[发明专利]一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法

权利要求书

1.一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，其特征在于：该方法包含如下步骤，S1通过深度卷积神经网络作为人手的检测模型；

S2对所述深度卷积神经网络中各组卷积层的输出图像进行上采样，将上采样的人手图像与基准图像对比，调整所述深度卷积神经网络的权重参数，让人手图像与相应的基准图像之间的误差最小；

S3采集各种背景下人手的图像，并将这些图像输入所述深度卷积神经网络，得到人手轮廓图像；

S4根据所述的人手轮廓图像计算手指的位置，根据手指的位置计算手指长度；

S5计算饰品在手指和手腕上的佩戴位置；

S6将饰品图像叠加到手指或手腕的相应佩戴位置；

步骤S4中所述人手轮廓图像为人手轮廓内的像素全部为白色像素和人手轮廓外的像素全部为黑色像素的黑白图像；

所述步骤S4具体为：

S41在所述白色像素的区域内任意取一点规定为基准点，计算所述基准点到边缘像素点的距离；

S42对所述边缘像素点到基准点的距离进行判定，若边缘像素点到所述基准点的距离是先增加后减少的，则判定这部分像素为手指的像素，在距离刚开始减少时，记下这个边缘像素，并将该像素的前一个边缘像素定为手指中心像素；

S43计算步骤S42中得到的各个手指中心像素之间的距离，并将所述各个手指中心像素之间的距离由大到小排列，取最大的三个距离，则所述最大的三个距离的公共中心像素为大拇指的中心像素；

S44根据S43中得到的大拇指的中心像素，再做一次大拇指的中心像素到其余手指中心像素的距离计算，得出其余手指的具体位置；

S45以手指中心像素开始向两边计算边缘像素点到手指中心像素的距离，当距离变化非常缓慢时记下中指和无名指的第一凹点和第二凹点以及大拇指、食指和小拇指的第一凹点；

S46根据所述中指和无名指的第一凹点和第二凹点以及大拇指、食指和小拇指的第一凹点计算手指在图像中的长度。

2.根据权利要求1所述的一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，其特征在于：所述深度卷积神经网络包含7个卷积层。

3.根据权利要求2所述的一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，其特征在于：所述卷积层分为3组，其中第一卷积层和第二卷积层为第一组卷积层，第三卷积层和第四卷积层为第二组卷积层，第五卷积层、第六卷积层和第七卷积层为第三组卷积层。

4.根据权利要求3所述的一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，其特征在于：所述第一组卷积层、第二组卷积层和第三组卷积层均采用3*3的卷积核，组与组之间的卷积核数量不同。

5.根据权利要求3所述的一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，其特征在于：所述第一组卷积层、第二组卷积层和第三组卷积层之间还各设置有一个最大池化层。

6.根据权利要求5所述的一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，其特征在于：所述计算手指在图像中的长度具体为：

取中指或无名指的第一凹点和第二凹点的中点，并计算这些中点到中指或无名指的手指中心像素的距离，则为计算的中指或无名指的长度；

从大拇指、食指或小拇指的第一凹点出发，沿水平方向移动，直到碰到手的边缘像素，将该边缘像素与第一凹点连线，计算连线的中点到大拇指、食指或小拇指的手指中心像素的距离，则为计算的大拇指、食指或小拇指的长度。

7.根据权利要求1所述的一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，其特征在于：所述手指饰品的佩戴位置具体为，沿手指直线方向，朝所述人手轮廓内移动所述手指长度的2/3的距离；所述手腕饰品的佩戴位置具体为，沿中指直线方向，朝所述人手轮廓内移动中指长度的2.4倍的距离。