[發明專利]圖像處理方法、裝置、計算機可讀存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 201911312392.4
• 申請日: 2019-12-18
• 公開（公告）號: CN111091513B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 賈玉虎
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/33
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 黃威

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取拍攝場景的多幀圖像；

在所述多幀圖像中確定出參考幀圖像，并確定出所述參考幀圖像中的特征點；

獲取每兩個所述特征點的間距，并根據所述間距從所述特征點中確定出多個目標特征點；

判斷所述目標特征點是否按照重復的幾何圖形排布；

若判斷結果為是，則判定所述拍攝場景不滿足多幀降噪處理條件；

當所述拍攝場景不滿足多幀降噪處理條件時，輸出所述參考幀圖像。

2.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述根據所述間距從所述特征點中確定出多個目標特征點包括：

當兩個特征點的間距小于預設間距時，將所述兩個特征點確定為目標特征點，并將所述兩個特征點的間距添加到預設間距集合。

3.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述判斷所述目標特征點是否按照重復的幾何圖形排布包括：

確定所述預設間距集合中數值相等的間距所占的比例；

當所述比例大于預設比例時，判定所述目標特征點按照重復的幾何圖形排布。

4.根據權利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述判斷所述目標特征點是否按照重復的幾何圖形排布包括：

將所述目標特征點輸入預先經過學習的機器學習算法模型中，根據所述機器學習算法模型處理的結果判斷所述目標特征點是否按照重復的幾何圖形排布。

5.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述在所述多幀圖像中確定出參考幀圖像包括：

對所述多幀圖像的清晰度進行評價，將其中清晰度最高的一幀圖像確定為所述參考幀圖像。

6.根據權利要求1至5任一項所述的圖像處理方法，其特征在于，所述確定出所述參考幀圖像中的特征點包括：

對所述參考幀圖像進行角點檢測，獲取角點；

對檢測出的所述角點進行誤檢測剔除，以從所述角點中篩選得到所述特征點。

7.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取拍攝場景的多幀圖像；

確定模塊，用于在所述多幀圖像中確定出參考幀圖像，并確定出所述參考幀圖像中的特征點；

判斷模塊，用于獲取每兩個所述特征點的間距，并根據所述間距從所述特征點中確定出多個目標特征點；判斷所述目標特征點是否按照重復的幾何圖形排布；若判斷結果為是，則判定所述拍攝場景不滿足多幀降噪處理條件；

輸出模塊，用于當所述拍攝場景不滿足多幀降噪處理條件時，輸出所述參考幀圖像。

8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，當所述計算機程序在計算機上運行時，使得所述計算機執行如權利要求1至6任一項所述的圖像處理方法。

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述處理器與所述存儲器電性連接，所述存儲器儲存有計算機程序，所述處理器通過調用所述計算機程序，執行如權利要求1至6任一項所述的圖像處理方法。