[发明专利]一种图像处理方法和装置有效
申请号: | 201811520307.9 | 申请日: | 2018-12-13 |
公开(公告)号: | CN109242769B | 公开(公告)日: | 2019-03-19 |
发明(设计)人: | 郑远力;顾照鹏;许可;肖泽东;陈宗豪 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00;G06T7/33;G06T7/50 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目标图像特征 最优点 金字塔模型 目标图像 极线 方法和装置 初始图像 图像处理 鱼眼图像 特征点 图像层 图像数据处理 图像特征提取 搜索目标 位置匹配 构建 投影 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
构建第一鱼眼图像对应的第一金字塔模型,构建第二鱼眼图像对应的第二金字塔模型,所述第一金字塔模型和所述第二金字塔模型分别包括多个不同分辨率的图像层;
提取所述第一鱼眼图像在所述第一金字塔模型的任一图像层的初始图像特征点,将所述第二金字塔模型中具有最小分辨率的图像层确定为目标图像层;
根据鱼眼相机模型和三维空间将所述初始图像特征点映射到所述目标图像层,在所述目标图像层中得到初始映射点,并根据所述初始图像特征点、所述初始映射点,生成所述第一鱼眼图像和所述第二鱼眼图像之间的仿射变换矩阵;
以所述初始映射点为中心点在所述目标图像层中获取过渡图像块,根据所述仿射变换矩阵对应的逆仿射变换矩阵,将所述过渡图像块映射到所述初始图像特征点所在图像层,在所述初始图像特征点所在图像层中得到所述过渡图像块对应的目标图像块,并确定所述目标图像块的中心点为目标图像特征点;
获取所述初始图像特征点映射到所述目标图像层中的目标极线;
根据所述目标图像块与所述目标极线上的多个待匹配点对应的待定图像块之间的相似度,在所述第二金字塔模型中逐层依次获取所述目标图像特征点对应的目标最优点,直至获取到的所述目标最优点所在图像层的层次与所述目标图像特征点在所述第一金字塔模型中的层次一致时,停止获取下一图像层中的目标最优点,并建立所述目标图像特征点与最后一次获取到的目标最优点之间的位置匹配关系。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述构建第一鱼眼图像对应的第一金字塔模型,构建第二鱼眼图像对应的第二金字塔模型,包括:
获取所述第一鱼眼图像和所述第二鱼眼图像;
根据分辨率倍数阈值构建所述第一鱼眼图像对应的所述第一金字塔模型,所述第一金字塔模型中任意相邻两个图像层之间的图像分辨率比例为所述分辨率倍数阈值;
根据分辨率倍数阈值构建所述第二鱼眼图像对应的所述第二金字塔模型,所述第二金字塔模型中任意相邻两个图像层之间的图像分辨率比例为所述分辨率倍数阈值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据鱼眼相机模型和三维空间将所述初始图像特征点映射到所述目标图像层,在所述目标图像层中得到初始映射点,并根据所述初始图像特征点、所述初始映射点,生成所述第一鱼眼图像和所述第二鱼眼图像之间的仿射变换矩阵,包括:
根据所述鱼眼相机模型和所述三维空间将所述初始图像特征点映射到所述目标图像层,在所述目标图像层中得到所述初始映射点;
在所述初始图像特征点所在图像层中获取关联特征点,所述关联特征点是以所述初始图像特征点为中心的附近特征点;
根据所述鱼眼相机模型和所述三维空间将所述关联特征点映射到所述目标图像层,在所述目标图像层中得到关联映射点;
根据所述初始图像特征点与所述关联特征点之间的位置关系、所述初始映射点以及所述关联映射点,生成所述第一鱼眼图像和所述第二鱼眼图像之间的仿射变换矩阵。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述鱼眼相机模型和所述三维空间将所述初始图像特征点映射到所述目标图像层,在所述目标图像层中得到所述初始映射点,包括:
根据所述鱼眼相机模型、鱼眼相机内参,将所述初始图像特征点映射到三维平面上,得到初始三维点;
根据所述第一鱼眼图像对应的鱼眼相机和所述第二鱼眼图像对应的鱼眼相机之间的相对位置、相对旋转信息,将所述初始三维点转换到所述第二鱼眼图像的相机坐标系下,得到过渡三维点;
将所述过渡三维点映射到所述第二鱼眼图像的相机坐标系下具有单位深度信息的平面上,得到过渡映射点;
对所述过渡映射点进行单点坐标变换,并根据所述鱼眼相机模型将变换后的过渡映射点投影到所述目标图像层中,得到所述初始映射点。
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