[發(fā)明專利]一種用于動態(tài)圖像增強呈現(xiàn)中的圖像特征處理方法及裝置

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• 申請日: 2021-02-20
• 公開（公告）號: CN112926593A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李毅;吳益劍;范林龍
• 申請（專利權(quán)）人: 溫州大學(xué)
• 主分類號: G06K9/40
• 分類號: G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 溫州名創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33258
• 代理人: 陳加利

本發(fā)明提供一種用于動態(tài)圖像增強呈現(xiàn)中的圖像特征處理方法，包括獲取模板圖像和識別圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)的FAST算法，分別檢測出模板圖像及識別圖像的特征點；根據(jù)預(yù)設(shè)的BRIEF方法，對含有特征關(guān)鍵點的模板圖像及識別圖像均進(jìn)行平滑模糊處理，使得模板圖像及識別圖像各自的特征點均能以二進(jìn)制編碼表征；基于模板圖像及識別圖像各自以二進(jìn)制編碼表征的特征點，利用漢明距離計算獲取模板圖像與識別圖像之間匹配度符合預(yù)定條件的若干特征點，并輸出。實施本發(fā)明，能降低增強現(xiàn)實模板圖像特征提取的算法難度，充分的滿足特征提取與匹配的實時性要求，在一定程度上還不受圖像環(huán)境噪點和變換的影響。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于動態(tài)圖像增強呈現(xiàn)中的圖像特征處理方法及裝置。

背景技術(shù)

增強現(xiàn)實(Augmented Reality)技術(shù)是一種通過計算機圖形學(xué)和計算機視覺的結(jié)合，利用圖像的特征檢測與匹配，并映射三維模型與圖像之上的空間虛實融合呈現(xiàn)技術(shù)。

作為人類在真實世界中觀察事物的維度擴展，增強現(xiàn)實技術(shù)能夠增強獲取事物的數(shù)字信息(如包括文字、圖像、三維模型、語音等)，并通過模擬仿真實現(xiàn)與虛擬物體的動態(tài)交互。因此，增強現(xiàn)實技術(shù)廣泛的應(yīng)用于傳媒娛樂、教育醫(yī)療培訓(xùn)、手術(shù)虛擬仿真、工業(yè)制造輔助、智能駕駛引導(dǎo)等多個領(lǐng)域，為人類的生產(chǎn)生活提供了智能化數(shù)字交互便利。

眾所周知，增強現(xiàn)實技術(shù)需要采集并提取模板圖像的有效特征。由于受限硬件設(shè)備采集效率和分辨率的影響，因此直接關(guān)系到圖像識別與模型增強呈現(xiàn)效果。此外，增強現(xiàn)實技術(shù)在實際增強應(yīng)用呈現(xiàn)時，需要克服復(fù)雜環(huán)境中各種因素對模板圖像的識別正確率的影響。由此可見，如何快速準(zhǔn)確地對模板圖像的特征進(jìn)行檢測與空間定位、虛實遮擋交互及關(guān)鍵區(qū)域自然特征提取，并克服環(huán)境等因素對增強呈現(xiàn)帶來的影響成為研究人員對增強現(xiàn)實技術(shù)關(guān)注的熱點。

目前，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對以上問題進(jìn)行了深入的研究。傳統(tǒng)的增強現(xiàn)實模板圖像特征提取主要分為簡易標(biāo)簽特征提取與自然特征提取。其中，簡易標(biāo)簽特征提取因形式粗陋，很難在實際應(yīng)用場景中為用戶帶來良好的體驗，逐漸被自然特征提取所替代。然而，自然特征提取盡管逐漸成為了增強現(xiàn)實應(yīng)用的主角，但是算法復(fù)雜度較高，無法滿足增強現(xiàn)實應(yīng)用實時特征匹配的需求，在一定程度上還受圖像環(huán)境噪點和變換的影響。

因此，有必要提供一種圖像特征處理方法，能降低增強現(xiàn)實模板圖像特征提取的算法難度，充分的滿足特征提取與匹配的實時性要求，在一定程度上還不受圖像環(huán)境噪點和變換的影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種用于動態(tài)圖像增強呈現(xiàn)中的圖像特征處理方法及裝置，能降低增強現(xiàn)實模板圖像特征提取的算法難度，充分的滿足特征提取與匹配的實時性要求，在一定程度上還不受圖像環(huán)境噪點和變換的影響。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種用于動態(tài)圖像增強呈現(xiàn)中的圖像特征處理方法，所述方法包括以下步驟：

獲取模板圖像和識別圖像；

根據(jù)預(yù)設(shè)的FAST算法，分別檢測出所述模板圖像及所述識別圖像的特征點；

根據(jù)預(yù)設(shè)的BRIEF方法，對含有特征關(guān)鍵點的模板圖像及識別圖像均進(jìn)行平滑模糊處理，使得所述模板圖像及所述識別圖像各自的特征點均能以二進(jìn)制編碼表征；

基于所述模板圖像及所述識別圖像各自以二進(jìn)制編碼表征的特征點，利用漢明距離計算獲取所述模板圖像與所述識別圖像之間匹配度符合預(yù)定條件的若干特征點，并輸出。

其中，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的FAST算法，分別檢測出所述模板圖像及所述識別圖像的特征點的具體步驟包括：

讀取當(dāng)前目標(biāo)圖像；其中，所述當(dāng)前目標(biāo)圖像為所述模板圖像或所述識別圖像；