合中的候选噪音点的数量是否满足预设数量阈值，包括：
[0023]判断所述候选噪音点集合是否满足|C|≤CT，其中，|C|表示所述候选噪音点集合中的候选噪音点的数量，CT为所述预设数量阈值，CT∈[5，500]。
[0024]第二方面，本专利技术提供一种噪音滤除装置，包括：
[0025]遍历模块，用于遍历待滤除噪音的深度图中的像素点，其中，在遍历过程中获取所述像素点的近邻点，并根据第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点，获取所述候选噪音点的近邻点，并重复执行所述第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点的步骤，直到所述遍历过程结束；
[0026]噪音判断模块，用于判断所述候选噪音点是否满足第二预设规则；
[0027]噪音滤除模块，用于将满足第二预设规则所述候选噪音点进行过滤。
[0028]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面提供的噪音滤除方法。
[0029]第四方面，本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的噪音滤除方法。
[0030]本专利技术通过遍历待滤除噪音的深度图中的像素点；在遍历过程中获取所述像素点的近邻点，并根据第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点；获取所述候选噪音点的近邻点，并重复执行所述第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点的步骤，直到所述遍历过程结束；判断所述候选噪音点是否满足第二预设规则；若是，将所述候选噪音点进行过滤。本专利技术通过对检测点和近邻点的相似度进行判断从而确定候选噪音点并将其进行过滤，实现了准确有效的滤除深度图中的噪音数据的技术效果，进而解决了现有技术中在过滤深度图噪音时由于对噪音点判断不准确从而造成图像失真度高的技术问题。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1为本专利技术实施例提供的噪音滤除方法的流程示意图；
[0033]图2为本专利技术实施例提供的选取近邻点的示意图；
[0034]图3为本专利技术实施例提供的遍历过程的示意图；
[0035]图4为本专利技术实施例提供的噪音滤除装置的结构框图；
[0036]图5为本专利技术实施例提供的设备结构示意图。
具体实施方式
[0037]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0038]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0039]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0040]随着深度测量技术的诞生和发展，获取深度图像并用于后续图像处理变得愈发常见，然而现有技术在过滤深度图噪音时会存在由于对噪音点判断不准确从而造成图像失本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种噪音滤除方法，其特征在于，包括：遍历待滤除噪音的深度图中的像素点，其中，在遍历过程中获取所述像素点的近邻点，并根据第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点，获取所述候选噪音点的近邻点，并重复执行所述第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点的步骤，直到所述遍历过程结束；判断所述候选噪音点是否满足第二预设规则；若是，过滤所述候选噪音点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遍历待滤除噪音的深度图中的像素点，包括：将所述遍历过程中的首个所述像素点存放在检测点集合中；根据所述候选噪音点更新所述检测点集合中的像素点；其中，所述更新过程包括清除所述检测点集合中的像素点，并将所述候选噪音点加入检测点集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设规则判断所述近邻点是否为候选噪音点，包括：根据所述像素点和所述近邻点的相似度判断所述近邻点是否为候选噪音点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素点和所述近邻点的相似度判断所述近邻点是否为候选噪音点，包括：判断所述像素点和所述近邻点是否满足depth(c
i
)>0且其中，depth(c
i
)为第i个近邻点的深度值，depth(CurP)为所述像素点的深度值，σ为预设相似度阈值，σ∈[0.001，0.1]；若是，将所述近邻点作为所述候选噪音点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设规则判断所述近...

【专利技术属性】
技术研发人员：由清圳，
申请(专利权)人：埃洛克航空科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：