JP6471448B2 - 視差深度画像のノイズ識別方法及びノイズ識別装置 - Google Patents
視差深度画像のノイズ識別方法及びノイズ識別装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6471448B2 JP6471448B2 JP2014208616A JP2014208616A JP6471448B2 JP 6471448 B2 JP6471448 B2 JP 6471448B2 JP 2014208616 A JP2014208616 A JP 2014208616A JP 2014208616 A JP2014208616 A JP 2014208616A JP 6471448 B2 JP6471448 B2 JP 6471448B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- parallax
- value
- range
- image block
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 65
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 22
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 9
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G06T5/70—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
- G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
- G06T2207/10012—Stereo images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
Description
Claims (10)
- 視差深度画像におけるノイズを識別するノイズ識別方法であって、
視差深度画像を複数の画像ブロックに分割するステップと、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの視差値の数値範囲における信頼可能な視差数値範囲を決定するステップと、
各画像ブロックにおける各画素について、視差値が該画像ブロックの信頼可能な視差数値範囲内のものであるか否かを判断し、該画素の視差値が該信頼可能な視差数値範囲内のものでない場合は、該画素の視差値がノイズであると判定するステップと、を含み、
前記画像ブロックの視差値の数値範囲における信頼可能な視差数値範囲を決定するステップは、
前記画像ブロックの視差分布ヒストグラムを計算するステップと、
視差分布ヒストグラムを利用して視差値の数値範囲を複数の範囲に分割するステップと、
該複数の範囲から信頼度が最も高い1つ若しくは複数の範囲、又は信頼度が所定の閾値よりも大きい1つ若しくは複数の範囲を、信頼可能な視差数値範囲として抽出するステップと、を含み、
前記視差分布ヒストグラムにおける視差値の数値範囲を複数の範囲に分割するステップは、
視差分布ヒストグラムの統計計算に関する各数値範囲を、最初に分割された視差範囲とするステップと、
それぞれ隣接する2つの視差範囲の代表視差値の間の距離を計算するステップと、
該隣接する2つの視差範囲の代表視差値の間の距離が所定の閾値よりも小さい場合は、該2つの視差範囲を統合するステップと、
統合を行えることができなくなるまで、距離の計算と視差範囲の統合を繰り返すステップと、を含むノイズ識別方法。 - 前記視差深度画像を複数の画像ブロックに分割するステップは、
画像全体を互いに重ならない複数の画像ブロックに等分するステップ、又は、
画像全体を重なる複数の画像ブロックに分割するステップ、を含む請求項1に記載のノイズ識別方法。 - 画像ブロックのサイズは画像ブロックの代表視差値の大きさによって異なり、
画像ブロックの代表視差値が大きければ大きいほど、画像ブロックのサイズを大きくする請求項2に記載のノイズ識別方法。 - 前記視差分布ヒストグラムを計算するステップは、
前記画像ブロックの視差値の数値範囲又は画像全体の視差値の数値範囲をm個の範囲、[a0,a1),[a1,a2),…,[a(m-1),am)に均一に分割するステップであって、a0とamはそれぞれ該画像ブロックの視差値の最小値と最大値又は画像全体の視差値の最小値と最大値であり、mが2よりも大きい正整数である、ステップと、
画像ブロック内の各画素の視差値を走査し、各視差値範囲内に含まれる画素の個数を統計するステップと、を含む請求項1に記載のノイズ識別方法。 - 前記それぞれ隣接する2つの視差範囲の代表視差値の間の距離を計算するステップは、
各視差範囲において画素数が最も多い視差値を、該視差範囲の代表視差値として抽出するステップと、
隣接する視差範囲の代表視差値の差を、それぞれ2つの隣接する視差範囲の代表視差値の間の距離として計算するステップと、を含む請求項1に記載のノイズ識別方法。 - 視差深度画像におけるノイズを識別するノイズ識別装置であって、
視差深度画像を複数の画像ブロックに分割する画像ブロック分割手段と、
各画像ブロックについて、該画像ブロックの視差値の数値範囲における信頼可能な視差数値範囲を決定する視差数値範囲決定手段と、
各画像ブロックにおける各画素について、視差値が該画像ブロックの信頼可能な視差数値範囲内のものであるか否かを判断し、該画素の視差値が該信頼可能な視差数値範囲内のものでない場合は、該画素の視差値がノイズであると判定するノイズ識別手段と、を備え、
前記視差数値範囲決定手段は、
前記画像ブロックの視差分布ヒストグラムを計算し、
視差分布ヒストグラムを利用して視差値の数値範囲を複数の範囲に分割し、
該複数の範囲から信頼度が最も高い1つ若しくは複数の範囲、又は信頼度が所定の閾値よりも大きい1つ若しくは複数の範囲を、信頼可能な視差数値範囲として抽出し、
前記視差数値範囲決定手段は、
前記視差分布ヒストグラムの統計計算に関する各数値範囲を、最初に分割された視差範囲とし、
それぞれ隣接する2つの視差範囲の代表視差値の間の距離を計算し、
該隣接する2つの視差範囲の代表視差値の間の距離が所定の閾値よりも小さい場合は、該2つの視差範囲を統合し、
統合を行えることができなくなるまで、距離の計算と視差範囲の統合を繰り返すノイズ識別装置。 - 前記画像ブロック分割手段は、
画像全体を互いに重ならない複数の画像ブロックに等分し、或いは
画像全体を重なる複数の画像ブロックに分割する請求項6に記載のノイズ識別装置。 - 画像ブロックのサイズは画像ブロックの代表視差値の大きさによって異なり、
画像ブロックの代表視差値が大きければ大きいほど、画像ブロックのサイズを大きくする請求項7に記載のノイズ識別装置。 - 前記視差数値範囲決定手段は、前記視差分布ヒストグラムを計算する際に、
前記画像ブロックの視差値の数値範囲又は画像全体の視差値の数値範囲をm個の範囲、[a0,a1),[a1,a2),…,[a(m-1),am)に均一に分割し、a0とamはそれぞれ該画像ブロックの視差値の最小値と最大値又は画像全体の視差値の最小値と最大値であり、mが2よりも大きい正整数であり、
画像ブロック内の各画素の視差値を走査し、各視差値範囲内に含まれる画素の個数を統計する請求項6に記載のノイズ識別装置。 - 前記視差数値範囲決定手段は、前記それぞれ隣接する2つの視差範囲の代表視差値の間の距離を計算する際に、
各視差範囲において画素数が最も多い視差値を、該視差範囲の代表視差値として抽出し、
隣接する視差範囲の代表視差値の差を、それぞれ2つの隣接する視差範囲の代表視差値の間の距離として計算する請求項6に記載のノイズ識別装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310478587.2 | 2013-10-14 | ||
CN201310478587.2A CN104574342B (zh) | 2013-10-14 | 2013-10-14 | 视差深度图像的噪声识别方法和噪声识别装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015079505A JP2015079505A (ja) | 2015-04-23 |
JP6471448B2 true JP6471448B2 (ja) | 2019-02-20 |
Family
ID=51786800
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014208616A Active JP6471448B2 (ja) | 2013-10-14 | 2014-10-10 | 視差深度画像のノイズ識別方法及びノイズ識別装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP2860695B1 (ja) |
JP (1) | JP6471448B2 (ja) |
CN (1) | CN104574342B (ja) |
Families Citing this family (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10210624B2 (en) | 2014-12-09 | 2019-02-19 | Inuitive Ltd. | Method for determining depth for stereoscopic reconstruction of three dimensional images |
CN104835164B (zh) * | 2015-05-11 | 2017-07-28 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种双目摄像头深度图像的处理方法及装置 |
JP6805534B2 (ja) | 2015-07-02 | 2020-12-23 | 株式会社リコー | 視差画像生成装置、視差画像生成方法及び視差画像生成プログラム、物体認識装置、機器制御システム |
JP6657034B2 (ja) * | 2015-07-29 | 2020-03-04 | ヤマハ発動機株式会社 | 異常画像検出装置、異常画像検出装置を備えた画像処理システムおよび画像処理システムを搭載した車両 |
KR101832189B1 (ko) * | 2015-07-29 | 2018-02-26 | 야마하하쓰도키 가부시키가이샤 | 이상화상 검출장치, 이상화상 검출장치를 구비한 화상 처리 시스템 및 화상 처리 시스템을 탑재한 차량 |
KR101690645B1 (ko) * | 2015-09-21 | 2016-12-29 | 경북대학교 산학협력단 | 다단계 시차영상 분할이 적용된 시차탐색범위 추정 방법 및 이를 이용한 스테레오 영상 정합장치 |
US9996933B2 (en) * | 2015-12-22 | 2018-06-12 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatus for outlier detection and correction of structured light depth maps |
TWI553591B (zh) * | 2015-12-28 | 2016-10-11 | 緯創資通股份有限公司 | 深度影像處理方法及深度影像處理系統 |
CN105812769B (zh) * | 2016-04-06 | 2018-04-03 | 四川大学 | 基于相位相关的高精度视差跟踪器 |
CN107945234A (zh) * | 2016-10-12 | 2018-04-20 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种立体摄像机外部参数的确定方法及装置 |
CN107071383A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-08-18 | 北京大学深圳研究生院 | 基于图像局部分割的虚拟视点合成方法 |
US10834374B2 (en) | 2017-02-28 | 2020-11-10 | Peking University Shenzhen Graduate School | Method, apparatus, and device for synthesizing virtual viewpoint images |
CN109816709B (zh) * | 2017-11-21 | 2020-09-11 | 深圳市优必选科技有限公司 | 基于单目摄像头的深度估计方法、装置及设备 |
CN108182666B (zh) * | 2017-12-27 | 2021-11-30 | 海信集团有限公司 | 一种视差校正方法、装置和终端 |
CN108133493B (zh) * | 2018-01-10 | 2021-10-22 | 电子科技大学 | 一种基于区域划分和渐变映射的异源图像配准优化方法 |
CN109389629B (zh) * | 2018-09-30 | 2022-04-15 | 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 | 立体匹配自适应视差等级的确定方法 |
CN110533710B (zh) * | 2019-08-22 | 2023-07-14 | 桂林电子科技大学 | 一种基于gpu的双目匹配算法的方法及处理装置 |
CN111260592B (zh) * | 2020-03-17 | 2023-10-31 | 北京华捷艾米科技有限公司 | 一种深度图像去噪方法及装置 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3539788B2 (ja) * | 1995-04-21 | 2004-07-07 | パナソニック モバイルコミュニケーションズ株式会社 | 画像間対応付け方法 |
JP3850541B2 (ja) * | 1998-02-18 | 2006-11-29 | 富士重工業株式会社 | 高度計測装置 |
KR100603603B1 (ko) | 2004-12-07 | 2006-07-24 | 한국전자통신연구원 | 변위 후보 및 이중 경로 동적 프로그래밍을 이용한 스테레오 변위 결정 장치 및 그 방법 |
KR101526866B1 (ko) * | 2009-01-21 | 2015-06-10 | 삼성전자주식회사 | 깊이 정보를 이용한 깊이 노이즈 필터링 방법 및 장치 |
EP2293586A1 (en) * | 2009-08-04 | 2011-03-09 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and system to transform stereo content |
TR201010436A2 (tr) * | 2010-12-14 | 2012-07-23 | Vestel Elektron�K Sanay� Ve T�Caret A.�. | Aykırılık aralığının tespiti için bir yöntem ve cihaz. |
JP5845780B2 (ja) * | 2011-09-29 | 2016-01-20 | 株式会社Jvcケンウッド | 立体画像生成装置及び立体画像生成方法 |
US9819879B2 (en) * | 2011-07-12 | 2017-11-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image filtering apparatus and method based on noise prediction using infrared ray (IR) intensity |
CN102567964B (zh) * | 2011-12-08 | 2014-08-27 | 北京控制工程研究所 | 一种用于立体视觉视差图的滤波方法 |
-
2013
- 2013-10-14 CN CN201310478587.2A patent/CN104574342B/zh active Active
-
2014
- 2014-10-10 JP JP2014208616A patent/JP6471448B2/ja active Active
- 2014-10-14 EP EP14188769.5A patent/EP2860695B1/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2860695B1 (en) | 2017-12-06 |
EP2860695A1 (en) | 2015-04-15 |
CN104574342B (zh) | 2017-06-23 |
JP2015079505A (ja) | 2015-04-23 |
CN104574342A (zh) | 2015-04-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6471448B2 (ja) | 視差深度画像のノイズ識別方法及びノイズ識別装置 | |
CN105205441B (zh) | 用于从点云提取特征区域的方法和设备 | |
CN109791697B (zh) | 使用统计模型从图像数据预测深度 | |
US11274922B2 (en) | Method and apparatus for binocular ranging | |
CN113362444B (zh) | 点云数据的生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US9767596B2 (en) | Method and apparatus for processing depth image | |
US10554957B2 (en) | Learning-based matching for active stereo systems | |
EP3326156B1 (en) | Consistent tessellation via topology-aware surface tracking | |
KR20170091496A (ko) | 양안 시차 영상의 처리 방법 및 장치 | |
US10582179B2 (en) | Method and apparatus for processing binocular disparity image | |
CN109063776B (zh) | 图像再识别网络训练方法、装置和图像再识别方法及装置 | |
JP2021096850A (ja) | 視差推定システムと方法、電子機器及びコンピュータ可読記憶媒体 | |
Liu et al. | Microscopic 3D reconstruction based on point cloud data generated using defocused images | |
CN115330940A (zh) | 一种三维重建方法、装置、设备和介质 | |
CN112529068A (zh) | 一种多视图图像分类方法、系统、计算机设备和存储介质 | |
CN113592015B (zh) | 定位以及训练特征匹配网络的方法和装置 | |
KR102171203B1 (ko) | 스테레오 영상의 정합 방법 및 이를 수행하는 장치 | |
CN116168384A (zh) | 点云目标检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
KR101332630B1 (ko) | 경량화된 랜덤펀스 및 이를 이용한 이미지 표현방법 | |
CN116051448A (zh) | 平坦表面检测装置和方法 | |
Cao et al. | Depth image vibration filtering and shadow detection based on fusion and fractional differential | |
Nair et al. | Scalable multi-view stereo using CMA-ES and distance transform-based depth map refinement | |
CN116486230B (zh) | 基于半递归特征金字塔结构的图像检测方法及存储介质 | |
Hosam et al. | Three-dimensional reconstruction using enhanced shape from stereo technique | |
Serajeh et al. | Multi scale feature point tracking |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170925 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180921 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20181016 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181211 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181225 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190107 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6471448 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |