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[發明專利]混合現實虛擬呈現方法及裝置在審

專利信息
申請號: 201710140525.9 申請日: 2017-03-10
公開(公告)號: CN106997617A 公開(公告)日: 2017-08-01
發明(設計)人: 吳金勇 申請(專利權)人: 深圳市云宙多媒體技術有限公司
主分類號: G06T19/00 分類號: G06T19/00
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 518057 廣東省深圳市南山區科技園中*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 混合 現實 虛擬 呈現 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種混合現實虛擬呈現方法,其特征在于,包括:

通過攝像頭進行移動拍攝,獲取至少兩張與用戶視野相匹配的平面確定圖像,其中,所述攝像頭配置于所述用戶佩戴的混合現實眼鏡之上;

根據所述至少兩張平面確定圖像,繪制所述用戶視野中包括的空間網格平面;

根據所述空間網格平面,確定與待顯示3D物體對應的虛擬場景;

將所述虛擬場景輸出至所述混合現實眼鏡,以使所述用戶觀測到由所述虛擬場景以及所述混合現實眼鏡獲取的真實場景融合后的混合現實場景。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據所述至少兩張平面確定圖像,繪制所述用戶視野中包括的空間網格平面,包括:

分別在所述至少兩張平面確定圖像中提取特征點,并在所述至少兩張平面確定圖像中,標記相同特征點的位置;

根據所述相同特征點在不同平面確定圖像中的位置,獲取所述相同特征點的運動特征參數;

根據所述運動特征參數,繪制所述用戶視野中包括的空間網格平面。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在所述平面確定圖像中提取特征點,具體包括:

根據與所述平面確定圖像對應的至少兩個尺度空間圖像,生成高斯差分圖像,并在所述高斯差分圖像中檢測極值點作為特征點;

確定與各所述特征點對應的方向參數,并根據所述方向參數,確定與各所述特征點對應的特征描述子。

4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,根據與所述平面確定圖像對應的至少兩個尺度空間圖像,生成高斯差分圖像,并在所述高斯差分圖像中檢測極值點作為特征點,包括:

根據公式:L(x,y,σ)=G(x,y,σ)*I(x,y);以及對所述平面確定圖像I(x,y)進行多尺度空間變換,生成至少兩個尺度空間圖像L(x,y,σ);其中,(x,y)為圖像中像素點的二維坐標,σ為尺度空間因子,不同σ的高斯函數G(x,y,σ)生成不同的尺度空間圖像;

將相鄰尺度空間圖像的相減結果,作為高斯差分圖像D(x,y),不同的高斯差分圖像對應不同層的高斯差分金字塔;

根據公式對生成的所述高斯差分圖像進行求導,并將導數等于0時的極值點作為備選特征點,其中,Dl(x,y)表示高斯差分金字塔中第l層的高斯差分圖像;

計算如果計算得到的則將相應的備選特征點保留作為所述特征點;

表示在特征點處的高斯差分圖像;表示高斯差分金字塔中第l層在特征點處的高斯差分圖像;表示高斯差分金字塔中第l-1層在特征點處的高斯差分圖像。

5.根據權利要求3或4所述的方法,其特征在于,確定與各所述特征點對應的方向參數,并根據所述方向參數,確定與各所述特征點對應的特征描述子,包括:

以特征點為中心取16×16的窗口,將所述窗口內包括的各像素點作為與所述特征點關聯的關鍵點;

根據公式:以及θ(x,y)=tan2((L(x,y+1)-L(x,y-1))/(L(x+1,y)-L(x-1,y))),計算各關鍵點(x,y)處梯度的模值m(x,y)以及梯度的方向θ(x,y),L為與所述關鍵點(x,y)對應的尺度空間圖像;

以順時針方向,45度角為跨度,選取8個方向值,根據計算得到的各所述關鍵點處梯度的模值以及梯度的方向,構造直方圖,并將所述直方圖的峰值對應的梯度的方向作為所述特征點的主方向;

將坐標軸旋轉至所述特征點的主方向后,根據與所述特征點關聯的各關鍵點處梯度的模值以及梯度的方向,生成所述特征點的特征描述子F;

其中,f(n)∈F,f(n)為與所述特征點關聯的第n關鍵點的特征描述;a1,a2,a3為預設權重值;θn為第n關鍵點處梯度的方向,mn為第n關鍵點處梯度的模值,pn為第n關鍵點與所述特征點之間的相對位置。

6.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,根據所述相同特征點在不同平面確定圖像中的位置,獲取所述相同特征點的運動特征參數,包括:

根據所述相同特征點在不同平面確定圖像中的位置,計算所述相同特征點的移動方向以及位移值;

根據所述不同平面確定圖像的拍攝時間以及所述位移值,計算所述相同特征點的移動速度。

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