一种图像深度提取方法

摘要

本发明公开了一种图像深度提取方法，包括以下步骤：1）对待处理的原始图像进行高斯模糊处理得到N幅模糊图像；N≥2；2）检测原始图像和N幅模糊图像的边缘，获得各图像的边缘图像；3）基于边缘图像，计算边缘处各个像素点在各个高斯滤波参数下对应的模糊参数估计值；4）使用统计学方法分析边缘处各个像素点的N个模糊参数估计值得到边缘处各个像素点的最优模糊参数估计值；5）根据边缘处各个像素点的最优模糊参数估计值，计算图像中边缘处各个像素点的深度值得到稀疏深度图；6）对稀疏深度图做插值处理，获得致密深度图。本发明的方法，相对于现有技术的方法，能得到精确度较高的模糊参数，从而使后续计算得到的深度值的精确度较高。

主权项

一种图像深度提取方法，其特征在于：包括以下步骤：1)对待处理的原始图像进行高斯模糊处理，选用N个不同的高斯滤波参数，得到N幅模糊图像；N≥2；2)检测原始图像和N幅模糊图像的边缘，获得各图像的边缘图像；其中，基于阶跃型边缘模型和高斯函数建立模型，检测得到图像的边缘：原始图像的边缘i(x,y)为其中，(x，y)为图像中像素点的二维坐标，A、B分别为阶跃型边缘模型的参数，u(x,y)为阶跃函数，G(x,y,σ₀)为高斯函数，σ₀为原始图像的模糊参数；第k幅模糊图像的边缘i_bk(x,y)为其中，k＝1…N，σ_k为所述步骤1)中选取的高斯滤波参数；3)基于步骤2)获得的边缘图像，计算边缘处各个像素点在各个高斯滤波参数下对应的模糊参数估计值；4)使用统计学方法分析步骤3)中边缘处各个像素点的N个模糊参数估计值，从而得到边缘处各个像素点的最优模糊参数估计值；5)根据获取的边缘处各个像素点的最优模糊参数估计值，计算图像中边缘处各个像素点的深度值，从而得到稀疏深度图；6)对步骤5)获得的稀疏深度图做插值处理，获得致密深度图。