申请/专利权人：上海数迹智能科技有限公司

申请日：2020-03-23

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN111445404B

主分类号：G06T5/73

分类号：G06T5/73;H04N13/122

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2020.08.18#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于双频和概率模型的相位去模糊方法，包括如下步骤：S1：读取深度图像，获取需要处理的双频深度数据；S2：根据双频测量数据，对每一个像素点构建不同频率的约束项；S3：根据幅值特征，对每一个像素点构建基于幅值的约束；S4：根据相邻像素深度连续特征，对每一个像素点构建邻域像素约束；S5：在所有可能的模糊度备选组合中，选出上述概率最高的时候对应的模糊度组合，并恢复最终深度值；本申请采用对多频测量数据进行概率建模的方法，分别对像素的噪声、邻域像素约束、同位置像素不同频率的约束进行建模，提高了该方法的鲁棒性。

主权项：1.一种基于双频和概率模型的相位去模糊方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：读取深度图像，获取需要处理的双频深度数据；S2：根据双频测量数据，对每一个像素点构建不同频率的约束项；S3：根据幅值特征，对每一个像素点构建基于幅值的约束；S4：根据相邻像素深度连续特征，对每一个像素点构建邻域像素约束；S5：在所有可能的模糊度备选组合中，选出上述概率最高的时候对应的模糊度组合，并恢复最终深度值；步骤S2包括以下子步骤：S21：计算出两个频率分别对应的极大模糊度，即相位包裹的次数；S22：两个频率对应的模糊度分别有m和n个候选项，则一共有m×n组解，计算每一组候选解下，去相位模糊之后的深度差为：Δd＝d1+m1*dmax1-d2+n1*dmax2；其中，dmax1，dmax2是两个频率对应的极大模糊距离，m1，n1是两个频率对应的候选模糊度；S23：根据每一组候选组合的深度差计算关于不同频率下的约束项，即pm，n|f1，f2；步骤S3包括以下子步骤：S31：确定深度值、幅值以及积分时间的关系；根据ToF的原理，每一个像素的幅值和积分时间成正比，和深度值的平方成反比，即即深度值受幅值和积分时间约束；S32：判定模糊度概率影响因素；积分时间固定的情况下，每个像素点的幅值越小，深度值也越小，模糊度0的概率越高；S33：得到模糊度关于幅值的约束项为pm，n|a1，a2；步骤S4包括以下子步骤：S41：判定深度图像中，在非物体边界的区域，每一个像素点和其邻域像素点的深度值的关系；其中，在非物体边界的区域，深度图像中的每一个像素点和其邻域像素点的深度值是相近的；S42：根据步骤S41，对每一个非边界的像素点，构建邻域约束项；即pd，x|x∈N，其中N表示邻域，x表示邻域像素。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海数迹智能科技有限公司 一种基于双频和概率模型的相位去模糊方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD