[发明专利]移动端全景图像扫描提取的方法、终端和计算机设备

权利要求书

1.一种移动端全景图像扫描提取的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取感兴趣目标的第一图像数据集合；

将所述第一图像数据集合的格式转换为第一设定格式，并存储为第二图像数据集合；

通过相似模型，对所述第二图像数据集合进行相似筛选，得到第三图像数据集合；

通过模糊检测模型，对所述第三图像数据集合进行模糊筛选，得到第四图像数据集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取感兴趣目标的第一图像数据集合之前包括：

设置所述移动端的采样帧率为预设采样帧率，设置所述移动端的分辨率为预设分辨率，设置所述第一图像数据集合的格式为预设格式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过相似模型，对所述第二图像数据集合进行相似筛选之前，包括：

所述第一图像数据集合放入异步串行队列进行处理，在所述异步串行队列中建立第一线程处理所述第二图像数据集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过相似模型，对所述第二图像数据集合进行相似筛选包括：

对所述第二图像数据集合进行图像重复检测，将所述第二图像数据集合中的一帧图像与第一预设时间前的图像进行结构相似性SSIM计算，在所述SSIM值小于第一预设阈值的情况下，舍弃所述第二图像数据集合中所述第一预设时间内的图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第二图像数据集合进行相似筛选包括：

将所述第二图像数据集合中的一帧图像与第一预设时间前的图像进行感知哈希算法计算，得到数据位值，在所述数据位值不同的数值小于第二预设阈值的情况下，舍弃所述第二图像数据集合中所述第一预设时间内的图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过模糊检测模型，对所述第三图像数据集合进行模糊筛选包括：

对所述第二图像数据集合通过拉普拉斯Laplacian算法进行图像模糊检测计算，根据所述Laplacian算法输出的方差进行图像筛选，舍弃所述Laplacian算法的方差结果小于第三预设阈值的图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述模糊筛选包括以下之一：

依据Brenner梯度算法，对所述第三图像数据集合中的图像中相邻两个像素灰度差的平方值进行图像筛选，舍弃所述平方值小于第四预设阈值的图像；

依据Tenengrad梯度算法，对所述第三图像数据集合中的图像的平均灰度值进行图像筛选，舍弃所述平均灰度值小于第五预设阈值的图像。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，在得到第四图像数据集合之后，所述方法还包括：

将所述第四图像数据集合输入配准融合模型，得到所述感兴趣目标的全景图像。

9.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括获取模块、转换模块、筛选模块和检测模块：

所述获取模块，用于获取感兴趣目标的第一图像数据集合；

所述转换模块，用于将所述第一图像数据集合的格式转换为第一设定格式，并存储为第二图像数据集合；

所述筛选模块，用于通过相似模型，对所述第二图像数据集合进行相似筛选，得到第三图像数据集合；

所述检测模块，用于通过模糊检测模型，对所述第三图像数据集合进行模糊筛选，得到第四图像数据集合。

10.根据权利要求9所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括设置模块：

所述设置模块，用于设置所述移动终端的采样帧率为预设采样帧率，还用于设置所述移动端的分辨率为预设分辨率，还用于设置所述第一图像数据集合的格式为预设格式。