[发明专利]图像配准方法、装置、终端及存储介质在审
申请号: | 202110001686.6 | 申请日: | 2021-01-04 |
公开(公告)号: | CN114723788A | 公开(公告)日: | 2022-07-08 |
发明(设计)人: | 陈沭 | 申请(专利权)人: | 北京小米移动软件有限公司 |
主分类号: | G06T7/30 | 分类号: | G06T7/30;G06T7/50;G06T7/70;G06T7/80;G06T7/90 |
代理公司: | 北京名华博信知识产权代理有限公司 11453 | 代理人: | 边明威 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 方法 装置 终端 存储 介质 | ||
本公开是关于一种图像配准方法、装置、终端及存储介质,该方法包括:获取拍摄对象的参照图像以及多个目标图像;其中,目标图像和参照图像为终端在同一拍摄位置拍摄同一拍摄对象生成的图像,且参照图像包括深度信息;根据参照图像的深度信息,对多个目标图像进行图像配准。该方法的算法简单,计算量较小,并且适用于多种极端场景(例如光线非常暗的场景、拍摄对象的重复特征较多的场景、拍摄对象的特征不明显的场景或者多个相机模组获取的多个图像的信息差异较大的场景等),可以很好地完成多个目标图像的配准,便于多个目标图像的后续处理,进而提升拍摄效果。
技术领域
本公开涉及终端技术领域,尤其涉及一种图像配准方法、装置、终端及存储介质。
背景技术
目前,很多终端中都设置了双相机模组或更多相机模组,利用设置有多个相机模组的终端拍摄图像时,常常会对多个相机模组拍摄得到的多个图像进行配准,以便于多个图像的融合或其他处理。
相关技术中,主要是利用特征匹配的方法完成配准。例如利用ISS特征点检测方法和FPFH特征描述子提取方法,提取特征点和特征点相应的特征描述子,然后利用基于特征点以及特征点描述子完成多个图像的配准。
但是,上述方法的算法完全依赖于图像的特征信息,算法比较复杂,计算量较大,而且在某些极端场景(例如光线非常暗的场景、拍摄对象的重复特征较多的场景、拍摄对象的特征不明显的场景或者多个相机模组获取的多个图像的信息差异较大的场景等)下,很难完成多个图像的配准,影响对多个图像的后续处理,进而影响拍摄效果。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种图像配准方法、装置、终端及存储介质。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种图像配准方法,应用于终端,所述方法包括:
获取拍摄对象的参照图像以及多个目标图像;其中,所述目标图像和所述参照图像为终端在同一拍摄位置拍摄同一所述拍摄对象生成的图像,且所述参照图像包括深度信息;
根据所述参照图像的深度信息,对所述多个目标图像进行图像配准。
可选地,所述根据所述参照图像的深度信息,对所述多个目标图像进行图像配准,包括:
根据参照相机模组的内参信息和外参信息,以及所述参照图像的深度信息,确定所述参照图像基于世界坐标系的点云图像;其中,所述参照相机模组为生成所述参照图像的相机模组;
根据所述点云图像,对所述多个目标图像进行图像配准。
可选地,所述根据所述点云图像,对所述多个目标图像进行图像配准,包括:
根据所述参照相机模组的外参信息以及所述参照图像的深度信息,确定单位采样点在所述世界坐标系中的坐标信息与其在所述参照相机坐标系中的位置信息的第一映射关系;
根据目标相机模组与所述参照相机模组的相对位置信息、所述目标相机模组的内参信息和外参信息、所述参照相机模组的内参信息和外参信息,确定单位采样点在所述参照相机坐标系中的坐标信息与其在目标坐标系中的坐标信息的第二映射关系;其中,所述目标相机模组为生成所述目标图像的相机模组,所述目标坐标系为所述目标相机模组的相机坐标系;
根据所述点云图像、所述第一映射关系和所述第二映射关系,对所述多个目标图像进行图像配准。
可选地,所述目标图像为RGB图像或IR图像。
可选地,所述单位采样点为像素点或特征点。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种图像配准装置,应用于终端,所述装置包括:
获取模块,用于获取拍摄对象的参照图像以及多个目标图像;其中,所述目标图像和所述参照图像为终端在同一拍摄位置拍摄同一所述拍摄对象生成的图像,且所述参照图像包括深度信息;
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