[發明專利]在輸入圖像中確定注冊圖像的方法及相關裝置、設備

在審

• 申請號: 202110210093.0
• 申請日: 2021-02-24
• 公開（公告）號: CN112884047A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 王求元;王楠
• 申請（專利權）人: 浙江商湯科技開發有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/16
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 何倚雯

本申請公開了一種在輸入圖像中確定注冊圖像的方法及相關裝置、設備，其中，在輸入圖像中確定注冊圖像的方法包括：先獲取注冊圖像中的至少一個注冊特征點和輸入圖像中的至少一個輸入特征點；以每一注冊特征點和每一輸入特征點作為一個點對并根據每一個點對以及預設尺度計算注冊圖像到輸入圖像的關系矩陣；對預設尺度進行迭代更新，來更新計算每一個關系矩陣，直至由對應的關系矩陣處理后的輸入圖像與注冊圖像的第一相似度計算滿足計算要求，獲得至少一個更新關系矩陣；最后從至少一個更新關系矩陣中確定一個最優關系矩陣，根據最優關系矩陣確定注冊圖像在輸入圖像中的位置。上述方案，能夠確定小尺寸的注冊圖像在輸入圖像的位置。

技術領域

本申請涉及注冊算法的技術領域，特別是涉及一種在輸入圖像中確定注冊圖像的方法及相關裝置、設備。

背景技術

增強現實技術(Augmented Reality，縮寫為AR)是一種將虛擬信息與真實世界巧妙融合的技術。虛擬現實技術(英文名稱：Virtual Reality，縮寫為VR)是一種囊括了計算機、電子信息、仿真技術于一體并通過計算機模擬虛擬環境來給人以環境沉浸感的技術。增強/虛擬現實是計算機視覺領域中熱門的應用熱點。算法通過攝像機作為輸入設備，通過圖像算法的處理，數字化周圍環境的信息，從而獲得與真實環境進行交互的體驗。

現有的注冊算法分為兩類：深度學習和特征點法。其中，深度學習需要離線地訓練，通過給定一組訓練數據，來學習注冊圖像的表面特征，得到檢測網絡模型。在使用時，將圖像輸入到檢測網絡模型中，便可獲得注冊圖像在圖像上的位置。這類方法流程簡潔高效，是一種端到端的設計方案。但該類方法計算量大、難以部署到邊緣設備中且對小目標的檢測能力有限。

目前，針對小目標的圖像注冊，行業內沒有較好的技術方案對其進行定位處理。

發明內容

本申請提供一種在輸入圖像中確定注冊圖像的方法及相關裝置、設備。

本申請第一方面提供了一種在輸入圖像中確定注冊圖像的方法，包括：獲取注冊圖像中的至少一個注冊特征點，以及輸入圖像中的至少一個輸入特征點；注冊特征點包括注冊特征點坐標和注冊特征點方向，輸入特征點包括輸入特征點坐標和輸入特征點方向；以每一注冊特征點和每一輸入特征點作為一個點對，獲得至少一個點對；根據每一個點對以及預設尺度計算注冊圖像到輸入圖像的關系矩陣，獲得至少一個關系矩陣；基于預設規則對預設尺度進行迭代更新，以更新計算每一個關系矩陣，直至由對應的關系矩陣處理后的輸入圖像與注冊圖像的第一相似度計算滿足計算要求，獲得至少一個更新關系矩陣；從至少一個更新關系矩陣中確定一個最優關系矩陣，根據最優關系矩陣確定注冊圖像在輸入圖像中的位置。

因此，通過獲取注冊圖像中的至少一個注冊特征點，以及輸入圖像中的至少一個輸入特征點；注冊特征點包括注冊特征點坐標和注冊特征點方向，輸入特征點包括輸入特征點坐標和輸入特征點方向，以基于注冊特征點和輸入特征點進行注冊圖像在輸入圖像上的定位；根據每一個點對以及預設尺度計算注冊圖像到輸入圖像的關系矩陣，獲得至少一個關系矩陣；基于預設規則對預設尺度進行迭代更新，以更新計算每一個關系矩陣，直至由對應的關系矩陣處理后的輸入圖像與注冊圖像的第一相似度計算滿足計算要求，獲得至少一個更新關系矩陣；基于第一相似度對更新關系矩陣進行判定，以在一定程度上保證更新關系矩陣的準確性和可靠性。從至少一個更新關系矩陣中確定一個最優關系矩陣，根據最優關系矩陣確定注冊圖像在輸入圖像中的位置，對至少一個更新關系進行擇優挑選，以最大程度地找準注冊圖像在輸入圖像的位置，進一步提高在輸入圖像中確定注冊圖像的方法的準確性和可靠性。

其中，注冊特征點為注冊圖像中的角點，輸入特征點為輸入圖像中的角點。

因此，基于注冊圖像中的角點和輸入圖像中的角點對注冊圖像在輸入圖像中的位置進行定位，以進一步提高在輸入圖像中確定注冊圖像的方法的準確性。

其中，根據每一個點對以及預設尺度計算所述注冊圖像到輸入圖像的關系矩陣，獲得至少一個關系矩陣的步驟還包括：針對注冊圖像以矩形圖像的計算方式進行關系矩陣的計算。