[发明专利]图像处理方法、装置及移动装置控制方法

说明书

本发明提供了一种图像处理方法，包括：获取两摄像装置拍摄的两实时图像，依据两所述实时图像确定视差图；依据预设弱纹理确定规则分别确定两所述实时图像的弱纹理区域信息；依据两所述实时图像中的所述弱纹理区域信息，去除所述视差图中的弱纹理区域。本发明基于去除了弱纹理区域的视差图上建立三维地图，使得建立的三维地图更为准确，避免了天空、水面、白墙等弱纹理区域的错误匹配，以及噪声对三维地图建立的干扰，便于无人机能够通过该三维地图实现精准的避障，提升无人机的使用寿命，降低无人机的损坏率。

技术领域

本发明涉及图像处理、三维重建以及飞行器领域，具体而言，本发明 涉及一种图像处理方法、装置及移动装置控制方法。

背景技术

目前，随着无人机的不断发展，无人机已运用于农业、航拍、航测领 域等，然而，无人机在飞行过程中需要识别阻碍无人机飞行的障碍物体， 以确保无人机的安全飞行，提高无人机的使用寿命，现有技术中，可通过 拍摄图像并基于拍摄的图像进行三维重建，建立三维地图，依据该三维地 图，更清楚准确地识别无人机航线中的障碍物，进而实现避障的过程，而 在无人机飞行过程中，天空、水面、白墙等弱纹理区域会导致错误的匹配 以及错误的景深恢复，又拍摄的图像在数字化和传输过程中常受到成像设 备与外部环境噪声干扰等影响，影响了三维地图的准确性，进而影响无人 机的避障飞行，增加了无人机完成任务的难度。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一，特别是图像中弱纹理 区域导致的错误匹配以及错误景深恢复的问题，进一步解决三维地图不够 准确的问题。

本发明提供了一种图像处理方法，包括：

获取两摄像装置拍摄的两实时图像，依据两所述实时图像确定视差 图；

依据预设弱纹理确定规则分别确定两所述实时图像的弱纹理区域信 息；

依据两所述实时图像中的所述弱纹理区域信息，去除所述视差图中的 弱纹理区域。

优选地，所述预设弱纹理确定规则为预设梯度运算规则。

进一步地，在所述依据预设弱纹理确定规则分别确定两所述实时图像 的弱纹理区域信息的步骤中，包括：

依据预设预处理规则分别对两所述实时图像进行预处理。

进一步地，在所述依据预设弱纹理确定规则分别确定两所述实时图像 的弱纹理区域信息弱纹理的步骤中，具体包括：

依据预设梯度运算规则对预处理后的两所述实时图像进行梯度计算， 确定两所述实时图像中的梯度信息；

依据所述梯度信息，获得预处理后的两所述实时图像的梯度图；

结合所述梯度图和预设弱纹理区域信息规则，确定两所述实时图像中 所述弱纹理区域信息。

进一步地，在结合所述梯度图和预设弱纹理位置信息规则，确定两所 述实时图像中所述弱纹理区域信息的步骤中，具体包括：

依据所述梯度图和所述预设弱纹理位置信息规则，标识所述梯度图中 的弱纹理像素点；

按照预设方差规则确定弱纹理位置信息方差和非弱纹理位置信息方 差；

依据所述弱纹理位置信息方差、所述非弱纹理位置信息方差和预设弱 纹理位置信息规则确定所述弱纹理区域信息。

进一步地，在所述依据所述梯度图和所述预设弱纹理位置信息规则， 标识所述梯度图中的弱纹理像素点的步骤中，具体包括：

按照预设检测次序，依次确定所述梯度图中各像素点的像素值对应的 梯度值；

将所述梯度值与预设弱纹理梯度阈值进行对比，判断所述梯度值是否 在所述预设弱纹理梯度阈值内；