[发明专利]一种对3D图像识别的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理与图像识别领域，特别是涉及一种对3D图像识别的方法及装置。

背景技术

现有的算法并没有提供对3D图像和非3D图像识别的方法，人们需要凭肉眼观察区分是不是3D图像，这种方法耗时耗力。

为解决上述技术问题，本发明提供一种全自动化的方法及装置来区分3D图像与非3D图像，无需再靠人肉眼去仔细分辨。

发明内容

本发明提供一种对3D图像识别的方法及装置，通过将图像处理为左右灰度图像、对转换后的左右灰度图像进行角点检测、角点匹配及错误角点的剔除，最终获得一定数量的正确匹配角点对数，然后将匹配角点对数与3D图像相对应的最小角点匹配对数N进行比较，自动区分3D图像和非3D图像，无需用户再用肉眼进行判断，可节省用户的时间及体力。

为解决上述技术问题，本发明提供的第一个技术方案是提供一种对3D图像识别的方法，包括流程：

a.输入图像；

b.将图像处理为左右的灰度图像；

c.用角点检测算法对左右图像分别求角点;

d.用角点匹配算法对两幅图像的角点进行匹配;

e.用剔除算法剔除错误的匹配角点;

f.判断两幅图像的角点相匹配的对数是否≥N，若是，则所述图像是3D图像，若否，则所述图像是非3D图像；

其中，N是图像为3D图像时时所要求的左右图像的匹配角点对数的最小值。

其中，所述角点检测算法包括Harris角点检测算法。

其中，所述剔除算法包括光束平差法。

根据上述任意一项所述的方法，所述图像的像素为480*640时，对应的N=50。

为解决上述技术问题，本发明提供的第二个技术方案是提供一种对3D图像识别的装置，包括：

图像转换模块，用于将输入的图像处理为左右的灰度图像；

角点检测模块，与所述图像转换模块电连接，用于利用角点检测算法对左右图像分别求角点；

角点匹配模块，与所述角点检测模块电连接，用于利用角点匹配算法对两幅图像的角点进行匹配，并利用剔除算法剔除错误的匹配角点；

判断模块，与所述角点匹配模块电连接，用于判断两幅图像的角点相匹配的对数是否≥N，若是，则所述图像是3D图像，若否，则所述图像是非3D图像，并输出所述判断结果；

其中，N是图像为3D图像时所要求的左右图像的匹配角点对数的最小值。其中，所述角点检测算法包括Harris角点检测算法。其中，所述剔除算法包括光束平差法。

根据上述任意一项对3D图像识别的装置的描述，所述图像的像素为480*640时，对应的N=50。

本发明的有益效果是：通过对输入的图像利用转换算法转换成左右灰度图像，然后进行角点检测、角点匹配及错误角点的剔除，最终获得一定数量的正确匹配的角点对数，然后将匹配角点对数与3D图像相对应的最小角点匹配对数N进行比较，自动区分3D图像和非3D图像，无需用户再用肉眼进行判断，可节省用户的时间及体力验。

附图说明

图1是本发明对3D图像识别的方法的一实施例的流程示意图。

图2是本发明对3D图像识别的装置的一实施例的结构示意图。

具体实施方式

请参见图1，图1是本发明对3D图像识别的方法的一实施例的流程示意图。如图1所示，本实施例包括流程：

a.输入图像；

b.将图像处理为左右的灰度图像，

自动将输入的图像通过图像转换算法转换为灰度图像，并将转换后的图像拆分成左右的图像格式；

c.用角点检测算法对左右灰度图像分别求角点，

在本发明的实施例中，优选的角点检测算法包括Harris角点检测算法，但是也可以使用其他可以达到同样目的的角点检测算法，本发明对此不作限制;

d.用角点匹配算法对两幅图像的角点进行匹配，

在利用角点检测算法检测出角点的当前位置时，程序再调用角点匹配算法对两幅图像的角点进行匹配;

e.用剔除算法剔除错误的匹配角点，

由于某些角点是不相匹配的，利用剔除算法可以剔除错误的匹配角点，只留下一定数量的正确的匹配角点，具体的剔除算法包括光束平差法，当然在具体的应用中也可以采用其他可以实现同样目的的剔除算法来达到本发明的目的，本发明对此也不做限制;

f.判断两幅图像的角点相匹配的对数是否≥N，若是，则所述图像是3D图像，若否，则所述图像是非3D图像，