[發明專利]圖像處理方法、裝置及計算機設備

在審

• 申請號: 202210107648.3
• 申請日: 2022-01-28
• 公開（公告）號: CN114494746A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 趙云皓
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V10/74
• 分類號: G06V10/74;G06V10/46
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 彭程

本申請公開一種圖像處理方法、裝置及計算機設備，方法包括：對目標圖像的仿射變換空間中的參考圖像進行特征點檢測；在檢測得到的參考特征點的鄰域中進行像素點采樣，得到N個像素點對；在一個或多個特征點描述維度下，根據各個像素點對的屬性信息對參考特征點進行描述，得到H個二進制描述子；對H個二進制描述子進行整合，得到參考特征點的二值特征描述子；通過對參考特征點進行逆視角變換，將參考特征點映射到目標圖像中，得到目標圖像的目標特征點；將參考特征點的二值特征描述子作為目標特征點的二值特征描述子，以基于二值特征描述子對目標圖像進行特征點匹配，這樣可在保證特征點匹配的精準度的同時，降低時間復雜度，提升匹配效率。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域，具體涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法、裝置及計算機設備。

背景技術

圖像匹配是指：通過在兩幅圖像中找到具有相同或相似特征點的內容或結構，從而在該兩幅圖像間建立對應關系的過程；也就是說，圖像匹配本質上可理解成兩幅圖像之間的特征點匹配。目前，針對需進行特征點匹配的某圖像而言，通常是采用ASIFT(Affine-SIFT)算法來獲取該圖像中的特征點以及相應的特征描述子，從而基于獲取到的特征描述子對該圖像進行特征點匹配的。具體的，ASIFT算法主要是基于物體局部可以近似為平面且透視效應可以忽略不計的假設條件，來檢測出圖像的特征點和相應的特征描述子。雖然，ASIFT算法可解決特征點匹配的問題的，但是其時間復雜度較高，這樣會導致特征點匹配的效率較低。

發明內容

本申請實施例提供了一種圖像處理方法、裝置及計算機設備，可以在保證特征點匹配的精準度的同時，降低時間復雜度，提升匹配效率。

一方面，本申請實施例提供了一種圖像處理方法，所述方法包括：

從目標圖像的仿射變換空間中獲取參考圖像，所述仿射變換空間中包括：通過模擬所述目標圖像的視角變化所得到的一個或多個圖像，所述參考圖像是所述仿射變換空間中的其中一個圖像；

對所述參考圖像進行特征點檢測，得到參考特征點；并在所述參考特征點的鄰域中進行像素點采樣，得到所述參考特征點的N個像素點對，N為正整數；

在一個或多個特征點描述維度下，根據所述參考特征點的各個像素點對的屬性信息，對所述參考特征點進行描述，得到所述參考特征點的H個二進制描述子，H為正整數；

對所述參考特征點的H個二進制描述子進行整合，得到所述參考特征點的二值特征描述子；

通過對所述參考特征點進行逆視角變換，將所述參考特征點映射到所述目標圖像中，得到所述目標圖像的目標特征點；并將所述參考特征點的二值特征描述子，作為所述目標特征點的二值特征描述子，以基于所述二值特征描述子對所述目標圖像進行特征點匹配。

另一方面，本申請實施例提供了一種圖像處理裝置，所述裝置包括：

獲取單元，用于從目標圖像的仿射變換空間中獲取參考圖像，所述仿射變換空間中包括：通過模擬所述目標圖像的視角變化所得到的一個或多個圖像，所述參考圖像是所述仿射變換空間中的其中一個圖像；

處理單元，用于對所述參考圖像進行特征點檢測，得到參考特征點；并在所述參考特征點的鄰域中進行像素點采樣，得到所述參考特征點的N個像素點對，N為正整數；

所述處理單元，還用于在一個或多個特征點描述維度下，根據所述參考特征點的各個像素點對的屬性信息，對所述參考特征點進行描述，得到所述參考特征點的H個二進制描述子，H為正整數；

所述處理單元，還用于對所述參考特征點的H個二進制描述子進行整合，得到所述參考特征點的二值特征描述子；