[發明專利]圖像處理方法、裝置、計算設備和介質

有效

• 申請號: 202010193670.5
• 申請日: 2020-03-18
• 公開（公告）號: CN111414925B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 徐立華
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V10/46
• 分類號: G06V10/46;G06V10/75
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 李世陽

本公開提供了一種圖像處理方法，可用于自動駕駛，尤其是自主泊車技術領域。所述圖像處理方法包括：在目標圖像中確定針對關鍵點的目標區域，其中，目標區域包括關鍵點和處于關鍵點周圍的多個梯度點，關鍵點用于表征目標圖像的圖像特征，多個梯度點中的每個梯度點各自具有多個梯度分量；針對每個梯度點，將多個梯度分量分別分配至多個投影分組中，以得到關鍵點的描述信息，其中，多個投影分組由目標區域對應的投影空間的多個投影區域劃分而成；以及基于描述信息對目標圖像進行圖像特征比對。本公開還提供了一種圖像處理裝置、一種計算設備以及一種計算機可讀存儲介質。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，更具體地，涉及一種圖像處理方法、一種圖像處理裝置、一種計算設備以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

在執行圖像識別時，通常需要獲取待識別圖像的特征，以便基于待識別圖像的特征進行特征比對。其中，圖像的特征例如可以由圖像中的關鍵點以及關鍵點的描述信息來表征，描述信息也稱描述子或描述符。例如以SIFT(Scale-Invariant?Feature?Transform，尺度不變特征轉換)算法為例，在通過SIFT算法進行圖像處理時，可以通過計算圖像的關鍵點和關鍵點的描述子來表征圖像的特征。SIFT算法常用于自動泊車以及目標檢測等場景中。

然而相關技術在計算描述信息時需要耗費大量的計算資源。

發明內容

有鑒于此，本公開提供了一種優化的圖像處理方法、圖像處理裝置、計算設備和計算機可讀存儲介質。

本公開的一個方面提供了一種圖像處理方法，包括：在目標圖像中確定針對關鍵點的目標區域，其中，所述目標區域包括所述關鍵點和處于所述關鍵點周圍的多個梯度點，所述關鍵點用于表征所述目標圖像的圖像特征，所述多個梯度點中的每個梯度點各自具有多個梯度分量，針對所述每個梯度點，將所述多個梯度分量分別分配至多個投影分組中，以得到所述關鍵點的描述信息，其中，所述多個投影分組由所述目標區域對應的投影空間的多個投影區域劃分而成，基于所述關鍵點的描述信息對所述目標圖像進行圖像特征比對。

根據本公開實施例，上述多個梯度點中的每個梯度點均包括N個梯度分量，N為大于或等于2的整數，所述多個投影分組包括N個投影分組。其中，所述將多個梯度分量分別分配至多個投影分組中，以得到所述關鍵點的描述信息包括：確定與所述目標區域對應的投影空間，其中，所述投影空間包括所述N個投影分組，每個投影分組包括多個分區，每個分區具有N個投影方向中的一個投影方向，每個分區及其投影方向表征一個投影區域，將所述N個梯度分量分別分配至所述N個投影分組中，根據所述投影空間中的梯度分量，確定所述關鍵點的描述信息。

根據本公開實施例，上述N個投影分組中的每個投影分組均包括多個目標投影區域，每個目標投影區域均包括p×q個分區，所述p×q個分區的投影方向之間彼此不相鄰，p為大于或等于2的整數，q為大于或等于2的整數。其中，針對所述每個梯度點，所述將N個梯度分量分別分配至所述N個投影分組中包括：根據所述梯度點的位置，確定與所述梯度點對應的目標投影區域，根據所述梯度點的方向，確定與所述梯度點對應的投影方向，根據所確定的目標投影區域和投影方向，確定所述梯度點的各個梯度分量對應的投影區域，將所述梯度點的N個梯度分量分別分配至所確定的投影區域所屬的N個投影分組。

根據本公開實施例，上述方法還包括：獲取原始圖像，基于多個采樣參數對所述原始圖像進行采樣處理，以得到具有彼此不同圖像尺度的多層圖像，確定所述多層圖像中的任意一層圖像作為所述目標圖像。

根據本公開實施例，上述方法還包括：獲取原始圖像，基于多個采樣參數對所述原始圖像進行采樣處理，以得到具有彼此不同圖像尺度的多層圖像，針對所述多層圖像中的每一層圖像，基于不同的模糊參數處理每一層圖像，以得到每一層圖像的多個子圖像，針對所述多層圖像中任意一層圖像中的多個子圖像，確定任意一個子圖像作為所述目標圖像。