CN118590770B 图像处理方法、电子设备和计算机可读存储介质 （点昀技术(深圳)有限公司）

道高新区社区高新南九道53号航空航US2022414908A1,2022.12.29获得目标相机的彩色图像和初始深度图像，其述第一预测深度图像对所述初始深度图像进行2获得目标相机的彩色图像和初始深度图像，其中，所述彩将所述第一预测深度图像转换成所述深度传感器坐标系下的第根据所述初始深度图像与所述第二预测深度图像的像素大小关系建所述初始深度图像与所述第二预测深度图像的像素大小将所述第一预测深度图像转换成所述色彩传感器的坐标系下的第将所述第一点云转换成所述深度传感器的坐标系下的第将所述第二点云转换成在所述深度传感器的坐标系下的第使用所述第一点集中的点的深度值与所述第二点集的点的深根据所述绝对预测深度图像各点的深度值、所述初始深度图像以针对目标像素点，根据所述目标像素点对应的所述混叠参数与根据所述绝对预测深度图像各点的深度值、所述初始深度图像以针对第一目标像素点，根据所述第一目标像素点对应的所述混叠针对第二目标像素点，使用所述第二目标像素点对应的所述绝3其中，所述初始深度图像中的所有像素点的第一目标深度若所述第二目标像素点对应的所述绝对预测深度图像中的深度若所述第二目标像素点对应的所述绝对预测深度图像中的深度9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，算机程序被处理器执行时实现权利要求1至74[0002]目前深度相机在测量深度图像时会由于拍摄物体的反射率的不同导致其在同一5述线性函数的斜率与截距，以得到所述初始深度图像与所述第二预测深度图像的线性关始深度图像中的所有像素点的目标深度值构目标像素点，根据所述第一目标像素点对应的所述混叠参数与所述初始深度图像的深度定所述第二目标像素点对应的所述绝对预测深度图像中的深度值为第二目标深度值，其6行时执行如前述实施方式任意一项所述的方像可以是基于iToF(indirectTimeofFlight)或者dToF(directTimeofFlight)技术，7[0033]由于使用该iToF技术的相机是主动成像设备，它会主动称RAM)，只读存储器(ReadOnlyMemory，简称ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead_OnlyMemory，简称PROM)，可擦除只读存储器(ErasableProgrammableRead_Only器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignal[0040](Applicatio[0041]本实施例中，该电子设备100可以是RGBD相机，该RGBD相机上设置存储器和处理处理功能的计算机设备，该计算机设备可以获得RGBD相机采集得到的彩色图像和深度图[0042]本实施例中的电子设备100可以用于执行本申请实施例提供的各个方法中的各个8[0047]示例性地，该彩色图像可以是该目标相机在指定位置拍该初始深度图像可以是该目标相机在指定位置拍9[0064]步骤232，使用第二预测深度图像对初始深度图像进行补偿，以得到目标深度图此，上述的步骤231可以包括将第一预测深度图像转换成色彩传感器的坐标系下的第一点以将第二点云中的各个点的坐标与该转换矩阵相乘可以得到深度传感器的坐标系下的第[0073]示例性地，可以使用目标相机的深度传感器的ToF相机模型将第二点云转换成在像中选出对应位置的像素点，来确定出第二预测深度图像与初始深度图像的像素大小关[0084]在确定该线性关系后，可以将第二预测深度图像的深度值代入该线性关系函数[0095]每个像素都可以计算出光源发出信号到接收信号之间的时间间隔Δt，其可以从270。[0105]考虑到初始深度图像中可能会由于拍摄物体的反射率的问题导致一些像素点为[0110]针对第二目标像素点，使用第二目标像素点对应的绝对预测深度图像中的深度[0112]初始深度图像中的所有像素点的第一目标深度值或第二深度值构成目标深度图为初始深度图像中深度值最大值与深度值最小值之初始深度图像中的第一像素点的深度值之差不小于预设值，确定第二目标深度值为指定值还可以是基于初始深度图像在第二目标像素点周围的有效像[0122]可以将RGB图像输入当前神经网络模型中进行前向传播推理，得到初始预测深度[0123]然后通过反向梯度传播算法更新当前神经网络模型的参显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、[0129]