[发明专利]一种无人机巡检图像处理的方法、装置、系统和存储介质

说明书

本申请提供了一种无人机巡检图像处理的方法、装置、系统和存储介质，该方法包括：获取无人机双目摄像头拍摄的两张图像，其中，所述两张图像是在同一时刻对目标对象进行拍摄得到的，所述目标对象在所述两张图像上对应N个像素点，N为大于1的整数；通过所述两张图像获取所述N个像素点中各像素点的景深距离；根据为所述双目摄像头预设的拍摄阈值和所述各像素点的景深距离，从所述N个像素点中确定干扰像素点；向图片识别装置提供所述干扰像素点和目标图像组成的合成文件，其中，所述目标图像是清除所述干扰像素点的像素值后得到的图像，能够实现对干扰像素点和目标图像组成的合成文件进行识别，从而能够提高识别系统的识别效率。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理领域，具体涉及一种无人机巡检图像处理的方法、装置、系统和存储介质。

背景技术

相关技术中，无人机巡检系统一般都使用单个摄像头的云台进行拍照，拍出的照片直接送到图像识别装置(例如，自动缺陷识别系统)中进行缺陷等识别，在目前的技术条件下，自动缺陷识别等识别结果很容易受背景图案的影响而发生大概率的误判，导致自动缺陷识别错误。

因此，如何提高识别系统的识别效率成为了亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种无人机巡检图像处理的方法、装置、系统和存储介质，通过本申请的一些实施例至少能够实现对干扰像素点和目标图像组成的合成文件进行识别，从而能够提高识别系统的识别效率。

第一方面，一种无人机巡检图像处理的方法，所述方法包括：获取无人机双目摄像头拍摄的两张图像，其中，所述两张图像是在同一时刻对目标对象进行拍摄得到的，所述目标对象在所述两张图像上对应N个像素点，N为大于1的整数；通过所述两张图像获取所述N个像素点中各像素点的景深距离；根据为所述双目摄像头预设的拍摄阈值和所述各像素点的景深距离，从所述N个像素点中确定干扰像素点；向图片识别装置提供所述干扰像素点和目标图像组成的合成文件，其中，所述目标图像是清除所述干扰像素点的像素值后得到的图像。

因此，本申请实施例通过无人机巡检图像处理的方法，能够向图像识别装置提交由干扰像素和目标图像组成的合成文件，从而能够定义出图像的干扰像素，使图像识别装置可以根据提供的干扰像素点直接使用合成文件完成图像识别，减少了在图像识别装置侧再进行一次提取的过程，减轻了图像识别装置的计算量减轻，从而提高识别速度和识别正确率，同时还能够解决将背景识别成目标图像的问题。

结合第一方面，在一种实施例中，在所述获取无人机双目摄像头拍摄的两张图像之前，所述方法还包括：对所述无人机双目摄像头和由所述双目摄像头拍摄出的图像进行校准，获取通过所述双目摄像头拍摄的图片上的像素差与实际距离之间的函数关系式，其中，所述实际距离采用所述景深距离进行表征。

因此，本申请实施例通过校准无人机双目摄像头，能够使无人机摄像头在拍摄图像的过程中更加精准，通过确定对应的函数关系，能够使其应用于确定干扰像素计算景深的过程中。

结合第一方面，在一种实施例中，所述函数关系式由如下公式所示：

其中，Z表示拍摄的第一图片上的像素点的景深距离，f表示所述第一图片上成像点与所述双目摄像头光圈中心连线之间的距离，b表示所述双目摄像头中左侧摄像头与右侧摄像头的光圈中心之间的距离，u_L表示左侧光心与左侧成像点的距离，u_R表示右侧光心与右侧成像点的距离。

因此，本申请实施例通过确定具体的函数关系式，能够在确定干扰像素的过程中，精确的计算各像素点的景深距离，从而根据景深距离判断干扰像素点。

结合第一方面，在一种实施例中，所述根据为所述双目摄像头预设的拍摄阈值和所述各像素点的景深距离，从所述N个像素点中确定干扰像素点，包括：选择景深距离大于所述拍摄阈值的像素点作为所述干扰像素点。因此，本申请实施例通过将不符合拍摄阈值的确定为干扰像素点，能够准确的定义干扰像素点。