深度图像去噪方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术，特别是涉及一种深度图像去噪方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.随着图像处理技术的发展，出现了深度图像去噪技术。终端拍摄得到的深度图像，由于器件特性和外界光线等因素的影响，导致其输出的深度图像的噪声较大，从而导致深度图像的精度较低。深度图像去噪，是指将深度图像中的噪声去除，以提升最终输出的深度图像的精度。传统技术中，通常仅对终端已经输出的深度图像进行去噪，其去噪效果非常有限，从而导致终端最终输出的深度图像精度较低。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种深度图像去噪方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以提升深度图像的精度。
4.一种深度图像去噪方法，所述方法包括：
5.获取目标对象对应的原始深度信息；
6.对所述原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息；
7.对所述原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息；
8.将所述第一中间深度信息和所述第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于所述融合深度信息生成第一深度图像；
9.根据所述原始深度信息生成第二深度图像，对所述第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像；
10.将所述第一深度图像和所述第三深度图像进行融合，得到与所述目标对象对应的目标深度图像。
11.一种深度图像去噪装置，所述装置包括：
12.获取模块，用于获取目标对象对应的原始深度信息；
13.第一处理模块，用于对所述原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息；
14.第二处理模块，用于对所述原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息；
15.信息融合模块，用于将所述第一中间深度信息和所述第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于所述融合深度信息生成第一深度图像；
16.生成模块，用于根据所述原始深度信息生成第二深度图像，对所述第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像；
17.图像融合模块，用于将所述第一深度图像和所述第三深度图像进行融合，得到与所述目标对象对应的目标深度图像。
18.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
19.获取目标对象对应的原始深度信息；
20.对所述原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息；
21.对所述原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息；
22.将所述第一中间深度信息和所述第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于所述融合深度信息生成第一深度图像；
23.根据所述原始深度信息生成第二深度图像，对所述第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像；
24.将所述第一深度图像和所述第三深度图像进行融合，得到与所述目标对象对应的目标深度图像。
25.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
26.获取目标对象对应的原始深度信息；
27.对所述原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息；
28.对所述原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息；
29.将所述第一中间深度信息和所述第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于所述融合深度信息生成第一深度图像；
30.根据所述原始深度信息生成第二深度图像，对所述第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像；
31.将所述第一深度图像和所述第三深度图像进行融合，得到与所述目标对象对应的目标深度图像。
32.上述深度图像去噪方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取目标对象对应的原始深度信息；对原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息；对原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息；将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于融合深度信息生成第一深度图像；根据原始深度信息生成第二深度图像，对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像；将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像。这样，通过三条有效的去噪通路，在对已经输出的深度图像进行去噪的同时，还对生成深度图像的中间数据进行联合去噪，保障了深度图像的去噪效果，提升了最终输出的深度图像的精度。
附图说明
33.为了更清楚地说明本技术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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
34.图1为一个实施例中深度图像去噪方法的应用场景图；
35.图2为一个实施例中深度图像去噪方法的流程示意图；
36.图3为一个实施例中多个相位图像的时空联合去噪的流程示意图；
37.图4为一个实施例中针对多个相位图像的两轮去噪原理示意图；
38.图5为一个实施例中针对多个相位图像的第一轮去噪框架示意图；
39.图6为一个实施例中针对多个相位图像的第二轮去噪框架示意图；
40.图7为一个实施例中第三深度图像的生成流程示意图；
41.图8为一个实施例中针对第二深度图像的去噪框架示意图；
42.图9为一个实施例中目标深度图像的生成流程示意图；
43.图10为传统的深度图像去噪原理示意图；
44.图11为一个实施例中本技术的深度图像去噪原理示意图；
45.图12为一个实施例中深度图像去噪装置的结构框图；
46.图13为一个实施例中电子设备的内部结构图。
具体实施方式
47.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
48.图1为一个实施例中深度图像去噪方法的应用环境示意图。如图1所示，该应用环境包括目标对象102和终端104。其中，终端104具体可以包括台式终端或移动终端。移动终端具体可以包括手机、平板电脑和笔记本电脑等中的至少一种。本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本技术方案相关的部分场景，并不构成对本技术方案应用环境的限定。
49.终端104可获取目标对象102对应的原始深度信息；对原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息；对原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息；将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于融合深度信息生成第一深度图像；根据原始深度信息生成第二深度图像，对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像；将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像。
50.图2为一个实施例中深度图像去噪方法的流程图。本实施例中的深度图像去噪方法，以运行于图1中的终端104上为例进行描述。如图2所示，深度图像去噪方法包括以下步骤：
51.步骤202，获取目标对象对应的原始深度信息。
52.其中，目标对象是要进行深度图像拍摄的对象，比如，目标对象可以是人、动物、物
体和景色等。原始深度信息是生成深度图像所必须的原始的深度信息，可选地，原始深度信息可以为多个原始相位图像，也可以为对光信号进行一定预处理后的图像数据。其中，深度图像中的每一个像素值表示目标对象每一个点与摄像机的距离。
53.在一个实施例中，终端可向目标对象发射调制信号，目标对象可基于调制信号向终端反射的光信号。终端可接收目标对象反射的光信号，并对光信号进行处理，得到目标对象对应的原始深度信息。
54.在一个实施例中，目标对象对应的原始深度信息可存储在第三方存储设备中，终端可与第三方存储设备进行通信，并从第三方存储设备中直接获取目标对象对应的原始深度信息。
55.步骤204，对原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息。
56.其中，预处理可包括滤波、编码和数据格式转换中的至少一种。第一中间深度信息是生成深度图像所必须的中间图像数据。
57.具体地，终端可对原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息。
58.步骤206，对原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息。
59.其中，第二中间深度信息是生成深度图像所必须的中间图像数据。
60.具体地，终端可对原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息。
61.步骤208，将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于融合深度信息生成第一深度图像。
62.其中，融合深度信息是同时具备第一中间深度信息和第二中间深度信息的数据特征的深度信息。也就是说，融合深度信息是去噪后的中间深度信息融合得到。第一深度图像是根据融合深度信息生成，也就是说，第一深度图像是基于去噪后的中间深度信息所生成的深度图像。
63.具体地，终端可将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息。进而，终端可将融合深度信息输入至深度图像生成器中。深度图像生成器可基于融合深度信息生成第一深度图像。
64.步骤210，根据原始深度信息生成第二深度图像，对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像。
65.其中，第二深度图像是基于去噪前的原始深度信息所生成的深度图像。第三深度图像是对第二深度图像进行第三去噪后所得到的深度图像。
66.具体地，终端可根据原始深度信息生成第二深度图像，并对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像。
67.在一个实施例中，终端可直接基于原始深度信息生成第二深度图像，也可先对原始深度信息进行预处理后再生成第二深度图像。
68.步骤212，将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像。
69.其中，目标深度图像是终端最终输出的深度图像，可以理解，目标深度图像中所含的噪声较少，精度较高。
70.具体地，终端可将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像。
71.上述深度图像去噪方法中，通过获取目标对象对应的原始深度信息；对原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息；对原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息；将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于融合深度信息生成第一深度图像；根据原始深度信息生成第二深度图像，对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像；将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像。这样，通过三条有效的去噪通路，在对已经输出的深度图像进行去噪的同时，还对生成深度图像的中间数据进行联合去噪，保障了深度图像的去噪效果，提升了最终输出的深度图像的精度。
72.在一个实施例中，步骤202，也就是获取目标对象对应的原始深度信息的步骤，具体包括：获取目标对象反射的多于一条光信号；根据多于一条光信号生成光信号序列；根据光信号序列确定目标对象对应的原始深度信息。
73.具体地，终端可向目标对象发射多于一组的调制信号，目标对象可基于多于一组的调制信号向终端反射多于一条光信号，终端可获取目标对象反射的多于一条光信号，并根据多于一条光信号生成光信号序列，根据光信号序列确定目标对象对应的原始深度信息。
74.可选地，终端可按照多于一条光信号的接收时间进行排序，以生成光信号序列，可以理解，光信号序列中的每一条光信号是按照各自对应接收时间的先后进行逐一排序的。可选地，终端也可以不按照多于一条光信号的接收时间，而是按照光信号的其他属性来进行排序，以生成光信号序列。
75.在一个实施例中，上述深度图像去噪方法的第一去噪处理和第二去噪处理相同，即第一去噪处理和第二去噪处理的去噪处理过程相同。
76.在一个实施例中，上述深度图像去噪方法的第一去噪处理、第二去噪处理和第三去噪处理可以采用相同的去噪处理过程。可以理解的是，第一去噪处理、第二去噪处理和第三去噪处理也可以采用不同的去噪处理过程。
77.在一个实施例中，步骤206，也就是对原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息的步骤，具体包括：对原始深度信息进行第二去噪处理，得到去噪深度信息，对去噪深度信息进行预处理，得到第二中间深度信息；原始深度信息为光信号序列对应的包含多个原始相位图像的第一图像序列；去噪深度信息为原始相位图像对应的去噪相位图像。
78.其中，去噪深度信息是去噪后的原始深度信息，可以理解，去噪深度信息相较于原始深度信息具备更少的噪声。原始相位图像是由光信号转换得到的、且拥有不同相位的图像。去噪相位图像是对原始相位图像进行去噪后的相位图像。
79.具体地，终端可对多个原始相位图像进行去噪处理，得到对应的去噪相位图像。进而，终端可对去噪相位图像进行预处理，得到第二中间深度信息。
80.可选地，如图3所示，对原始深度信息进行第二去噪处理，得到去噪深度信息，也
即，对多个原始相位图像进行第二去噪处理，得到对应的去噪相位图像。包括以下步骤：
81.步骤302，对当前原始相位图像进行空域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的空域去噪图像。
82.其中，空域去噪处理是在空间域/像素域对原始相位图像进行去噪处理，可以理解，在空间域的去噪处理是在像素级的去噪处理。空域去噪图像是对原始相位图像进行空域去噪后的相位图像。
83.具体地，原始相位图像有多个，比如，2帧原始相位图像、4帧原始相位图像或8帧原始相位图像。针对每一个原始相位图像，终端可对当前原始相位图像进行空域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的空域去噪图像。
84.步骤304，基于参考去噪图像，对当前原始相位图像对应的空域去噪图像进行第一时域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的时域去噪图像；参考去噪图像，是第一图像序列中当前原始相位图像的前一个原始相位图像对应的时域去噪图像。
85.举例说明，若终端获取到4帧原始相位图像，当前正在处理第2帧原始相位图像，则第1帧原始相位图像对应的时域去噪图像就可作为处理第2帧原始相位图像的参考去噪图像。
86.具体地，终端可将参考去噪图像和当前原始相位图像对应的空域去噪图像输入至对应的去噪模块，去噪模块可将参考去噪图像作为参考，对当前原始相位图像对应的空域去噪图像进行第一时域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的时域去噪图像。
87.步骤306，基于当前原始相位图像对应的时域去噪图像，生成当前原始相位图像对应的去噪相位图像。
88.在一个实施例中，步骤306，也就是基于当前原始相位图像对应的时域去噪图像，生成当前原始相位图像对应的去噪相位图像的步骤，具体包括：基于多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，对当前原始相位图像对应的时域去噪图像进行第二时域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的去噪相位图像。
89.具体地，多个原始相位图像中包括当前原始相位图像和除当前原始相位图像外的其他原始相位图像。终端可将当前原始相位图像，以及多个原始相位图像中的其他原始相位图像，一起输入至对应的时域去噪模块。时域去噪模块可将多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像作为参考，对当前原始相位图像对应的时域去噪图像进行第二时域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的去噪相位图像。
90.如图4所示，原始相位图像的数量为n个。终端可依次将各原始相位图像作为对应去噪模块的输入，对应去噪模块对输入的原始相位图像进行空域去噪处理和第一时域去噪处理，输出原始相位图像对应的时域去噪图像。进而，再将时域去噪图像输入至对应的去噪模块，对应的去噪模块对时域去噪图像进行第二时域去噪处理，输出与原始相位图像对应的去噪相位图像。
91.如图5所示，在空域去噪处理和第一时域去噪处理的过程中，原始相位图像的数量为n个(curfrm_1、curfrm_2、
…
、curfrm_n)。终端可依次将原始相位图像作为对应空域去噪模块(snr，spatial noise reduce，即空域去噪模块)的输入。对应的snr模块可对原始相位图像进行空域去噪处理，输出与原始相位图像对应的空域去噪图像。终端可将时域去噪图像，以及从参考去噪图像列表获取的对应的参考去噪图像作为对应时域去噪模块(tnr，
temporal noise reduce，即时域去噪模块)的输入，tnr模块可参考对应的参考去噪图像，对空域去噪图像进行第一时域去噪处理，输出与原始相位图像对应的时域去噪图像。同时，终端还可将输出的时域去噪图像写入参考去噪图像列表。
92.如图6所示，时域去噪图像的数量为n个(outfrm_1、outfrm_2、
…
、outfrm_n)，在第二时域去噪处理的过程中，终端可将n个时域去噪图像作为对应tnr模块的输入，对应tnr模块可对n个时域去噪图像进行多相位去噪处理，得到对应的去噪相位图像。
93.上述实施例中，通过对生成深度图像所必须的中间数据，进行两轮去噪处理，使得生成深度图像所必须的中间数据具有更高的精度，从而使得生成的深度图像含更少的噪声。
94.在一个实施例中，步骤304，也就是参考去噪图像，对当前原始相位图像对应的空域去噪图像进行第一时域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的时域去噪图像的步骤，具体包括：基于当前原始相位图像对应的空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异，生成第一边界映射图像；第一边界映射图像，用于反映空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异大小；根据第一边界映射图像和预先设置的第一边界阈值，生成第一边界权重图像；基于第一边界权重图像、当前原始相位图像对应的空域去噪图像和参考去噪图像，生成当前原始相位图像对应的时域去噪图像。
95.其中，第一边界映射图像是一种差分图像，用于反映空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异大小。第一边界映射图像中像素点的像素值越大，表征空域去噪图像中对应像素点与参考去噪图像中对应像素点之间的差异越大，反之则越小。第一边界权重图像是表征空域去噪图像在各像素位置的权重的图像，第一边界权重图像中各像素的像素值，可代表空域去噪图像在各像素位置的权重值。第一边界映射图像中像素点的像素值越大，则第一边界权重图像中对应像素点的像素值越小，反之则越大。
96.具体地，终端可将当前原始相位图像对应的空域去噪图像中的各像素，与参考去噪图像中的各像素进行比对，以确定当前原始相位图像对应的空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异。进而，终端可基于当前原始相位图像对应的空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异，生成第一边界映射图像。终端可根据第一边界映射图像和预先设置的第一边界阈值，生成第一边界权重图像，并基于第一边界权重图像、当前原始相位图像对应的空域去噪图像和参考去噪图像，生成当前原始相位图像对应的时域去噪图像。
97.可选地，终端可根据第一边界映射图像和预先设置的第一边界阈值，生成第一边界权重图像，具体可以通过以下三种生成方式中的任一种实现：
98.第一种生成方式，通过多个第一边界阈值的硬性判断生成第一边界权重图像，具体生成过程如下：
99.若map》thr_0，wgt＝d_0；
100.若map》thr_1且map《＝thr_0，wgt＝d_1；
101.若map》thr_2且map《＝thr_1，wgt＝d_2；
102.若map》thr_3且map《＝thr_2，wgt＝d_3；
103.若map》thr_k 1且map《＝thr_k，wgt＝d_k 1；
104.若map《thr_k 1，wgt＝d_k 2。
105.第二种生成方式，多个第一边界阈值的线性拟合生成第一边界权重图像，具体生
成过程如下：
106.若map》thr_0，wgt＝d_0；
107.若map》thr_1且map《＝thr_0，wgt＝d_1 (map-thr_1)*(d_1-d_0)/(thr_0-thr_1)；
108.若map》thr_2且map《＝thr_1，wgt＝d_2 (map-thr_2)*(d_2-d_1)/(thr_1-thr_2)；
109.若map》thr_3且map《＝thr_2，wgt＝d_3 (map-thr_3)*(d_3-d_2)/(thr_2-thr_3)；
110.若map》thr_k 1且map《＝thr_k，wgt＝d_k 1 (map-thr_k 1)*(d_k 1-d_k)/(thr_k-thr_k 1)；
111.若map《thr_k 1，wgt＝d_k 2 (map-thr_k 2)*(d_k 2-d_k 1)/(thr_k 1)。
112.第三种生成方式，第一边界映射图像和第一边界阈值的拟合函数生成第一边界权重图像，具体生成过程如下：
113.wgt＝f(thr，map)。
114.其中，map是第一边界映射图像中各像素点的像素值；k为自然数；thr_0至thr_k 1是预先设置的多个第一边界阈值；wgt是空域去噪图像在各像素位置的权重值，也就是要生成的第一边界权重图像中各像素点的像素值；d_0至d_k 2为wgt的具体数值。
115.上述实施例中，通过生成可表征空域去噪图像与参考去噪图像之间差异大小的第一边界映射图像，进而基于差异的大小确定各个空域去噪图像在各像素位置对应的权重，以生成第一时域去噪处理后的时域去噪图像，提升了深度图像的去噪效果。
116.在一个实施例中，时域去噪图像通过以下公式计算得到：
[0117][0118]
其中，tnrfrm
i,j
表示时域去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；snrfrm
i,j
表示空域去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；reffrm
i,j
表示参考去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；bdr-wgt
i,j
表示第一边界权重图像在像素位置(i,j)的像素值。
[0119]
在一个实施例中，步骤306，也就是基于多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，对当前原始相位图像对应的时域去噪图像进行第二时域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的去噪相位图像的步骤，具体包括：根据当前原始相位图像对应的时域去噪图像、多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，以及预先设置的差异阈值，确定去噪系数；根据去噪系数、当前原始相位图像对应的时域去噪图像、以及多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，生成当前原始相位图像对应的去噪相位图像。
[0120]
其中，去噪系数是对时域去噪图像进行去噪所必须的系数。
[0121]
具体地，终端可根据当前原始相位图像对应的时域去噪图像、多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，以及预先设置的差异阈值，确定去噪系数，并根据去噪系数、当前原始相位图像对应的时域去噪图像、以及多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，生成当前原始相位图像对应的去噪相位图像。
[0122]
上述实施例中，通过各像素位置对应的去噪系数，对各原始相位图像对应的时域
去噪图像进行多相位去噪，生成对应的去噪相位图像，使得生成深度图像所必须的中间数据具有更高的精度，从而使得生成的深度图像含更少的噪声。
[0123]
在一个实施例中，去噪系数通过以下公式计算得到：
[0124]
coef_k
i,j
＝abs(outfrm_t
i,j-outfrm_k
i,j
)《thr？1:0
[0125]
其中，coef_k
i,j
表示像素位置(i,j)对应的去噪系数；outfrm_t
i,j
表示当前原始相位图像对应的时域去噪图像；outfrm_k
i,j
表示多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像；thr表示预先设置的差异阈值；
[0126]
去噪相位图像通过以下公式计算得到：
[0127][0128]
其中，phase_t
i,j
表示去噪相位图像在像素位置(i,j)的像素值；n表示原始相位图像的数量。
[0129]
在一个实施例中，参考去噪图像是从参考去噪图像列表中获取得到，上述深度图像去噪方法还包括：将当前原始相位图像对应的时域去噪图像写入至参考去噪图像列表中。
[0130]
其中，参考去噪图像列表是记录参考去噪图像的列表。
[0131]
具体地，终端可将当前原始相位图像对应的时域去噪图像写入至参考去噪图像列表中，以为当前原始相位图像的下一个原始相位图像进行去噪准备对应的参考去噪图像，提升深度图像去噪速率。
[0132]
在一个实施例中，预处理包括滤波、编码和数据格式转换中的至少一种；进行预处理后的第二中间深度信息中相位图像的数量，与进行预处理前的去噪深度信息中原始相位图像的数量相同。
[0133]
举例说明，若进行预处理前的去噪深度信息中相位图像的数量为4，即，4相位图像，则进行预处理后的第二中间深度信息中相位图像的数量也为4，也是4相位图像。
[0134]
在一个实施例中，步骤210中根据原始深度信息生成第二深度图像的步骤，具体包括：对原始深度信息进行预处理，得到预处理深度信息；基于预处理深度信息生成第二深度图像。
[0135]
具体地，终端可对原始深度信息进行预处理，得到第三中间深度信息，并基于第三中间深度信息生成第二深度图像。
[0136]
上述实施例中，通过先对原始深度信息进行预处理之后，再基于预处理得到的第三中间深度信息生成第二深度图像，这样，可提升第二深度图像的生成速率，进而进一步提升深度图像去噪效率。
[0137]
在一个实施例中，第二深度图像为光信号序列对应的包含多个原始深度图像的第二图像序列，第三深度图像为原始深度图像对应的去噪深度图像，如图7所示，步骤210中对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像，包括以下步骤：
[0138]
步骤702，基于当前原始深度图像与参考深度图像之间的差异，生成第二边界映射图像；第二边界映射图像，用于反映当前原始深度图像与参考深度图像之间的差异大小；参考深度图像是第二图像序列中当前原始深度图像的前一个原始深度图像对应的去噪深度图像。
[0139]
其中，原始深度图像是基于原始深度直接生成的深度图像。去噪深度图像是对原始深度图像进行第三去噪处理后的深度图像。第二边界映射图像是一种差分图像，用于反映当前原始深度图像与参考深度图像之间的差异大小。第二边界映射图像中像素点的像素值越大，表征当前原始深度图像中对应像素点与参考深度图像中对应像素点之间的差异越大，反之则越小。
[0140]
具体地，终端可将当前原始深度图像中的各像素，与参考深度图像中的各像素进行比对，以确定当前原始深度图像与参考深度图像之间的差异。进而，终端可基于当前原始深度图像与参考深度图像之间的差异，生成第二边界映射图像。
[0141]
步骤704，根据第二边界映射图像和预先设置的第二边界阈值，生成第二边界权重图像。
[0142]
其中，第二边界权重图像是表征当前原始深度图像在各像素位置的权重的图像，第二边界权重图像中各像素的像素值，可代表当前原始深度图像在各像素位置的权重值。第二边界映射图像中像素点的像素值越大，则第二边界权重图像中对应像素点的像素值越小，反之则越大。
[0143]
具体地，终端可根据第二边界映射图像和预先设置的第二边界阈值，生成第二边界权重图像。
[0144]
可选地，终端可根据第二边界映射图像和预先设置的第二边界阈值，生成第二边界权重图像，具体可以通过以下三种生成方式中的任一种实现，即通过多个第二边界阈值的硬性判断生成第二边界权重图像、多个第二边界阈值的线性拟合生成第二边界权重图像、以及第二边界映射图像和第二边界阈值的拟合函数生成第二边界权重图像。其中，这三种生成方式的具体生成过程，与上述生成第一边界权重图像类似，在此不做赘述。
[0145]
步骤706，基于第二边界权重图像、第二深度图像和参考深度图像，生成第三深度图像。
[0146]
具体地，终端可基于第二边界权重图像、当前原始深度图像和参考深度图像，生成当前原始深度图像对应的去噪深度图像。
[0147]
上述实施例中，通过生成可表征当前原始深度图像与参考深度图像之间差异大小的第二边界映射图像，进而基于差异的大小确定各个原始深度图像在各像素位置对应的权重，以生成第二时域去噪处理后的当前原始深度图像对应的去噪深度图像，提升了深度图像的去噪效果。
[0148]
在一个实施例中，参考深度图像是从参考深度图像列表中的获取得到，上述深度图像去噪方法还包括：将当前原始深度图像对应的去噪深度图像写入至参考深度图像列表中。
[0149]
其中，参考深度图像列表是记录参考深度图像的列表。
[0150]
具体地，终端可将当前原始深度图像对应的去噪深度图像写入至参考深度图像列表中，以为当前原始深度图像的下一个原始深度图像去噪准备对应的参考深度图像，提升深度图像去噪速率。
[0151]
在一个实施例中，如图8所示，终端可将当前原始深度图像(curfrm)和当前原始深度图像对应的参考深度图像(reffrm)一起作为对应时域去噪模块(tnr)的输入，对应时域去噪模块可参考当前原始深度图像对应的参考深度图像，对当前原始深度图像进行多帧去
噪，输出当前原始深度图像对应的去噪深度图像(tnrfrm)。同时，终端还可将当前原始深度图像对应的去噪深度图像写入至参考深度图像列表中。
[0152]
在一个实施例中，如图9所示，步骤212，也就是将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像，具体包括以下步骤：
[0153]
步骤902，确定第一深度图像在各像素位置的第一融合权重，确定第三深度图像在对应像素位置的第二融合权重。
[0154]
其中，第一融合权重是第一深度图像在各像素位置所对应的权重值。第二融合权重是第三深度图像在各像素位置所对应的权重值。
[0155]
具体地，终端可确定第一深度图像在各像素位置的第一融合权重，以及确定第三深度图像在对应像素位置的第二融合权重。
[0156]
可选地，第一融合权重和第二融合权重可通过人工进行人为设置，也可以通过对应的自适应算法计算得到。
[0157]
步骤904，根据第一深度图像、第三深度图像、第一融合权重和第二融合权重，生成融合图像。
[0158]
其中，融合图像是将第一深度图像中的各像素与第三深度图像中的对应像素进行融合得到的与各像素对应的图像。
[0159]
具体地，终端可根据第一深度图像、第三深度图像、第一融合权重和第二融合权重，生成融合图像。
[0160]
步骤906，基于融合图像，生成与目标对象对应的目标深度图像。
[0161]
具体地，终端可基于融合图像，生成与目标对象对应的目标深度图像。
[0162]
上述实施例中，通过将第一深度图像和第三深度图像的各像素点进行融合之后，在输入至深度图像生成器，以生成最终的目标深度图像。这样，进一步提升了深度图像的精度。
[0163]
在一个实施例中，融合图像通过以下公式计算得到：
[0164][0165]
其中，i表示第一深度图像和第三深度图像中的第i个像素；表示融合图像中第i个像素的像素值；表示第一深度图像中第i个像素的像素；表示第三深度图像中第i个像素的像素；表示在第i个像素位置对应的权重；表示在第i个像素位置对应的权重。
[0166]
如图10所示，传统的深度图像去噪系统架构，通常只包括一条通路，即终端的信号发射器向目标对象发射调制信号，目标对象向终端反射光信号。终端通过信号接收器接收光信号，并基于光信号生成原始深度信息。进而终端可通过中处理模块对原始深度信息进行预处理后，输入至深度图像生成器，以生成深度图像，进而才对以输出的深度图像进行去噪处理。传统的深度图像去噪方法，仅对终端已经输出的深度图像进行去噪，其去噪效果非常有限，从而导致终端最终输出的深度图像精度较低。
[0167]
然而，本技术的深度图像去噪系统架构，如图11所示，包括了三条去噪通道。其中，通道a和通道b负责对生成深度图像所必须的中间数据进行去噪，通道c负责对已经生成的深度图像进行去噪。本技术的深度图像去噪方法，通过三条有效的去噪通路，在对已经输出
的深度图像进行去噪的同时，还对生成深度图像的中间数据进行联合去噪，保障了深度图像的去噪效果，提升了最终输出的深度图像的精度。
[0168]
在一个实施例中，信号发射器通过控制积分时间，向目标对象发射8组调制信号，信号接收器可接收目标对象反射的8组光信号，对这8组光信号进行光电转换后再进行10比特量化，得到8个原始相位图像。终端可通过通道a对这8个原始相位图像进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息，通过通道b对这8个原始相位图像进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息。进而，终端可将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，以生成第一深度图像。同时，终端可通过通道c对这8个原始相位图像进行预处理后生成第二深度图像，并对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像。终端可将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像。
[0169]
在一个实施例中，信号发射器通过控制积分时间，向目标对象发射4组调制信号，信号接收器可接收目标对象反射的4组光信号，对这4组光信号进行光电转换后再进行10比特量化，得到4个原始相位图像。终端旁路通道a和通道c，只通过通道b对这4个原始相位图像进行第二去噪处理后再进行预处理，以生成与目标对象对应的目标深度图像。
[0170]
在一个具体的实施例中，提供了一种深度图像去噪方法，具体包括以下过程：
[0171]
(1)、获取目标对象反射的多于一条光信号。
[0172]
(2)、按照多于一条光信号的接收时间，生成光信号序列。
[0173]
(3)、根据光信号序列确定目标对象对应的原始深度信息；原始深度信息为光信号序列对应的包含多个原始相位图像的第一图像序列。
[0174]
(4)、对原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息。
[0175]
(5)、对当前原始相位图像进行空域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的空域去噪图像。
[0176]
(6)、基于当前原始相位图像对应的空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异，生成第一边界映射图像；第一边界映射图像，用于反映空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异大小；参考去噪图像是第一图像序列中当前原始相位图像的前一个原始相位图像对应的时域去噪图像；参考去噪图像是从参考去噪图像列表中获取得到。
[0177]
(7)、根据第一边界映射图像和预先设置的第一边界阈值，生成第一边界权重图像。
[0178]
(8)、基于第一边界权重图像、当前原始相位图像对应的空域去噪图像和参考去噪图像，生成当前原始相位图像对应的时域去噪图像。
[0179]
可选地，时域去噪图像通过以下公式计算得到：
[0180][0181]
其中，tnrfrm
i,j
表示时域去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；snrfrm
i,j
表示空域去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；reffrm
i,j
表示参考去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；bdr-wgt
i,j
表示第一边界权重图像在像素位置(i,j)的像素值。
[0182]
(9)、根据当前原始相位图像对应的时域去噪图像、多个原始相位图像中的其他原
始相位图像对应的时域去噪图像，以及预先设置的差异阈值，确定去噪系数。
[0183]
(10)、根据去噪系数、当前原始相位图像对应的时域去噪图像、以及多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，生成当前原始相位图像对应的去噪相位图像。
[0184]
可选地，去噪系数通过以下公式计算得到：
[0185]
coef_k
i,j
＝abs(outfrm_t
i,j-outfrm_k
i,j
)《thr？1:0
[0186]
其中，coef_k
i,j
表示像素位置(i,j)对应的去噪系数；outfrm_t
i,j
表示当前原始相位图像对应的时域去噪图像；outfrm_k
i,j
表示多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像；thr表示预先设置的差异阈值；
[0187]
去噪相位图像通过以下公式计算得到：
[0188][0189]
其中，phase_t
i,j
表示去噪相位图像在像素位置(i,j)的像素值；n表示原始相位图像的数量。
[0190]
(11)、将当前原始相位图像对应的时域去噪图像写入至参考去噪图像列表中。
[0191]
可选地，预处理包括滤波、编码和数据格式转换中的至少一种；进行预处理后的第二中间深度信息中相位图像的数量，与进行预处理前的去噪深度信息中原始相位图像的数量相同。
[0192]
(12)、对去噪相位图像进行预处理，得到第二中间深度信息。
[0193]
(13)、将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于融合深度信息生成第一深度图像。
[0194]
(14)、对原始深度信息进行预处理，得到第三中间深度信息。
[0195]
(15)、基于第三中间深度信息生成第二深度图像；第二深度图像为光信号序列对应的包含多个原始深度图像的第二图像序列，第三深度图像为原始深度图像对应的去噪深度图像。
[0196]
(16)、基于当前原始深度图像与参考深度图像之间的差异，生成第二边界映射图像；第二边界映射图像，用于反映当前原始深度图像与参考深度图像之间的差异大小；参考深度图像是从参考深度图像列表中的获取得到。
[0197]
(17)、根据第二边界映射图像和预先设置的第二边界阈值，生成第二边界权重图像。
[0198]
(18)、基于第二边界权重图像、当前原始深度图像和参考深度图像，生成当前原始深度图像对应的去噪深度图像。
[0199]
(19)、将当前原始深度图像对应的去噪深度图像写入至参考深度图像列表中。
[0200]
(20)、确定第一深度图像在各像素位置的第一融合权重，确定去噪深度图像像在对应像素位置的第二融合权重。
[0201]
(21)、根据第一深度图像、去噪深度图像、第一融合权重和第二融合权重，生成与融合图像。
[0202]
(22)、基于融合图像，生成与目标对象对应的目标深度图像。
[0203]
可选地，融合图像通过以下公式计算得到：
[0204][0205]
其中，i表示第一深度图像和去噪深度图像中的第i个像素；表示融合图像中第i个像素的像素值；表示第一深度图像中第i个像素的像素值；表示去噪深度图像中第i个像素的像素值；表示在第i个像素位置对应的权重；表示在第i个像素位置对应的权重。
[0206]
应该理解的是，虽然图2、3、7、9的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、3、7、9中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0207]
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种深度图像去噪装置1200，包括：获取模块1201、第一处理模块1202、第二处理模块1203、信息融合模块1204、生成模块1205和图像融合模块1206，其中：
[0208]
获取模块1201，用于获取目标对象对应的原始深度信息。
[0209]
第一处理模块1202，用于对原始深度信息进行预处理后再进行第一去噪处理，得到第一中间深度信息。
[0210]
第二处理模块1203，用于对原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息。
[0211]
信息融合模块1204，用于将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于融合深度信息生成第一深度图像；
[0212]
生成模块1205，用于根据原始深度信息生成第二深度图像，对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像。
[0213]
图像融合模块1206，用于将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像。
[0214]
在一个实施例中，获取模块1201还用于获取目标对象反射的多于一条光信号；按照多于一条光信号的接收时间，生成光信号序列；根据光信号序列确定目标对象对应的原始深度信息。
[0215]
在一个实施例中，第一去噪处理和第二去噪处理相同。
[0216]
在一个实施例中，第二处理模块1203还用于对原始深度信息进行第二去噪处理，得到去噪深度信息，对去噪深度信息进行预处理，得到第二中间深度信息；原始深度信息为光信号序列对应的包含多个原始相位图像的第一图像序列；去噪深度信息为原始相位图像对应的去噪相位图像。第二处理模块1203还用于对当前原始相位图像进行空域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的空域去噪图像；基于参考去噪图像，对当前原始相位图像对应的空域去噪图像进行第一时域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的时域去噪图像；参考去噪图像是第一图像序列中当前原始相位图像的前一个原始相位图像对应的时域去噪图像；基于当前原始相位图像对应的时域去噪图像，生成当前原始相位图像对应的去噪
相位图像。
[0217]
在一个实施例中，基于多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，对当前原始相位图像对应的时域去噪图像进行第二时域去噪处理，得到当前原始相位图像对应的去噪相位图像。
[0218]
在一个实施例中，第二处理模块1203还用于基于当前原始相位图像对应的空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异，生成第一边界映射图像；第一边界映射图像，用于反映空域去噪图像与参考去噪图像之间的差异大小；根据第一边界映射图像和预先设置的第一边界阈值，生成第一边界权重图像；基于第一边界权重图像、当前原始相位图像对应的空域去噪图像和参考去噪图像，生成当前原始相位图像对应的时域去噪图像。
[0219]
在一个实施例中，时域去噪图像通过以下公式计算得到：
[0220][0221]
其中，tnrfrm
i,j
表示时域去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；snrfrm
i,j
表示空域去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；reffrm
i,j
表示参考去噪图像在像素位置(i,j)的像素值；bdr-wgt
i,j
表示第一边界权重图像在像素位置(i,j)的像素值。
[0222]
在一个实施例中，第二处理模块1203还用于根据当前原始相位图像对应的时域去噪图像、多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，以及预先设置的差异阈值，确定去噪系数；根据去噪系数、当前原始相位图像对应的时域去噪图像、以及多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像，生成当前原始相位图像对应的去噪相位图像。
[0223]
在一个实施例中，去噪系数通过以下公式计算得到：
[0224]
coef_k
i,j
＝abs(outfrm_t
i,j-outfrm_k
i,j
)《thr？1:0
[0225]
其中，coef_k
i,j
表示像素位置(i,j)对应的去噪系数；outfrm_t
i,j
表示当前原始相位图像对应的时域去噪图像；outfrm_k
i,j
表示多个原始相位图像中的其他原始相位图像对应的时域去噪图像；thr表示预先设置的差异阈值；
[0226]
去噪相位图像通过以下公式计算得到：
[0227][0228]
其中，phase_t
i,j
表示去噪相位图像在像素位置(i,j)的像素值；n表示原始相位图像的数量。
[0229]
在一个实施例中，参考去噪图像是从参考去噪图像列表中获取得到，上述深度图像去噪装置1201还包括第一写入模块，用于将时域去噪图像写入至参考去噪图像列表中。
[0230]
在一个实施例中，预处理包括滤波、编码和数据格式转换中的至少一种；进行预处理后的第二中间深度信息中相位图像的数量，与进行预处理前的去噪深度信息中原始相位图像的数量相同。
[0231]
在一个实施例中，生成模块1205还用于对原始深度信息进行预处理，得到第三中间深度信息；基于第三中间深度信息生成第二深度图像。
[0232]
在一个实施例中，生成模块1205还用于基于当前原始深度图像与参考深度图像之
间的差异，生成第二边界映射图像；第二边界映射图像，用于反映当前原始深度图像与参考深度图像之间的差异大小；参考深度图像是第二图像序列中当前原始深度图像的前一个原始深度图像对应的去噪深度图像；根据第二边界映射图像和预先设置的第二边界阈值，生成第二边界权重图像；基于第二边界权重图像、当前原始深度图像和参考深度图像，生成当前原始深度图像对应的去噪深度图像。
[0233]
在一个实施例中，参考深度图像是从参考深度图像列表中的获取得到，上述深度图像去噪装置1201还包括第二写入模块，用于将当前原始深度图像对应的去噪深度图像写入至参考深度图像列表中。
[0234]
在一个实施例中，图像融合模块1206还用于确定第一深度图像在各像素位置的第一融合权重，确定第三深度图像在对应像素位置的第二融合权重；根据第一深度图像、第三深度图像、第一融合权重和第二融合权重，生成融合图像；基于融合图像，生成与目标对象对应的目标深度图像。
[0235]
在一个实施例中，融合图像通过以下公式计算得到：
[0236][0237]
其中，i表示第一深度图像和第三深度图像中的第i个像素；表示融合图像中第i个像素的像素值；表示第一深度图像中第i个像素的像素值；表示第三深度图像中第i个像素的像素值；表示在第i个像素位置对应的权重；表示在第i个像素位置对应的权重。
[0238]
上述深度图像去噪装置，通过获取目标对象对应的原始深度信息；对原始深度信息进行第一预处理后再进行去噪处理，得到第一中间深度信息；对原始深度信息进行第二去噪处理后再进行预处理，得到第二中间深度信息；将第一中间深度信息和第二中间深度信息进行融合，得到融合深度信息，基于融合深度信息生成第一深度图像；根据原始深度信息生成第二深度图像，对第二深度图像进行第三去噪处理，得到第三深度图像；将第一深度图像和第三深度图像进行融合，得到与目标对象对应的目标深度图像。这样，通过三条有效的去噪通路，在对已经输出的深度图像进行去噪的同时，还对生成深度图像的中间数据进行联合去噪，保障了深度图像的去噪效果，提升了最终输出的深度图像的精度。
[0239]
上述深度图像去噪装置中各个模块的划分仅仅用于举例说明，在其他实施例中，可将深度图像去噪装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述深度图像去噪装置的全部或部分功能。
[0240]
关于深度图像去噪装置的具体限定可以参见上文中对于深度图像去噪方法的限定，在此不再赘述。上述深度图像去噪装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0241]
图13为一个实施例中电子设备的内部结构示意图。如图13所示，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器和存储器。其中，该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备的运行。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以下各个实施例所
提供的一种深度图像去噪方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。该电子设备可以是手机、平板电脑、pda(personal digital assistant，个人数字助理)、pos(point of sales，销售终端)、车载电脑、穿戴式设备等任意终端设备。
[0242]
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的服务器的限定，具体的服务器可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0243]
本技术实施例中提供的深度图像去噪装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在电子设备的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本技术实施例中所描述方法的步骤。
[0244]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行深度图像去噪方法的步骤。
[0245]
一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行深度图像去噪方法。
[0246]
本技术所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddr sdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)。
[0247]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。