CN106603942A - 一种tof相机降噪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种TOF相机降噪方法，计算每个像素的距离图像、返回光线强度图像；遍历待处理区域的所有像素点，缓存每个像素点其周围的像素点dist值与amp值，计算滤波窗口内的像素点对应的权重；滤波窗口内每个点的权重与该点的dist值相乘并累加求和得到sumdist；滤波窗口内所有权重值求和得到sumweight；sumweight小于阈值，使用滤波窗口内所有点距离值的中值替代中心点的距离值；sumweight大于阈值，sumdist与sumweight的比值代替中心点的距离值；重复直至遍历完所有待处理像素点，本发明与目前降噪方法相比，能够对TOF相机测得的数据进行很精准的降噪。

Description

一种TOF相机降噪方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于TOF相机降噪的方法。
背景技术
目前TOF相机采用TOF传感器，TOF是Time of Flight技术的缩写，即传感器发出经调制的光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，返回的光线强度与物体表面反射率(物体表面反射率是物体的固有性质)和物体离相机距离有关，其中反射率越低返回光线的光强度越弱，距离越远返回光线的光强度越弱。与传统的基于双目测距或结构光测距的方法相比，TOF测距具有受环境光影响小，与物体表面纹理特征无关等优势。
尽管TOF传感器与普通的图像传感器有更强的感光效率，但测量结果不可避免的会受到噪声影响。目前TOF相机常用的降噪方法如中值滤波，均值滤波等，只使用深度值进行运算，不可避免的会导致图像边缘的模糊，导致被测量物体的边缘区域距离产生很大误差。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种TOF相机降噪方法，
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种TOF相机降噪方法，其特征在于：按照如下步骤，
S1：根据TOF测距方法，计算每个像素的距离图像、返回光线强度图像；
S2：遍历待处理区域的所有像素点，缓存每个像素点其周围(2m+1)*(2n+1)的像素点dist值与amp值，其中m和n分别为每个像素点水平和垂直方向的滤波半径；
S3：计算滤波窗口内(2m+1)*(2n+1)的像素点对应的权重；
S4：滤波窗口内每个点的权重与该点的dist值相乘并累加求和得到sumdist；滤波窗口内所有权重值求和得到sumweight；
S5：对sumweight进行判断，如果sumweight小于阈值,说明测得的是一个孤立的点，这在正常场景中通常不存在，使用滤波窗口内所有点距离值的中值替代中心点的距离值；如果sumweight大于阈值，则使用sumdist与sumweight的比值代替中心点的距离值；
S6：对下一个待处理像素重复3-5的操作，直至遍历完所有待处理像素。
dist(distance，距离)值为被测物体距离相机的TOF传感器的距离，amp表示反射光强度。
进一步，所述计算每个像素的距离图像、返回光线强度图像的方
法为，对每个像素进行二次或四次采样；
二次采样具体为：像素对应的四次采样值分别为DCS1,DCS2；
距离dist＝C/2*T*atan(DCS1/DCS2)/2/pi,amp＝sqrt(DCS1^2+DCS2^2)；
四次采样具体为：像素对应的四次采样值分别为DCS1,DCS2,DCS3,DSC4；
距离dist＝C/2*T*atan((DCS3-DCS1)/(DCS2-DCS4))/2/pi,其中C为光速，T为光源调制周期，pi为圆周率；
反射光线强度amp＝sqrt(((DCS3-DCS1)^2+(DCS2-DCS4)^2))，sqrt为开方运算。
进一步，步骤S3，计算滤波窗口内(2m+1)*(2n+1)的像素点对应的权重，窗口内的像素点与中心点的amp值差异越大则权重越小，采用高斯曲线或者线性权重计算方法或查表的方式；
差异Dif＝|amp(I,j)–amp_center|；l＜m，j＜n；
使用高斯曲线计算权重Weight(I,j)，权重Weight(I,j)＝exp(-Dif^2/sigma^2),sigma为可调节系数；
使用线性权重，weight(I,j)＝A–Dif，A为可调节系数；
采用查表的方式，差异为0,1,2,3,…X；对应的权重表设置为Y,……0,X和Y都为正整数。
与现有技术相比较，本发明的显著效果：本发明与目前常用的降噪方法相比，结合TOF测距的具体特点，根据反射光的强度去推断是否输入同一物体表面，从而对TOF相机测得的数据进行很精准的降噪。
附图说明
图1为本发明TOF相机降噪方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
一种TOF相机降噪方法，采用现有的相机TOF传感器，TOF传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，返回的光线强度与物体表面反射率和物体离相机距离有关，其中反射率越低返回光线的光强度越弱，距离越远返回光线的光强度越弱。
本发明的TOF相机降噪方法具体按照如下步骤，如图1所示；
步骤1；根据TOF测距方法，计算每个像素的距离图像、返回光线强度图像；
步骤2；遍历待处理区域的所有像素点，缓存每个像素点其周围(2m+1)*(2n+1)的像素点dist值与amp值，其中m和n分别为每个像素点水平和垂直方向的滤波半径；
步骤3；计算滤波窗口内(2m+1)*(2n+1)的像素点对应的权重；
步骤4；滤波窗口内每个点的权重与该点的dist值相乘并累加求和得到sumdist；滤波窗口内所有权重值求和得到sumweight；
步骤5；对sumweight进行判断，如果sumweight小于阈值,说明测得的是一个孤立的点，这在正常场景中通常不存在，使用滤波窗口内所有点距离值的中值替代中心点的距离值；如果sumweight大于阈值，则使用sumdist与sumweight的比值代替中心点的距离值；
步骤6；对下一个待处理像素重复3-5的操作，直至遍历完所有待处理像素。
步骤1计算每个像素的距离图像、返回光线强度图像的方法为，对每个像素进行采样，一般为二次或四次采样，但是二次采样效果差用的较少，一般是采用四次采样的方法；
四次采样具体为：像素对应的四次采样值分别为DCS1,DCS2,DCS3,DSC4；
距离dist＝C/2*T*atan((DCS3-DCS1)/(DCS2-DCS4))/2/pi,其中C为光速，T为光源调制周期，pi为圆周率；
反射光线强度amp＝sqrt(((DCS3-DCS1)^2+(DCS2-DCS4)^2))，sqrt为开方运算。
步骤3，计算滤波窗口内(2m+1)*(2n+1)的像素点对应的权重，窗口内的像素点与中心点的amp值差异越大则权重越小，采用高斯曲线或者线性权重计算方法或查表的方式；
差异Dif＝|amp(I,j)–amp_center|；l＜m，j＜n；
使用高斯曲线计算权重Weight(I,j)，权重Weight(I,j)＝exp(-Dif^2/sigma^2),sigma为可调节系数；
使用线性权重，weight(I,j)＝A–Dif，A为可调节系数；
采用查表的方式，差异为0,1,2,3,…X顺序连续的正整数；差异对应的权重为Y,……0顺序连续的正整数,X和Y都为正整数。
步骤5阈值的确定方法为根据差异对应的权重，例如，差异为0时，对应的权重为20，则设置阈值为20。
最后，以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种TOF相机降噪方法，其特征在于：按照如下步骤，
S1：根据TOF测距方法，计算每个像素的距离图像、返回光线强度图像；
S2：遍历待处理区域的所有像素点，缓存每个像素点其周围(2m+1)*(2n+1)的像素点dist值与amp值，其中m和n分别为每个像素点水平和垂直方向的滤波半径；
S3：计算滤波窗口内(2m+1)*(2n+1)的每个像素点分别对应的权重；
S4：滤波窗口内每个点的权重与该点的dist值相乘并累加求和得到sumdist；滤波窗口内所有权重值求和得到sumweight；
S5：对sumweight进行判断，如果sumweight小于阈值，说明测得的是一个孤立的点，这在正常场景中通常不存在，使用滤波窗口内所有点距离值的中值替代中心点的距离值；如果sumweight大于阈值，则使用sumdist与sumweight的比值代替中心点的距离值；
S6：对下一个待处理像素重复3-5的操作，直至遍历完所有待处理像素点。
2.根据权利要求1所述的TOF相机降噪方法，其特征在于，所述计算每个像素的距离图像、返回光线强度图像的方法为，对每个像素进行二次或四次采样；
二次采样具体为：像素对应的四次采样值分别为DCS1，DCS2；
距离dist＝C/2*T*atan(DCS1/DCS2)/2/pi，amp＝sqrt(DCS1^2+DCS2^2)；
四次采样具体为：像素对应的四次采样值分别为DCS1，DCS2，DCS3，DSC4；
距离dist＝C/2*T*atan((DCS3-DCS1)/(DCS2-DCS4))/2/pi，其中C为光速，T为光源调制周期，pi为圆周率；
反射光线强度amp＝sqrt(((DCS3-DCS1)^2+(DCS2-DCS4)^2))，sqrt为开方运算。
3.根据权利要求2所述的TOF相机降噪方法，其特征在于，步骤S3，计算滤波窗口内(2m+1)*(2n+1)的像素点对应的权重，窗口内的像素点与中心点的amp值差异越大则权重越小，采用高斯曲线或者线性权重计算方法或查表的方式；
差异Dif＝|amp(l，j)-amp_center|；l＜m，j＜n；
使用高斯曲线计算权重Weight(l，j)，权重Weight(l，j)＝exp(-Dif^2/sigma^2)，sigma为可调节系数；
使用线性权重，weight(l，j)＝A-Dif，A为可调节系数；
采用查表的方式，差异为0，1，2，3，…X；对应的权重表设置为Y，……0，X和Y都为正整数。
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