[发明专利]图像处理方法和装置

说明书

本公开提供了图像处理方法、装置、电子设备、存储介质、计算机程序产品，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习，可用于图像拼接场景下。具体实现方案为：获取待处理的第一图像和第二图像。根据第一图像和第二图像的绝对差值生成差值图。从差值图中确定响应最大的点作为特征点。计算特征点在第一图像中的位置和特征点在第二图像中的位置之间的第一偏移。根据第一偏移生成第一图像和第二图像的第一单应性变换矩阵。该实施方式减少了特征点提取、描述、匹配的时间，提高了计算速度。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习，可用于图像拼接场景下，具体为图像处理方法、装置、电子设备、存储介质、计算机程序产品。

背景技术

单应(Homography)是射影几何中的概念，又称为射影变换。它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上。单应是关于三维齐次矢量的一种线性变换，可以用一个3×3的非奇异矩阵H表示，这个矩阵H称为单应矩阵。使用这个矩阵，就可以将射影平面上的一个点投影到另一个平面上。

目前，对全景拼接，现有的方法主要是直接基于特征点进行前后帧拼接，并映射到同一个图下，但是特征点提取、描述和匹配非常耗时，不适用于有实时需求的端上应用场景。

发明内容

本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品。

根据本公开的第一方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取待处理的第一图像和第二图像。根据第一图像和第二图像的绝对差值生成差值图。从差值图中确定响应最大的点作为特征点。计算特征点在第一图像中的位置和特征点在第二图像中的位置之间的第一偏移。根据第一偏移生成第一图像和第二图像的第一单应性变换矩阵。

根据本公开的第二方面，提供了一种图像处理装置，包括：获取单元，被配置成获取待处理的第一图像和第二图像。生成单元，被配置成根据第一图像和第二图像的绝对差值生成差值图。确定单元，被配置成从差值图中确定响应最大的点作为特征点。第一计算单元，被配置成计算特征点在第一图像中的位置和特征点在第二图像中的位置之间的第一偏移。第一变换单元，被配置成根据第一偏移生成第一图像和第二图像的第一单应性变换矩阵。

根据本公开的第三方面，提供了一种用于图像处理的电子设备，包括：至少一个处理器。以及与至少一个处理器通信连接的存储器。其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行第一方面中任一项的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行根据第一方面中任一项的方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据第一方面中任一项的方法。

本公开的实施例提供的图像处理方法和装置，通过差值图快速查找到特征点，再确定出特征点在两个图像中的第一偏移，根据第一偏移计算第一单应性变换矩阵。能够简化查找特征点的过程，减少匹配过程中的计算量，从而提高图像处理速度。转换得到的第一单应性变换矩阵可用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的图像处理方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的图像处理方法的又一个实施例的流程图；