[發明專利]基于圖像質量的關鍵幀提取方法、裝置、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202211079195.4
• 申請日: 2022-09-05
• 公開（公告）號: CN115423780A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 徐朋飛;袁濤;曾紀國;倪亞宇;周震
• 申請（專利權）人: 湖南國科微電子股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/75
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 賈耀斌

本申請實施例提供了一種基于圖像質量的關鍵幀提取方法、裝置、電子設備及介質，屬于人工智能技術領域。其中方法包括：通過預先構建的質量評估模型對m個圖像進行質量評估，以得到各圖像的圖像質量分值；根據各圖像的圖像質量分值從多個圖像中確定圖像質量分值大于或等于預設質量分值的n個目標圖像；根據n個所述目標圖像和預設清晰度閾值獲取候選圖像，對所述候選圖像進行特征點匹配，提取關鍵幀。這樣，加入質量評估對多個圖像進行質量評估，選擇清晰度較高的圖像用于關鍵幀提取，從而提高圖像特征點的匹配率以及回環檢測的優化效果，提高關鍵幀的選取效率，提高VLSAM整體精度。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于圖像質量的關鍵幀提取方法、裝置、電子設備及介質。

背景技術

現有基于視覺的即時定位與建圖(Visual Simultaneous Localization AndMapping，VSLAM)系統能夠提供資源進行關鍵幀判斷，在關鍵幀的選取過程中，主要根據時間間隔和關鍵幀特征點的匹配程度來判斷是否插入關鍵幀。而對于關鍵幀的插入來說，在直線運動上比較穩定，但是在旋轉時候，由于速度較大、運動模糊，特征點匹配不成功，導致容易跟丟。因此，現有VSLAM系統中關鍵幀的選取效率比較低。

發明內容

為了提高現有VSLAM系統中關鍵幀的選取效率，本申請實施例提供了一種基于圖像質量的關鍵幀提取方法、裝置、電子設備及介質。

第一方面，本申請實施例提供了一種基于圖像質量的關鍵幀提取方法，所述方法包括：

通過預先構建的質量評估模型對m個圖像進行質量評估，以得到各所述圖像的圖像質量分值；

根據各所述圖像的圖像質量分值從多個所述圖像中確定圖像質量分值大于或等于預設質量分值的n個目標圖像；

根據n個所述目標圖像和預設清晰度閾值獲取候選圖像，對所述候選圖像進行特征點匹配，提取關鍵幀。

在一實施方式中，所述根據n個所述目標圖像和預設清晰度閾值獲取候選圖像，對所述候選圖像進行特征點匹配，提取關鍵幀，包括：

將各所述目標圖像中清晰度小于預設清晰度閾值的圖像確定為第一圖像，將所述第一圖像輸入去模糊模型，通過所述去模糊模型對所述第一圖像進行去模糊處理，得到去模糊圖像；和/或，

將各所述目標圖像中清晰度大于或等于預設清晰度閾值的圖像確定為第二圖像；

將所述去模糊圖像和/或所述第二圖像確定為所述候選圖像。

在一實施方式中，所述通過預先構建的質量評估模型對m個圖像進行質量評估，以得到各所述圖像的圖像質量分值，包括：

通過所述質量評估模型計算得到各所述圖像對應的特征向量；

根據第一特征向量和第二特征向量之間的歐式距離確定各所述圖像的圖像質量分值，所述第一特征向量為各所述圖像對應的特征向量，所述第二特征向量為排序在所述第一特征向量之后的特征向量。

在一實施方式中，所述通過所述質量評估模型計算得到各所述圖像對應的特征向量，包括：

將各所述圖像切割為多個圖像塊，將各所述圖像的多個所述圖像塊組成一組待評估數據，將各組所述待評估數據輸入所述質量評估模型；

通過所述質量評估模型計算得到各組所述待評估數據對應的多個輸出向量，將各所述輸出向量進行拼接，得到所述特征向量。

在一實施方式中，所述根據第一特征向量和第二特征向量之間的歐式距離確定各所述圖像的圖像質量分值，包括：

根據以下公式計算各所述圖像的圖像質量分數；