[發明專利]圖像處理方法和裝置

在審

• 申請號: 202110461864.3
• 申請日: 2021-04-27
• 公開（公告）號: CN113112398A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 葉曉青;譚嘯;孫昊
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T7/13;G06T7/33
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本公開提供了圖像處理方法、裝置、電子設備、存儲介質、計算機程序產品，涉及人工智能領域，具體涉及計算機視覺和深度學習，可用于圖像拼接場景下。具體實現方案為：獲取待處理的第一圖像和第二圖像。根據第一圖像和第二圖像的絕對差值生成差值圖。從差值圖中確定響應最大的點作為特征點。計算特征點在第一圖像中的位置和特征點在第二圖像中的位置之間的第一偏移。根據第一偏移生成第一圖像和第二圖像的第一單應性變換矩陣。該實施方式減少了特征點提取、描述、匹配的時間，提高了計算速度。

技術領域

本公開涉及人工智能領域，尤其涉及計算機視覺和深度學習，可用于圖像拼接場景下，具體為圖像處理方法、裝置、電子設備、存儲介質、計算機程序產品。

背景技術

單應(Homography)是射影幾何中的概念，又稱為射影變換。它把一個射影平面上的點(三維齊次矢量)映射到另一個射影平面上。單應是關于三維齊次矢量的一種線性變換，可以用一個3×3的非奇異矩陣H表示，這個矩陣H稱為單應矩陣。使用這個矩陣，就可以將射影平面上的一個點投影到另一個平面上。

目前，對全景拼接，現有的方法主要是直接基于特征點進行前后幀拼接，并映射到同一個圖下，但是特征點提取、描述和匹配非常耗時，不適用于有實時需求的端上應用場景。

發明內容

本公開提供了一種圖像處理方法、裝置、設備、存儲介質以及計算機程序產品。

根據本公開的第一方面，提供了一種圖像處理方法，包括：獲取待處理的第一圖像和第二圖像。根據第一圖像和第二圖像的絕對差值生成差值圖。從差值圖中確定響應最大的點作為特征點。計算特征點在第一圖像中的位置和特征點在第二圖像中的位置之間的第一偏移。根據第一偏移生成第一圖像和第二圖像的第一單應性變換矩陣。

根據本公開的第二方面，提供了一種圖像處理裝置，包括：獲取單元，被配置成獲取待處理的第一圖像和第二圖像。生成單元，被配置成根據第一圖像和第二圖像的絕對差值生成差值圖。確定單元，被配置成從差值圖中確定響應最大的點作為特征點。第一計算單元，被配置成計算特征點在第一圖像中的位置和特征點在第二圖像中的位置之間的第一偏移。第一變換單元，被配置成根據第一偏移生成第一圖像和第二圖像的第一單應性變換矩陣。

根據本公開的第三方面，提供了一種用于圖像處理的電子設備，包括：至少一個處理器。以及與至少一個處理器通信連接的存儲器。其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行第一方面中任一項的方法。

根據本公開的第四方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，計算機指令用于使計算機執行根據第一方面中任一項的方法。

根據本公開的第五方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，計算機程序在被處理器執行時實現根據第一方面中任一項的方法。

本公開的實施例提供的圖像處理方法和裝置，通過差值圖快速查找到特征點，再確定出特征點在兩個圖像中的第一偏移，根據第一偏移計算第一單應性變換矩陣。能夠簡化查找特征點的過程，減少匹配過程中的計算量，從而提高圖像處理速度。轉換得到的第一單應性變換矩陣可用于圖像配準，全景拼接，機器人定位SLAM，AR增強現實等領域。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：

圖1是本公開的一個實施例可以應用于其中的示例性系統架構圖；

圖2是根據本公開的圖像處理方法的一個實施例的流程圖；

圖3是根據本公開的圖像處理方法的又一個實施例的流程圖；