[发明专利]一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法

说明书

本发明涉及一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，属于计算机图像处理技术领域，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采集各种复杂背景下人手的图像，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相应的佩戴位置。本发明能检测复杂背景下的人手图像，并快速计算手指和手腕位置，并将手饰的图像叠加到人手上。

技术领域

本发明属于计算机图像处理技术领域，涉及一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法。

背景技术

手饰(比如戒指，手表，手链等)是人们日常生活中重要的装饰品。随着网络购物的兴起，人们经常在网上购买手饰。但在网上购买时，通常只能看到手饰的图片，用户无法体验佩戴时的情形，因此手饰的退货率相当高，这给顾客和商家都带来了不必要的麻烦。另外，对于一些贵重手饰(比如名表等)，通常会在实体店销售，商家为了满足更多顾客的需求，通常会采购很多款式的手饰，便这会造成商家积压大量资金。因此，如何增加客户购买手饰的体验感，以减少客户退货、减少商家的积金积压成为需要解决的重要问题。

当通过摄像头将手饰图像传递给在台式电脑或移动终端(比如，IPAD，手机等)，然后在它们上面手机将手饰图像叠加到手上来实现手饰的增强实现处理时。其中，手的检测是最关键的技术。目前对的手检测主要通过提取手的颜色，然后通过颜色来得到手的轮廓。手饰的增强实现处理过程可能会面临各种复杂的环境，也就是说，手机摄像头所得到的手的背景可能会很复杂。若背景中有颜色与手的颜色一样或相近，这种检测手的方法就会失效。

因此需要一种可行性更高的人手图像处理的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种在复杂背景下应用于手饰增强现实系统的图像处理方法。这种方法会通过摄像头获取人手图像，并将手饰图像叠加到人手上，从而增加用户购物的体验感。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种应用于手饰增强现实系统的图像处理方法，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。

进一步，所述深度卷积神经网络包含7个卷积层。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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：