[发明专利]一种对高光和重复纹理消除的增强现实方法及爬行垫应用

权利要求书

1.一种对高光和重复纹理消除的增强现实方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取实时图像；

分隔原始图像中的高光区，并对高光区进行能保留识别特征的降噪和滤波处理；

判断高光去除后图像中是否含有重复纹理特征；

如果有重复纹理特征，则根据纹理特征值确定纹理点位置；

对纹理点进行平滑滤波处理；

对纹理去除后图像进行增强现实处理；

其中，所述判断高光去除后图像中是否含有重复纹理特征，包括：

对高光去除后图像进行多尺度处理；

根据灰度共生矩阵算法，获取不同尺度下图像中像素点在不同方向下的特征值，根据各个方向的特征值计算UNI和CON纹理特征值，如果在不同尺度下UNI和CON纹理特征值近似，则认为有重复纹理。

2.根据权利要求1所述的对高光和重复纹理消除的增强现实方法，其特征在于，所述方法还包括：

在高光去除处理后，如果无重复纹理特征，则对高光去除后图像进行增强现实处理。

3.根据权利要求2所述的对高光和重复纹理消除的增强现实方法，其特征在于，所述增强现实处理包括：

对高光去除后图像或纹理去除后图像进行特征点提取；

根据特征点检索对应的模型及数据，根据检索到的模型和原始图像合成虚拟现实图像。

4.根据权利要求1所述的对高光和重复纹理消除的增强现实方法，其特征在于，所述分隔原始图像中的高光区并对高光区进行能保留识别特征的降噪和滤波处理，包括：

计算原始图像的灰度值，根据灰度值确定高光区，采用canny算子获取高光区的轮廓和位置，根据高光区的最大漫反射度对其进行降噪和滤波处理。

5.根据权利要求4所述的对高光和重复纹理消除的增强现实方法，其特征在于，所述根据高光区的最大漫反射度对其进行降噪和滤波处理，包括：

根据dichromatic反射模型估算最大漫反色分量，根据最大漫反色分量计算得到最大漫反射度，在高光区中减去对应的最大漫反射度得到高光去除后图像；

所述最大漫反色分量的估算方法为：

其中，β_c＝1–(σ_max-σ_c)/(3σ_max-1)，σ_max＝max(σ_r、σ_g、σ_b)，σ为与像素颜色相关的色度，σ(X)＝I(X)/(I_r(X)+I_g(X)+I_b(X)),I表示图像的颜色分量，X＝(x,y)表示图像中某一像素的坐标；

所述最大漫反射度的计算方法为：i∈w，系数a、b通过能量方程得到，能量方程如下：

其中，μ和σ²分别为区域w内关于的均值和方差，|w|是区域w内像素的个数；为区域w内的均值。

6.根据权利要求1所述的对高光和重复纹理消除的增强现实方法，其特征在于，所述判断高光去除后图像中是否含有重复纹理特征，具体包括：

建立高光去除后图像的图像金子塔，分辨率逐层递减，层数为4-5层；

根据灰度共生矩阵算法，获取不同分辨率下图像中像素点在不同方向下的特征值Pc＝p(i,j,d,θ)，其中，i和j为像素点位置，d为相邻像素点距离，θ为角度，θ取值0°、45°、90°和135°；

采用OpenCV矩阵，根据特征值Pc计算UNI和CON纹理特征值，如果UNI纹理特征值在不同分辨率下特征值偏差不超过10％和CON纹理特征值在不同分辨率下特征值偏差不超过15％，则认为有重复纹理。

7.根据权利要求6所述的对高光和重复纹理消除的增强现实方法，其特征在于，所述根据纹理特征值确定纹理点位置，包括：

将在不同分辨率下UNI和CON纹理特征值近似的像素点确定为纹理点，根据纹理点的i和j值确定纹理点的位置。

8.一种爬行垫应用，其特征在于，包括：

爬行垫；

摄像头：用于获取实时图像；

图像处理模块：用于分隔原始图像中的高光区，并对高光区进行能保留识别特征的降噪和滤波处理；判断高光去除后图像中是否含有重复纹理特征，如果有重复纹理特征，则根据纹理特征值确定纹理点位置，对纹理点进行平滑滤波处理，将纹理去除后图像发送到增强现实模块；如果无重复纹理特征，将高光去除后图像发送到增强现实模块；

增强现实模块：用于对高光去除后图像或纹理去除后图像进行增强现实处理，并将增强现实处理信息推送到移动终端；

移动终端：用于实时处理和显示增强现实处理信息；

其中，所述图像处理模块包括：

高光去除单元：用于计算原始图像的灰度值，根据灰度值确定高光区，采用canny算子获取高光区的轮廓和位置，根据高光区的最大漫反射度对其进行降噪和滤波处理；

纹理去除单元：用于对高光去除后图像进行多尺度处理，根据灰度共生矩阵算法，获取不同尺度下图像中像素点在不同方向下的特征值，根据各个方向的特征值计算UNI和CON纹理特征值判断是否有重复纹理；如果在不同尺度下UNI和CON纹理特征值近似，则认为有重复纹理；将在不同尺度下UNI和CON纹理特征值近似的像素点确定为纹理点，对纹理点进行平滑滤波处理。