[發明專利]用于飛拍過程中圖像篩選的方法和系統

有效

• 申請號: 202110099734.X
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112734752B
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發明（設計）人: 杭天欣;馬元巍;陳紅星;王克賢;潘正頤;侯大為
• 申請（專利權）人: 上海微億智造科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06F16/583
• 代理公司: 上海段和段律師事務所 31334
• 代理人: 祁春倪;郭國中

1.一種用于飛拍過程中圖像篩選的方法，其特征在于，包括：

步驟甲：獲取單適應性矩陣H_AB；

步驟乙：根據單適應性矩陣H_AB篩選圖片；

所述步驟甲，包括：

步驟甲S1：對拍攝位點正確的圖像進行隨機剪裁，獲得剪裁的圖像塊A；

步驟甲S2：對圖像塊A的四個角進行隨機擾動，獲得四對偏移量Δx_i，Δy_i，i＝1，2，3，4；其中，Δx_i表示平面直角坐標系下X軸的偏移量，Δy_i表示平面直角坐標系下Y軸的偏移量；并根據對偏移量計算得到單適應性矩陣H_AB；將圖像塊A通過H_AB的逆矩陣轉換得到圖像塊B；

步驟甲S3：將圖像塊A和圖像塊B作為輸入，單適應性矩陣H_AB作為監督Label，送入homographyNet進行訓練；讓homographyNet網絡去學習樣本對之間的變換，圖像塊A、B是作為一對樣本對，作為模型輸入，預測出單適應性矩陣并獲得單適應性矩陣H_AB作為label進行監督。

2.根據權利要求1所述的用于飛拍過程中圖像篩選的方法，其特征在于，

在步驟甲S1中，按照矩形進行隨機剪裁得到圖像塊A，矩形是固定大小的；

在步驟甲S2中，剪裁圖像塊A的四個角的坐標隨機擾動后的四個角坐標其中i＝1，2，3，4；x、y分別表示直角坐標系中的橫軸、縱軸；偏移量的計算過程分別對四個角計算，獲得四對偏移量Δx_i，Δy_i；

求解四對方程組：

其中i＝1，2，3，4；在求H_AB時添加約束h33＝1，求得唯一解；

h11，h12，h13；h21，h22，h23；h31，h32，h33為參數；

3.根據權利要求1所述的用于飛拍過程中圖像篩選的方法，其特征在于，所述步驟乙包括：

步驟乙S1：對樣本的拍攝設定運動軌跡，并在運動軌跡上設置拍攝位點；將拍攝的所有圖像以灰度形式存進飛拍圖像庫；

步驟乙S2：第一次篩選：利用拉普拉斯算子對飛拍圖像庫中圖片進行模糊篩選；

步驟乙S3：第二次篩選：將第一次篩選后的飛拍圖像庫的清晰圖片與正確圖像庫里對應的圖像作為輸入，送入步驟甲訓練得到的homographyNet，進行推理，獲得兩張圖片的單適應性矩陣H_AB，并由H_AB計算飛拍圖像和正確圖像之間的變換差距，并從飛拍圖像庫中篩除大于設定闕值T的飛拍圖像；

步驟乙S4：記錄出經過兩次篩選后，存留下來飛拍照片的拍攝位點和運動軌跡；其中，存留下來飛拍照片的拍攝位點作為更新后的拍攝位點，存留下來飛拍照片的運動軌跡作為更新后的運動軌跡；提高變換差距的闕值T；返回觸發步驟乙S1繼續執行；

步驟乙S4返回步驟乙S1為迭代優化運動軌跡和拍攝位點，縮小拍攝位點隨機生成的范圍和數量，逐步提高變換差距的闕值T，直到剩下6個最合適的拍攝位點，6個最合適的拍攝位點具體為上下左右前后六個角度的正投影視圖。

4.根據權利要求3所述的用于飛拍過程中圖像篩選的方法，其特征在于，

在所述步驟乙S2中，拉普拉斯算子是圖像的二階導，檢測圖像灰度值的快速變化；對于清晰圖像，其邊界信息較多，經拉普拉斯計算后方差較大；而對于模糊圖像，其邊界信息較少，經拉普拉斯計算后方差較??；對圖片進行拉普拉斯計算后，得到圖片方差，對此設定方差閾值，篩選出模糊圖像；

在所述步驟乙S3中，H_AB是一個3*3的矩陣，拆成：

其中A_2*2是仿射變換參數，T_2*1平移變換參數；

V^T表示變換后邊緣交點關系，而s＝1；

分別計算出A_2*2，T_2*1和V^T的行列式，分別記作為a，t，v；

飛拍圖像和正確圖像之間的變換差距用a，t，v的平均值來表示。