CN109118533A

CN109118533A - 深度信息处理方法、装置和设备

Info

Publication number: CN109118533A
Application number: CN201811004771.2A
Authority: CN
Inventors: 宋林东
Original assignee: Goertek Inc
Current assignee: Goertek Optical Technology Co Ltd
Priority date: 2018-08-30
Filing date: 2018-08-30
Publication date: 2019-01-01
Anticipated expiration: 2038-08-30
Also published as: CN109118533B

Abstract

本发明实施例提供深度信息处理方法、装置和设备，该方法包括：获取用于表示像素密度与深度信息之间对应关系的第一标定关系和用于表示像素偏移与深度信息之间对应关系的第二标定关系；根据所述第一标定关系和获取的投射到待测物体上的第一激光图像的第一像素密度，确定所述待测物体的第一深度信息；根据所述第一深度信息、获取的投射到待测物体上的第一激光图像的采样像素点坐标值和第二标定关系，确定所述待测物体的第二深度信息。基于上述方案，能够简单、准确的处理待测物体的深度信息。

Description

深度信息处理方法、装置和设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及深度信息处理方法、装置和设备。

背景技术

在电子技术领域中，深度信息是指图像采集设备中摄像头模组的镜头与拍摄物体之间距离的相关信息。近年来，随着虚拟现实(Virtual Reality，VR)和增强现实(Augmented Reality，AR)技术的发展，深度信息的应用也越来越广泛。目前，一般基于深度相机进行深度信息的采集，比如在通过深度相机获取相机视野内的目标物体表面每个采样像素点的深度信息后，将采样像素点的集合构成目标物体的深度点云图，完成深度信息的采集。深度相机技术一般包括飞行时间(Time of Flight，TOF)技术和三维视觉技术。

由于现有的深度相机计算方法复杂，随着被测物体的增大和测量信息的增多，处理时间越来越长，计算系统变得越来越复杂。因此，需要一种算法简单、准确进行深度信息处理的方案。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种深度信息处理方法、装置和设备，能够采用简单算法、准确的进行深度信息处理。

第一方面，本发明实施例提供一种深度信息处理方法，包括：

获取用于表示像素密度与深度信息之间对应关系的第一标定关系和用于表示像素偏移与深度信息之间对应关系的第二标定关系；

根据所述第一标定关系和获取的投射到待测物体上的第一激光图像的第一像素密度，确定所述待测物体的第一深度信息；

根据所述第一深度信息、获取的投射到待测物体上的第一激光图像的采样像素点坐标值和第二标定关系，确定所述待测物体的第二深度信息。

第二方面，本发明实施例提供一种深度信息处理装置，包括：激光模组、摄像头模组和数据模组，所述激光模组和所述摄像头模组与所述数据模组连接；

所述激光模组位于所述摄像头模组的前端，并且所述激光模组与所述摄像头模组在水平方向上存在距离；

所述激光模组，用于投射包含点阵列的激光图像；

所述摄像头模组，用于获取所述激光模组所投射的激光图像；

所述数据模组，用于根据预设的第一标定关系和通过所述摄像头模组获取的第一激光图像的像素密度，确定第一深度信息；用于根据获取的第一激光图像中的采样像素点坐标、所述第一深度信息和预设的第二标定关系，确定所述第一激光图像的第二深度信息。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现上述第一方面中的深度信息处理方法。该电子设备还可以包括通信接口，用于与其他设备或通信网络通信。

本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存计算机程序，所述计算机程序使计算机执行时实现上述第一方面中的深度信息处理方法。

本发明实施例提供的深度信息处理方法，通过同时将获取到的第二激光图像的像素密度和像素偏移作为对标定物体的深度信息标定的数据基础，分别确定第一标定关系和第二标定关系；首先根据待确定第一激光图像的像素密度和第一标定关系，初步确定第一激光图像的第一深度信息；进一步地，基于第一深度信息和预先标定的第二标定关系，确定第二深度信息。基于上述方案，利用表示像素密度与深度信息之间对应关系的第一标定关系，和表示像素偏移与深度信息之间对应关系的第二标定关系，能够简单、快速、准确的确定待测物体的深度信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。

图1为本发明实施例提供的深度信息处理系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的深度信息处理方法的流程示意图；

图3a为本发明实施例提供的像素密度确定方式的示意图；

图3b为本发明实施例提供的像素密度曲线拟合示意图；

图4a为本发明实施例提供的像素偏移确定方式的示意图；

图4b为本发明实施例提供的像素偏移曲线拟合示意图；

图5为本发明实施例提供的深度信息处理装置的示意图；

图6为与图5所示实施例提供的深度信息处理装置对应的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。

另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。

为了便于理解本申请的技术方案，下面对深度信息处理系统进行举例说明。

如图1所示，该深度信息处理系统包括摄像头模组、数据模组、激光模组以及多个不同深度信息对应的标定物体的平面，该平面用于呈现激光模组投射的点阵列图像，其中一个采样像素点平面为标准深度信息所对应的用于呈现第二激光图像的平面。如图1所示，可以看到摄像头模组和激光模组存在垂直和水平方向上的偏差，多个不同深度信息对应的标定物体的平面与激光模组之间的距离也存在距离差。由图1所示可知，摄像头的视场角小于激光模组的视场角。同一个激光模组照射到不同距离的平面上时，所呈现的第二激光图像的像素密度不同；同理，基于同一摄像头模组，获取第一激光图像或者第二激光图像时，针对不同距离的平面展示的第一激光图像或者第二激光图像中的像素密度不同，同时，同一个像素点基于当前激光图像的中心轴在水平偏移距离也不同。

由于在实际应用中，基于像素密度确定第一激光图像的深度信息，能够减少计算量，但是处理获得的深度信息的精准度不好；若基于点偏移信息确定深度信息，精准度比较高，但是计算量比较大。因此，本技术方案，采用像素密度和像素偏移相结合的方式处理待测物体是深度信息。

需要说明的是，这里所说的像素密度可以理解为激光图像投射到物体上所呈现图像在单位面积上所具有的像素点的数量或者是单位面积上所呈现的图像对应于激光投射上的像素点的数量。

这里所说的像素偏移可以理解为通过同一个摄像模组采集到的图像中，同一个像素点在具有不同深度信息的投射平面上的坐标值偏移。

图2为本发明实施例提供的深度信息处理方法的流程图，本实施例中的深度信息处理方法可以由投影装置来执行。如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S202：获取用于表示像素密度与深度信息之间对应关系的第一标定关系和用于表示像素偏移与深度信息之间对应关系的第二标定关系。

需要说明的是，这里所说的第一标定关系和第二标定关系，是预先进行标定的。其中，第一标定关系用于表示像素密度与深度信息的关联关系，第二标定关系用于表示像素偏移与深度信息的关联关系。在实际应用中，需要基于两个标定关系实现精准确定第二深度信息。

步骤S204：根据所述第一标定关系和获取的投射到待测物体上的第一激光图像的第一像素密度，确定所述待测物体的第一深度信息。

第一激光图像是待确定深度的图像。第一激光像素密度是摄像头模组获取到的第一激光图像上的像素密度。需要说明的是，基于第一标定关系和第一激光像素密度可以计算得到第一深度信息；由于该第一深度信息精准度比较差，还需要进一步根据像素偏移行确定第一激光图像的第一深度信息。

需要说明的是，这里所说的第一激光像素密度，可以理解为投射的包含点阵列的激光图像中，获取到的当前第一激光图像中包含的像素点的密度。

步骤S206：根据所述第一深度信息、获取的投射到待测物体上的第一激光图像的采样像素点坐标值和第二标定关系，确定所述待测物体的第二深度信息。

在实际应用中，直接根据像素偏移确定第二深度信息的计算量通常是比较大的。因此，在本申请技术方案中，在利用第一激光像素偏移确定第二深度信息时，是基于第一深度信息进一步确定的。

这里所说的采样像素点坐标值是基于获取到的第一激光图像建立的坐标系中的目标采样像素点所对应的坐标值。针对同一个采样像素点，在获取到的不同的第一激光图像当中所对应的坐标值不同。

这里所说的第二深度信息可以理解为深度摄像头与被呈现第一激光图像之间的深度信息。

在本发明的一个或者多个实施例中，获取用于表示像素密度与深度信息之间对应关系的第一标定关系和用于表示像素偏移与深度信息之间对应关系的第二标定关系之前，还包括：获取投射到标定物体上的第二激光图像的第二像素密度和第二像素偏移；根据所述第二像素密度和预设第二激光图像的深度信息确定所述第一标定关系；根据所述第二像素偏移和所述预设第二激光图像的深度信息确定所述第二标定关系。

这里所说的标定物体是用于呈现第二激光图像，以便建立表示深度信息与像素密度之间的第一标定关系和表示深度信息与像素偏移之间的第二标定关系；比如，标定物体可以是用于呈现第二激光图像的平面。需要说明的是，这里所说的第二像素密度和第二像素偏移都可以有多个，换言之，第二像素密度可以表示第二激光图像投射到多个具有不同深度信息的标定物体上对应的像素密度，第二像素偏移可以表示第二激光图像投射到多个具有不同深度信息的标定物体上对应的像素偏移。

为了能够准确进行标定，通常需要多个平面呈现第二激光图像以便确定标定关系。选择其中一个第二激光图像作为标准深度信息对应的采样像素点平面。具体来说，如图1所示，假设存在L1、L2、L3三个采样像素点平面，其中，L1为标准深度信息对应的采样像素点平面，需要说明的是，这里所说的L1、L2、L3这三个采样像素点平面的深度信息是已知的，假设L1深度信息为10cm，L2深度信息为20cm，L3深度信息为30cm。接下来，通过摄像头模组可以获取到基于采样像素点平面L1的第二激光图像，根据第二激光图像的四个顶点坐标，计算得到第二像素密度；采用同样的方法再计算基于L2、L3对应的第二像素密度。

进一步地，将基于采样像素点平面L1获取的第二激光图像中的某一个或者一列点作为标准坐标，记录坐标值。然后，依次基于L2、L3获取该点的对应的坐标值，将坐标值之间的差值作为该点的第二像素偏移。

获取到第二像素密度和第二像素偏移之后，再根据不同采样像素点平面(比如，L1、L2、L3等)的已知的深度信息，进行进一步的标定，确定第一标定关系和第二标定关系。

在本说明书一个或者多个实施例中，所述获取投射到标定物体上的第二激光图像的第二像素密度和第二像素偏移，具体可以包括：获取所述第二激光图像中的采样像素点数量和所述第二激光图像的四个顶点的坐标值，确定所述第二激光图像的第二像素密度；获取所述第二激光图像中的采样像素点的坐标值，确定所述第二像素偏移。

如图3a和3b所示，首先，建立直角坐标系，基于该坐标系确定第二激光图像的四个顶点的坐标值。假设四个顶点坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4)。则计算标定像素密度为：

D_(L)＝(((x₂-x₁)+(x₄-x₃))/(2*(N_H-1))

+((y₃-y₁)+(y₄-y₂))/(2*(Nv-1)))/2

其中，其中D(L)为L深度平面上的像素密度，NH为水平方向的像素数量，NV为垂直方向的像素数量。

例如，假设建立用于标定深度信息的呈现第二激光图像的平面共有10个平面，这十个平面与摄像模组之间的深度信息各不相同，因此：得到十组数据，(L1，D(L1))……(L10，D(L10))，根据最小二乘法得到公式Y₁＝A₁₁x³+A₁₂x²+A₁₃x+B₁，如图3b所示。其中Y为深度信息，X为像素密度。

如图4a和4b所示，建立直角坐标系，取图像中心某一列图形的采样像素点的X坐标均值，假设深度信息L1＝10cm地方为记为采样像素点的横坐标X1＝0，则得到L1采样像素点所呈现的平面的一组数据(X1，Y1)；进一步地，在深度信息L＝20cm平面的时候同一采样像素点的坐标数据会向某一方向平移(比如，横向偏移)，会得到L2采样像素点所呈现平面的一组数据(X2，Y2)；像素偏移为x2-x1。

例如，假设建立用于标定深度信息的呈现第二激光图像的平面共有10个平面，这是个平面所呈现的同一个像素点的偏移不同，因此得到十组数据：(X1，Y1)……(X10，Y10)，根据最小二乘法得到公式Y₂＝A₂₁x³+A₂₂x²+A₂₃x+B₂，如图3b所示。其中，Y为深度信息，X为像素偏移。

在本说明书一个或者多个实施例中，所述获取所述第二激光图像中的采样像素点的坐标值，确定所述第二像素偏移，具体可以包括：获取投射到不同深度信息所对应的多个所述标定物体上的第二激光图像；确定所述采样像素点在对应的所述第二激光图像中的坐标值；根据所述采样像素点对应的多个坐标值之间的差值，确定所述第二像素偏移。

如图1所示，摄像头模组针对不同深度信息对应的采样像素点平面所获取的第二激光图像不同，具体来说，具有不同的像素密度和不同的像素偏移。如图4a所示，为了获取第二像素偏移，需要基于标准深度信息对应的采样像素点平面L1获取第二激光图像中的采样像素点坐标，该采样像素点坐标的横坐标x＝0。在不同的采样像素点平面当中，该采样像素点具有不同的采样像素点坐标，比如L2采样像素点平面具有横坐标为x＝5。容易理解，由于将L1平面上的X＝0的采样像素点作为原始采样像素点，因此其他采样像素点平面上该采样像素点所处的坐标即可认为是采样像素点偏移。当然，如果选取的采样像素点坐标的横坐标x不为零，则需要将其他采样像素点平面的横坐标与标准深度信息对应的采样像素点平面上的采样像素点横坐标之间的差值作为第二像素偏移。

在本说明书一个或者多个实施例中，所述根据所述第二像素偏移和所述预设第二激光图像的深度信息确定所述第二标定关系，具体可以包括：根据多个所述第二像素偏移和对应的多个所述预设第二激光图像深度信息进行曲线拟合，确定所述第二标定关系。如图4b所示。

这里所说的曲线拟合，比如，可以是采用最小二乘法进行曲线拟合，如图4b所示。

同理，确定第二像素密度与深度信息的第一标定关系，也可以通过根据多个所述第二像素密度和对应的第一深度信息进行曲线拟合，确定所述第一标定关系，如图3b所示。

在本说明书一个或者多个实施例中，所述根据所述第一标定关系和获取的投射到待测物体上的第一激光图像的第一像素密度，确定所述待测物体的第一深度信息，具体可以包括：获取所述第一激光图像，确定所述第一激光图像中的采样像素点坐标值；根据所述采样像素点坐标值和相邻的多个采样像素点坐标值，确定所述第一激光图像的第一像素密度；根据所述第一标定关系和所述第一像素密度，确定所述第一深度信息。

如前文所述可知，第一激光图像是待确定第二深度信息的图像。如图5所示，首先，建立直角坐标系，获取采样像素点坐标值P(x,y)；进一步获取与采样像素点坐标临近的多个像素点坐标值分别为：(x-1，y)、(x+1，y)、(x,y-1)、(x+1,y-1)，一般来说，该四个像素点可以为第一激光图像的四个顶点。则，像素密度计算公式可以得到第一激光图像的第一像素密度。其中，M(x,y)为点P(x,y)处的像素密度，L(i,j)为点(i,j)到P(x,y)的距离信息。

进一步地，根据第一标定关系Y₁＝A₁₁x³+A₁₂x²+A₁₃x+B₁和第一激光图像的第一像素密度M(x,y)，可计算得到第一深度信息。

在本说明书一个或者多个实施例中，所述根据所述第一深度信息、获取的投射到待测物体上的第一激光图像的采样像素点坐标值和第二标定关系，确定所述待测物体的第二深度信息，具体可以包括：根据所述第二标定关系和所述第一深度信息，确定第一像素偏移；根据所述第一像素偏移和所述采样像素点坐标值，确定采样像素点偏移；根据所述采样像素点偏移和所述第二标定关系，确定所述第二深度信息。

通过第一像素密度与预存储的关系Y₁＝A₁₁x³+A₁₂x²+A₁₃x+B₁，初步计算深度信息得到Y1(x1)。

通过初步得到的深度信息Y1(x1)带入点偏移公式Y₂＝A₂₁x³+A₂₂x²+A₂₃x+B₂得到当前点的理论横向偏移为X₂，获取激光图像中当前点的横坐标为X'，计算X'₀＝X'-X₂。将X'₀带入坐标集合H中，找到最邻近的X坐标X₀，使X＝X'-X₀,得到精确的偏移量X,将X带入Y₂＝A₂₁x³+A₂₂x²+A₂₃x+B₂，得到第二深度信息。

在本说明书一个或者多个实施例中，所述根据所述第一像素偏移和所述采样像素点坐标值，确定采样像素点偏移，具体可以包括：根据所述第一像素偏移和所述采样像素点坐标值，确定所述采样像素点对应于标准深度信息对应的第一激光图像中的第一标准坐标值；基于所述标准深度信息对应的第一激光图像，根据所述第一标准坐标值确定临近的第二标准坐标值；根据所述第二标准坐标值和所述采样像素点坐标值，确定所述采样像素点偏移。

需要说明的是，这里所说的标准深度信息可以理解为为了便于确定深度信息、像素密度和像素偏移之间关联关系所确定的标定关系(比如，激光投影平面)具有的深度信息。比如，可以将深度信息为L＝10cm作为标准深度信息，在该深度信息对应的第一标定关系和第二标定关系，可以用于确定像素偏移、像素密度，从而确定深度信息。标准深度信息对应的第一激光图像中的采样像素点的坐标值称为第一标准坐标值。

在得到第一深度信息之后，为了能够准确的确定第一激光图像中的第一像素偏移，可以将获取的采样像素点的当前坐标值转换到基于标准深度信息对应的采样像素点平面的第一标准坐标值。需要说明的是，该第一标准坐标值也许无法与第二标定关系所对应的函数关系完全对应，因此，为了能够获得更准确的第二深度信息，还需要对第一标准坐标值进行进一步的校正，确定在第二标定关系对应的函数曲线上与第一标准坐标距离最近的第二标准坐标。其中，第二标准坐标是符合第二标定关系的坐标值，基于该第二标准坐标值和第二标定关系，进一步确定对应的第二深度信息。

基于同样的思路，如图5所示，本说明书实施例还提供一种深度信息处理装置，包括：

激光模组501、摄像头模组502和数据模组503，所述激光模组501和所述摄像头模组502与所述数据模组503连接；

所述激光模组501位于所述摄像头模组502的前端，并且所述激光模组501与所述摄像头模组502在水平方向上存在距离；

所述激光模组501，用于投射包含点阵列的激光图像；

所述摄像头模组502，用于获取所述激光模组所投射的激光图像；

所述数据模组503，用于根据预设的第一标定关系和通过所述摄像头模组获取的第一激光图像的像素密度，确定第一深度信息；用于根据获取的第一激光图像中的采样像素点坐标、所述第一深度信息和预设的第二标定关系，确定所述第一激光图像的第二深度信息。

上描述了深度信息处理装置的内部功能和结构，在一个可能的设计中，深度信息处理装置的结构可实现为一电子设备，该电子设备比如为投影设备与景深模组等，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器61和存储器62。其中，所述存储器62用于存储支持电子设备执行上述图1-图5所示实施例中提供的深度信息处理方法的程序，所述处理器61被配置为用于执行所述存储器62中存储的程序。

所述程序包括一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器61执行时能够实现如下步骤：

可选地，所述处理器61还用于执行前述图1-图5所示实施例中的全部或部分步骤。

其中，所述电子设备的结构中还可以包括通信接口63，用于该电子设备与其他设备或通信网络通信。

另外，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存电子设备所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述图1-图5所示方法实施例中深度信息处理方法所涉及的程序。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程坐标确定设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程坐标确定设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程坐标确定设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程坐标确定设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种深度信息处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用于表示像素密度与深度信息之间对应关系的第一标定关系和用于表示像素偏移与深度信息之间对应关系的第二标定关系之前，还包括：

获取投射到标定物体上的第二激光图像的第二像素密度和第二像素偏移；

根据所述第二像素密度和预设第二激光图像的深度信息确定所述第一标定关系；

根据所述第二像素偏移和所述预设第二激光图像的深度信息确定所述第二标定关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取投射到标定物体上的第二激光图像的第二像素密度和第二像素偏移，包括：

获取所述第二激光图像中的采样像素点数量和所述第二激光图像的四个顶点的坐标值，确定所述第二激光图像的第二像素密度；

获取所述第二激光图像中的采样像素点的坐标值，确定所述第二像素偏移。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二激光图像中的采样像素点的坐标值，确定所述第二像素偏移，包括：

获取投射到不同深度信息所对应的多个所述标定物体上的第二激光图像；

确定所述采样像素点在对应的所述第二激光图像中的坐标值；

根据所述采样像素点对应的多个坐标值之间的差值，确定所述第二像素偏移。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二像素偏移和所述预设第二激光图像的深度信息确定所述第二标定关系，包括：

根据多个所述第二像素偏移和对应的多个所述预设第二激光图像深度信息进行曲线拟合，确定所述第二标定关系。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一标定关系和获取的投射到待测物体上的第一激光图像的第一像素密度，确定所述待测物体的第一深度信息，包括：

获取所述第一激光图像，确定所述第一激光图像中的采样像素点坐标值；

根据所述采样像素点坐标值和相邻的多个采样像素点坐标值，确定所述第一激光图像的第一像素密度；

根据所述第一标定关系和所述第一像素密度，确定所述第一深度信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一深度信息、获取的投射到待测物体上的第一激光图像的采样像素点坐标值和第二标定关系，确定所述待测物体的第二深度信息，包括：

根据所述第二标定关系和所述第一深度信息，确定第一像素偏移；

根据所述第一像素偏移和所述采样像素点坐标值，确定采样像素点偏移；

根据所述采样像素点偏移和所述第二标定关系，确定所述第二深度信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素偏移和所述采样像素点坐标值，确定采样像素点偏移，包括：

根据所述第一像素偏移和所述采样像素点坐标值，确定所述采样像素点对应于标准深度信息对应的第一激光图像中的第一标准坐标值；

基于所述标准深度信息对应的第一激光图像，根据所述第一标准坐标值确定临近的第二标准坐标值；

根据所述第二标准坐标值和所述采样像素点坐标值，确定所述采样像素点偏移。

9.一种深度信息处理装置，其特征在于，包括：激光模组、摄像头模组和数据模组，所述激光模组和所述摄像头模组与所述数据模组连接；

所述激光模组，用于投射包含点阵列的激光图像；

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的深度信息处理方法。