[发明专利]基于特征对应的图像变形方法及装置

权利要求书

1.一种基于特征对应的图像变形方法，其特征在于，包括：

获取原始图像和目标图像；

分别提取所述原始图像和所述目标图像的特征点，所述原始图像的特征点作为原始特征点，所述目标图像的特征点作为目标特征点，其中，所述原始特征点和目标特征点一一对应；

分别对所述原始特征点和目标特征点进行德洛内Delaunay三角剖分，生成原始图像的粗三角网格和目标图像的粗三角网格，所述原始图像的粗三角网格作为原始粗三角网格，所述目标图像的粗三角网格作为目标粗三角网格；

分别对所述原始粗三角网格和目标粗三角网格进行Delaunay三角剖分，生成原始密集三角网格和目标密集三角网格；

采用调和映射算法，建立所述原始密集三角网格与所述目标密集三角网格之间的映射关系；

依据所述映射关系，采用线性插值算法生成中间三角网格，其中，所述中间三角网格为变形过程中显示的中间图像所对应的三角网格；

采用线性插值算法，计算所述中间三角网格内像素点的像素值，以显示所述中间三角网格对应的中间图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对所述原始粗三角网格和目标粗三角网格进行Delaunay三角剖分，生成原始密集三角网格和目标密集三角网格的步骤，包括：

分别对所述原始粗三角网格内的每个原始粗三角形和所述目标粗三角网格内的每个目标粗三角形进行Delaunay三角剖分，生成原始三角网格片和目标三角网格片，其中，所述原始粗三角形为所述原始粗三角网格内的三角形，所述目标粗三角形为所述目标粗三角网格内的三角形；

分别对所述原始三角网格片和目标三角网格片进行重三角化，生成新的原始三角网格片和新的目标三角网格片，以生成原始密集三角网格和目标密集三角网格，其中，所述新的原始三角网格片为所述原始密集三角网格内的三角网格片，所述新的目标三角网格片为所述目标密集三角网格内的三角网格片。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述原始图像和所述目标图像的特征点，所述原始图像的特征点作为原始特征点，所述目标图像的特征点作为目标特征点，其中，所述原始特征点和目标特征点一一对应的步骤，包括：

分别提取所述原始图像和目标图像的轮廓特征点，所述原始图像的轮廓特征点作为原始轮廓特征点，所述目标图像的轮廓特征点作为目标轮廓特征点；或者，

分别提取所述原始图像和目标图像的轮廓特征点、内部特征点，所述原始图像的轮廓特征点、内部特征点分别作为原始轮廓特征点、原始内部特征点，所述目标图像的轮廓特征点、内部特征点分别作为目标轮廓特征点、目标内部特征点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述原始图像和目标图像的轮廓特征点，所述原始图像的轮廓特征点作为原始轮廓特征点，所述目标图像的轮廓特征点作为目标轮廓特征点的步骤，包括：

分别对所述原始图像和目标图像进行高斯模糊滤波；

采用边缘检测算法，分别提取所述原始图像和所述目标图像的轮廓特征，所述原始图像的轮廓特征作为原始轮廓特征，所述目标图像的轮廓特征作为目标轮廓特征；

分别在所述原始轮廓特征和目标轮廓特征上均匀设置轮廓特征点，所述原始轮廓特征上设置的轮廓特征点作为原始轮廓特征点，所述目标轮廓特征上设置的轮廓特征点作为目标轮廓特征点，其中，所述原始轮廓特征点和所述目标轮廓特征点一一对应。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述映射关系，采用线性插值算法生成中间三角网格的步骤，包括：

采用如下公式计算所述中间三角网格的每个顶点的位置：

p(v)＝(1-μ)*p(v_s)+μ*p(v_t)；

其中，p(v)为所述中间三角网格的每个顶点的位置，p(v_s)为所述原始密集三角网格的每个顶点的位置，p(v_t)为在所述目标密集三角网格内与所述原始密集三角网格的顶点相对应的顶点的位置，μ为调节差值的参数，取值范围为：0≤μ≤1；

根据所述原始密集三角网格，连接所述中间三角网格的每个顶点，以生成中间三角网格。