[发明专利]图像处理方法、装置和可读存储介质

说明书

本申请提供一种图像处理方法、装置和可读存储介质。该方法包括：获取同一场景的第一图像和第二图像；分别提取该第一图像和该第二图像中的特征点，得到该第一图像的第一特征点集合和该第二图像的第二特征点集合；获取该第一图像的语义分割信息，该语义分割信息包括该第一图像中多种类型的目标对应的像素点标识信息；根据该语义分割信息从该第一特征点集合中筛选得到第三特征点集合，该第三特征点集合包括该第一图像中非运动类型的目标对应的特征点；对该第三特征点集合和该第二特征点集合进行特征点匹配，得到匹配特征点对。能够提高图像特征点匹配的准确度，减小特征点匹配的时延及功率开销。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置和可读存储介质。

背景技术

特征匹配技术作为计算机视觉领域研究热点之一，直接对图像本身进行特征点提取与配对，是许多计算机视觉处理任务的底层输入。特征匹配技术可以应用于图像拼接、三维重建、同步定位与建图、目标检测与追踪、定位与导航等场景。

特征匹配作为一项基础而关键的技术，在许多应用场景中，对特征匹配的精度有着极高的要求。多处理步骤的视觉任务中，匹配误差会逐渐累积从而严重制约最终视觉任务的有效实施。例如，基于特征点匹配结果求解相机运动参数从而实现运动结构恢复(Structure From Motion，SFM)的任务中，错误的匹配将产生相机姿态的错误估计。在底层技术出现错误估计的情况下，SFM任务的三维重建结果将严重偏离于真实情形。因此，提升特征匹配的精度有着非常重要的实际应用价值。

发明内容

本申请提供一种图像处理方法、装置和可读存储介质，能够提高图像特征点匹配的准确度，减小特征点匹配的时延及功率开销。

第一方面，提供了一种图像处理方法，包括：

获取同一场景的第一图像和第二图像；

分别提取该第一图像和该第二图像中的特征点，得到该第一图像的第一特征点集合和该第二图像的第二特征点集合；

获取该第一图像的语义分割信息，该语义分割信息包括该第一图像中多种类型的目标对应的像素点标识信息；

根据该语义分割信息从该第一特征点集合中筛选得到第三特征点集合，该第三特征点集合包括该第一图像中非运动类型的目标对应的特征点；

对该第三特征点集合和该第二特征点集合进行特征点匹配，得到匹配特征点对。

上述方案中，处理装置通过筛选图像中的非运动类型的特征点，对筛选得到的非运动类型的特征点进行特征点匹配，得到两个图像的特征点匹配像素对，能够提高动态场景中特征点匹配的准确度，减小处理时延以及功耗开销。

可选地，该获取该第一图像的语义分割信息，包括：

将第一图像输入语义分割智能模型，得到该语义分割智能模型输出的该语义分割信息。

上述方案中，处理装置可以应用人工智能技术采用语义分割智能模型推理得到语义分割信息，以提高语义分割的准确性。

可选地，该根据该语义分割信息从该第一特征点集合中筛选得到第三特征点集合，包括：

根据该语义分割信息，将该第一图像分为多个区域，该多个区域包括运动类型目标区域和非运动类型目标区域；

从该第一特征点集合中筛选得到属于该非运动类型目标区域的第三特征点集合。

上述方案中，基于语义分割信息将第一图像分为多个区域，在第一特征点集合中筛选属于非运动类型目标区域的特征点，得到第三特征点集合。