[发明专利]基于图像金字塔的自适应图像处理设备和方法

说明书

本申请要求于2012年8月30提交到韩国知识产权局的第10-2012-0095960号韩国专利申请的优先权，其中，所述申请的公开通过引用整体合并于此。

技术领域

与本构思的示例性实施例一致的方法和设备涉及图像金字塔中的自适应图像处理，更具体地说，涉及以下自适应图像处理设备和方法：根据图像金字塔（在图像金字塔中根据尺度等级对具有不同尺度等级的多个图像进行排列）的尺度等级从图像金字塔稀疏地提取样本，在从提取的样本中选择的尺度等级周围搜索合适的尺度等级，并在所述合适的尺度等级上执行图像处理。

背景技术

从图像（例如，由相机获得的图像）提取特征点的技术被广泛用于包括个人认证、三维（3D）重建和跟踪的计算机视觉领域中。用于从图像提取特征点的算法的代表示例包括以尺度不变方式来检测对象的加速鲁棒特征（SURF）算法和尺度不变特征变换（SIFT）算法。针对这种尺度不变特征，可使用图像金字塔技术。

图像金字塔技术涉及以下处理：把将被匹配的模型和输入图像转换为具有各种尺度的图像，并根据用于提取特征点的算法执行操作或执行其他图像处理。例如，当作为用于以尺度不变方式提取特征点的代表算法的SIFT算法被使用时，图像金字塔技术可使滤波的图像经过具有各种尺度的方差的高斯滤波器以获得结果图像，从而根据相邻尺度对结果图像进行平滑以得到高斯平滑图像，用因素二（2）对高斯平滑图像进行子抽样以获得结果图像，使结果图像重复经过具有各种尺度的方差的高斯滤波器以形成由高斯平滑图像组成的图像金字塔，并对图像金字塔执行关于图像处理的一系列操作。

这种图像金字塔技术具有操作时间太长的缺点。这是因为，在输入图像被调整大小以获得具有各种尺度等级的图像之后，从每个图像的整个区域检测特征点或需要重复执行其他图像处理。由于在具有各种尺度等级的图像上检测特征点并且重复执行关于图像处理的操作，因此操作时间增加并且误判率增加。

发明内容

一个或多个示例性实施例提供一种用于图像金字塔的自适应图像处理设备和方法，其中，通过选择将自适应执行图像处理的图像的尺度等级，而无需对具有包括在图像金字塔中的各种尺度等级的所有图像执行图像处理的情况下，所述设备和方法可提高运算速度并降低误判率。

将由本发明构思解决的技术问题不限于上述技术问题，并且本领域的普通技术人员将从以下描述理解其他技术问题。

根据示例性实施例的一方面，提供一种自适应图像处理设备，包括：第一匹配单元，从包括在图像金字塔中的多个图像中选择多个代表候选图像，并计算在所述多个代表候选图像中的每个与目标模型之间的第一匹配分数；第二匹配单元，基于第一匹配分数从所述多个代表候选图像的尺度等级中选择一个尺度等级，并计算在具有包括在针对选择的尺度等级的密集尺度等级范围中的尺度等级的图像中的每个与目标模型之间的第二匹配分数；代表尺度等级选择单元，基于第二匹配分数选择包括在密集尺度等级范围中的尺度等级中的至少一个作为代表尺度等级；图像处理单元，基于具有选择的代表尺度等级的图像来执行图像处理。

根据另一示例性实施例的一方面，提供一种自适应图像处理方法，包括：从包括在图像金字塔中并具有不同尺度等级的多个图像中选择多个代表候选图像；计算在所述多个代表候选图像中的每个与目标模型之间的第一匹配分数；基于第一匹配分数从所述多个代表候选图像的尺度等级中选择一个尺度等级；计算在具有包括在针对选择的尺度等级的密集尺度等级范围中的尺度等级的图像中的每个与目标模型之间的第二匹配分数；基于第二匹配分数选择包括在密集尺度等级范围中的至少一个作为代表尺度等级；基于具有代表尺度等级的图像来执行图像处理。

附图说明

通过参照附图详细描述本发声明构思的示例性实施例，本发明构思的以上和其他方面将变得更清楚，其中：

图1是示出根据示例性实施例的用于图像金字塔的自适应图像处理设备的框图；

图2是示出根据示例性实施例的用于图像金字塔的自适应图像处理方法的流程图；

图3A和图3B是根据示例性实施例的用于解释从图像金字塔选择将被执行操作的图像的尺度等级的处理的示图；

图4A是根据示例性实施例的用于解释将具有图像金字塔的各种尺度等级的图像中的每个与人体模型进行匹配的测试的视图；

图4B是示出根据示例性实施例的图4A的测试的结果的曲线图。

具体实施方式