[发明专利]双目图像对齐方法、电子设备和计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 202110863529.6 申请日: 2021-07-29
公开(公告)号: CN113538538B 公开(公告)日: 2022-09-30
发明(设计)人: 李东洋;户磊;化雪诚;王海彬;刘祺昌 申请(专利权)人: 合肥的卢深视科技有限公司
主分类号: G06T7/33 分类号: G06T7/33
代理公司: 北京智晨知识产权代理有限公司 11584 代理人: 张婧
地址: 230091 安徽省合肥市高新区习友路3333*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 双目 图像 对齐 方法 电子设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种双目图像对齐方法,其特征在于,包括:

获取待对齐的双目图像的特征点对;其中,所述待对齐的双目图像包括第一图像和第二图像,所述特征点对包括同一特征在所述第一图像的特征点和在所述第二图像的特征点;

根据所述特征点对,确定对齐映射关系;

根据所述对齐映射关系,对所述待对齐的双目图像进行对齐;

在所述根据所述特征点对,确定对齐映射关系之前,还包括:

获取双目图像对应的双目相机的内外参数;

根据所述内外参数,确定双目视差范围,并计算所述双目视差范围的中值;

根据所述中值,确定搜索范围;

计算所述特征点对在所述第一图像的特征点和在所述第二图像的特征点之间的匹配度;

将所述匹配度在所述搜索范围内的特征点对,作为有效特征点对;

所述根据所述特征点对,确定对齐映射关系,包括:根据所述有效特征点对,确定所述对齐映射关系。

2.根据权利要求1所述的双目图像对齐方法,其特征在于,在所述根据所述特征点对,确定对齐映射关系之前,包括:

获取所述特征点对中,所述第一图像的特征点的梯度信息和所述第二图像的特征点的梯度信息;

根据所述第一图像的特征点的梯度信息和所述第二图像的特征点的梯度信息,对所述特征点对进行亚像素插值,得到亚像素级别的特征点对;

所述根据所述特征点对,确定对齐映射关系,包括:

根据所述亚像素级别的特征点对,确定对齐映射关系。

3.根据权利要求1中所述的双目图像对齐方法,其特征在于,所述获取待对齐的双目图像的特征点对,包括:

计算所述同一特征在所述第一图像的特征点和在所述第二图像的特征点之间的匹配度;

判断所述匹配度是否大于预设的匹配度阈值;

若所述匹配度大于预设的匹配度阈值,则根据所述同一特征在所述第一图像的特征点和在所述第二图像的特征点,获取特征点对。

4.根据权利要求1所述的双目图像对齐方法,其特征在于,所述获取待对齐的双目图像的特征点对,包括:

根据预设的特征提取算法,获取待对齐的双目图像的特征点对;

其中,所述特征提取算法包括微小尺度不变特征变换tiny-SIFT算法,所述根据预设的特征提取算法,获取待对齐的双目图像的特征点对,包括:

根据所述tiny-SIFT算法,获取待对齐的双目图像中,经过尺度变换后不改变的点对和经过旋转变换后不改变的点对,将所述经过尺度变换后不改变的点对和所述经过旋转变换后不改变的点对,作为特征点对。

5.根据权利要求1或4所述的双目图像对齐方法,其特征在于,若所述双目图像中包含人脸,则所述获取待对齐的双目图像的特征点对,包括:

获取待对齐的双目图像中人脸的五官对应的点对,将所述人脸的五官对应的点对,作为特征点对。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的双目图像对齐方法,其特征在于,所述对齐映射关系包括以下任意一种:平移和缩放关系,旋转和缩放关系,透视变换关系。

7.一种电子设备,其特征在于,包括:

至少一个处理器;以及,

与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至6中任一所述的双目图像对齐方法。

8.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的双目图像对齐方法。

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