CN106447636A - 噪声消除方法及虚拟现实设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及虚拟现实技术领域，公开了一种噪声消除方法及虚拟现实设备。本发明中，噪声消除方法，包括：采集红外图像；其中，红外图像为红外LED灯发光的图像；计算红外图像上的光点的亮度等级；其中，光点的灰度值大于第一阈值时光点的亮度等级为亮，光点的灰度值小于第一阈值时光点的亮度等级为暗；如果红外图像上的光点的亮暗比例超出预设比例范围，则调整第一阈值的值，直至光点的亮暗比例处于预设比例范围内。本发明还公开了一种虚拟现实设备。本发明实施方式，通过使用实时调整的阈值来判定LED光点的亮暗，进而消除噪声对光点检测的影响，可以有效识别编码信息，最终实现准确定位。

Description

噪声消除方法及虚拟现实设备

技术领域

本发明实施例涉及虚拟现实技术领域，特别涉及一种噪声消除方法及虚拟现实设备。

背景技术

虚拟现实中的手柄位置跟踪是复用VR头盔上的普通彩色摄像头(但该摄像头的光谱波段要覆盖红外)，在摄像头外覆盖红外滤光片，达到红外摄像头的效果。手柄上有红外LED灯，摄像头采集LED光源，借助单目立体成像的原理，获取手柄的空间位置。

此时，手柄上LED灯的亮与暗表示了一定的编码，其中，亮度大于预置的固定阈值为亮，亮度低于预设阈值为暗。有效识别这些编码就相当于识别了特定的LED灯，再结合其自身的空间位置，即可实现单目立体视觉。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中存在如下问题：在提取LED光点的时候，由于手柄的移动等因素，会导致LED随着角度或者运动速度的影响而亮度发生变化，再使用固定阈值判定光点的亮与暗会引入噪声(比如多了一个LED点或者少了一个LED点等)，从而导致编码难以有效识别，最终导致定位不准确。

发明内容

本发明实施方式解决的问题在于提供一种噪声消除方法及虚拟现实设备，使得可以消除噪声对光点的影响，进而可以有效识别编码信息，实现准确定位。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种噪声消除方法，包括：采集红外图像；其中，红外图像为红外LED灯发光的图像；计算红外图像上的光点的亮度等级；其中，光点的灰度值大于第一阈值时光点的亮度等级为亮，光点的灰度值小于第一阈值时光点的亮度等级为暗；如果红外图像上的光点的亮暗比例超出预设比例范围，则调整所述第一阈值的值，直至上述光点的亮暗比例处于预设比例范围内。

本发明的实施方式还提供了一种虚拟现实设备，包括：红外摄像装置、处理器与N个红外LED灯；N为大于1的自然数；处理器与红外摄像装置连接；红外摄像装置，用于采集红外图像；其中，红外图像为红外LED灯发光的图像；处理器，用于计算红外图像上的光点的亮度等级；其中，光点的灰度值大于第一阈值时光点的亮度等级为亮，光点的灰度值小于第一阈值时光点的亮度等级为暗；在红外图像上的光点的亮暗比例超出预设比例范围时，处理器，还用于调整第一阈值的值，直至光点的亮暗比例处于预设比例范围内。

本发明实施方式相对于现有技术而言，通过计算采集到的红外图像上的光点的亮暗等级，并且根据第一阈值来划分光点的亮暗等级，将光点的亮暗比例与预设的比例范围比较，进而实时调整第一阈值的值，并且根据调整后的第一阈值，重新划分光点的亮暗等级，直至光点的亮暗比例处于预设比例范围内，这样，可以消除噪声对光点检测的影响，进而可以有效识别编码信息，并最终实现准确定位。

另外，本发明实施方式的噪声消除方法中，调整所述第一阈值的值，直至光点的亮暗比例处于预设比例范围内具体包括：在第二阈值与第三阈值之间调整第一阈值的值，直至光点的亮暗比例处于预设比例范围内；其中，第三阈值小于第二阈值。本发明实施方式通过第二阈值和第三阈值来限定第一阈值可调整的范围，即，在第二阈值和第三阈值之间来调整第一阈值的值，这样，有利于更快速地找到合适的第一阈值，进而加速定位。

另外，本发明实施方式中的计算红外图像上的光点的亮度等级之前，还包括：对红外图像进行降噪处理，得到降噪图像；其中，降噪图像中像素点的灰度值均大于第三阈值；计算红外图像上的光点的亮度等级具体包括：计算降噪图像上的光点的亮度等级。本发明实施方式通过选取并保留图像中灰度值大于第三阈值的像素点，从而实现对图像的降噪处理，并得到降噪图像。

附图说明

图1是根据本发明第一实施例的噪声消除方法的流程示意图；

图2是根据本发明第二实施例的噪声消除方法的流程示意图；

图3是根据本发明第二实施例中的第二阈值设置方法的流程示意图；

图4是根据本发明第三实施例的噪声消除方法的流程示意图；

图5是根据本发明第四实施例的虚拟现实设备的结构示意图；

图6是根据本发明第五实施例的虚拟现实设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

本发明实施例中的噪声消除方法，主要基于以下***：红外摄像装置、处理器以及N个红外LED灯，其中N为大于1的自然数，N个红外LED灯布置在手柄上，上述处理器与红外摄像装置连接。当手柄上的红外LED灯发射红外光时，红外摄像装置拍摄红外图像，红外图像中光点的亮暗表示了一定的编码，红外摄像装置采集的红外图像由处理器识别上述编码，进而识别LED灯，最终根据视觉定位算法获取手柄的空间位置。

本发明的第一实施方式涉及一种噪声消除方法，如图1所示，包括：

步骤101：采集红外图像，即，红外LED灯发射红外光的红外图像，红外摄像装置采集上述红外图像，例如，VR(虚拟现实)***中，布置在手柄上的LED灯发射红外光的红外图像，布置在头盔上的红外摄像装置用于采集上述红外图像。

步骤102：计算红外图像上光点的亮度等级。其中，光点的灰度值大于第一阈值时，光点的亮度等级为亮，光点的灰度值小于第一阈值时，光点的亮度等级为暗，例如当第一阈值为190时，光点的灰度值为200即为亮，光点的灰度值为80即为暗。光点的亮暗携带了预设的编码信息。比如，光点为亮时，携带的编码信息为1，光点为暗时，携带的编码信息为0。

步骤103：判断红外图像上光点的亮暗比例是否超出预设比例范围。若是，执行步骤104，否则结束流程。第一阈值的值是预先设置的，且预先为红外图像上光点的亮暗比例设置一个比例范围，进而判断采集到的红外图像上光点的亮暗比例是否超出该预设的比例范围，若判断结果为超出比例范围，则执行步骤104，若判断结果为未超出比例范围，则结束噪声消除流程。

步骤104：调整第一阈值的值。当红外图像上光点的亮暗比例超出预设比例范围时，重新调整第一阈值的值，之后返回步骤103，重新计算红外图像上光点的亮暗等级，直至述光点的亮暗比例处于预设比例范围内，得到合适的红外图像。即，当红外图像上光点的亮暗比例未超出预设比例范围时，则表明噪声干扰较小，可不考虑噪声干扰，采集到的红外图像为合适的红外图像。

本发明实施方式相对于现有技术而言，通过计算采集到的红外图像上的光点的亮暗等级，并且根据第一阈值来划分光点的亮暗等级，将光点的亮暗比例与预设的比例范围比较，进而实时调整第一阈值的值，并且根据调整后的第一阈值，重新划分光点的亮暗等级，直至光点的亮暗比例处于预设比例范围内，这样，可以一定程度上消除噪声对光点检测的影响，进而可以有效识别编码信息，并最终实现准确定位。

本发明第二实施方式涉及一种噪声消除方法，如图2所示，包括：

步骤201：采集红外图像。

步骤202：预先设置第一阈值的值。一般是根据经验设置第一阈值的初始值。

步骤203：对红外图像进行降噪处理，得到降噪图像。其中，降噪图像中像素点的灰度值均大于所述第三阈值。具体地，预先设置第三阈值的值，将红外图像上灰度值小于第三阈值的像素点的灰度值设置为零，以此得到降噪图像。这样，可以将图像中的干扰信息去除，可以降低后续信息处理量，加速定位速度。

步骤204：对降噪图像进行连通域分析，获取光点。具体地，可以对降噪图像上的像素点按行或者列依次进行编号，并且将相同亮度等级且相邻的像素点用同一编号进行标记，当遍历降噪图像上所有像素点后，可以进一步对降噪图像进行连通域分析，进而获取光点。

步骤205：计算降噪图像上光点的亮度等级。其中，降噪图像上光点的灰度值大于第一阈值时，光点的亮度等级为亮，当降噪图像上光点的灰度值小于第一阈值时，光点的亮度等级为暗。

步骤206：判断红外图像上光点的亮暗比例是否超出预设比例范围。若判断结果为上述光点的亮暗比例超出预设比例范围，则执行步骤207，若判断结果为未超出预设比例范围，则结束噪声消除流程。

步骤207：在第二阈值与第三阈值之间调整第一阈值的值。其中，第三阈值始终小于第二阈值的值，且小于第一阈值的值；执行完步骤207后继续执行步骤205，直至红外图像上光点的亮暗比例处于预设比例的范围内。本发明实施方式通过第二阈值和第三阈值来限定第一阈值可调整的范围，即，在第二阈值和第三阈值之间来调整第一阈值的值，这样，有利于更快速地找到合适的第一阈值，进而加速定位。

具体地说，在步骤207之前，需要先设置第二阈值的值，第二阈值的设置方法如图3所示，包括：

步骤301：在预设时刻采集第一红外图像。具体地说，红外摄像装置在预设时刻采集红外LED灯发射红外光的红外图像，并将该红外图像作为第一红外图像。

步骤302：在第一红外图像中，找出灰度值最小的光点。具体地说，处理器将第一红外图像中的光点按灰度值从高到低排序，并且选出灰度值最小的光点。

步骤303：标记灰度值最小的光点。

步骤304：在预设时刻之后的若干个时刻采集红外图像。具体地说，红外摄像装置在预设时刻之后采集多幅红外LED灯发射红外光的红外图像。

步骤305：在若干个时刻采集的红外图像中，找出第二红外图像。具体地说，在若干个时刻采集的多幅红外图像中，处理器可以找出标记过的光点对应的LED灯的光点中选取灰度值最大的光点，并将该光点所在的红外图像作为第二红外图像。

步骤306：将第二红外图像中标记的光点的灰度值作为第二阈值。

本发明实施方式通过预先设置第三阈值的值，对红外图像进行降噪处理，得到降噪图像，从而减少了红外图像受到的环境噪音的影响，进而，本实施方式还对降噪图像进行与第一实施方式类似的降噪处理，一定程度上消除了由于LED随着角度或者运动速度引入的噪声对光点的影响，这样，可以有效识别编码信息，并最终实现准确定位。

本发明第三实施方式涉及一种噪声消除方法，本发明第三实施方式在第二实施方式的基础上做了进一步改进，主要改进之处在于：还根据红外图像中光点的数目是否在预设数目范围内来调整降噪处理的第三阈值的值，这样，可以使定位更准确。

本实施方式中，如图4所示，噪声消除方法包括：

步骤401：按照预设频率采集红外图像。头盔上的红外摄像装置按照预设的频率采集红外图像，如，可以以60帧每秒的频率采集。

步骤402：预先设置第一阈值的值与第三阈值的值。具体地，为红外图像中光点数目预先设置一定值作为第三阈值的初始值。

步骤403：计算红外图像中光点的数目。具体地，对红外图像数字化处理后，计算图像中所包含的光点的数目。

步骤404：判断光点的数目是否在预设的数目范围内。若判断结果为上述光点数目不在预设数目范围内，则执行步骤407，若判断结果为上述光点数目处于预设数目范围内，则执行步骤405。

步骤407：调整第三阈值。具体地，当红外图像上光点的数目不在预设数目范围内时，则调整第三阈值，之后返回步骤403，继续计算红外图像中光点的数目。

步骤405：计算相邻两帧红外图像中光点的数目。具体地说，红外图像中光点的数目处于预设数目范围内时，计算相邻两帧红外图像中光点的数目。

步骤406：判断相邻两帧红外图像中的光点的数目是否相同。若判断结果为相邻两帧红外图像中光点的数目不相同，则返回执行步骤407，若判断结果为相同，则执行步骤408。本领域技术人员应当可以理解，步骤406和步骤404的顺序可以不分先后，任意设置；当然，也可以只包含步骤406或者步骤404，具体根据需要进行灵活设置即可，只要能实现达到调整第三阈值的目的即可。

步骤408：计算红外图像中光点的亮度等级。

步骤409：判断红外图像上光点的亮暗比例是否超出比例范围。若是，则执行步骤410，否则结束流程。

步骤410：在第二阈值与第三阈值之间调整第一阈值的值。当红外图像上光点的亮暗比例超出预设比例范围时，在第二阈值与第三阈值之间调整第一阈值的值，之后返回步骤408，重新计算红外图像上光点的亮度等级，直至红外图像上光点的亮暗比例处于预设比例范围内。具体地，若红外图像上光点的亮暗比例大于预设比例范围时，则适度调大第一阈值的值，若红外图像上光点的亮暗比例小于第一阈值的值时，则适度调小第一阈值的值，直至光点的亮暗比例符合预设比例的范围。调节第一阈值的值的步长可以预先设置。

本发明实施方式，通过实时调整第三阈值的值，将红外图像上光点的数目控制在预设的数目范围内，否则，采集的图像可能是错误的图像，因为手柄上的LED灯的数目是固定的，即使处于运动中、或者相对于红外摄像装置的位置不同，红外图像中的光点数目也不会存在大起大落，而是集中在预设的数目范围内。同时，将采集到的相邻两帧红外图像上的光点的数目调整在预设的数目范围内，经过上述处理之后，再对红外图像进行消除噪声的处理，这样，可以保证噪声消除的红外图像是正确的图像，避免做无用功，进而提高噪声消除的效率。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包含相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明第四实施方式涉及一种虚拟现实设备，如图5所示，包括：红外摄像装置501、处理器502以及N个红外LED灯503，其中N为大于1的自然数，处理器502与红外摄像装置501连接。

具体地说，红外摄像装置501用于采集红外LED灯503发射的红外图像。处理器502用于计算红外图像上的光点的亮度等级，其中，红外图像上光点的灰度值大于第一阈值时，光点的亮度等级为亮，红外光点的灰度值小于第一阈值时，光点的亮度等级为暗。当上述红外图像上的光点的亮暗比例超出预设比例范围时，处理器502还用于调整第一阈值的值，直至红外图像上的光点的亮暗比例处于预设比例的范围内时，输出上述红外图像。

本发明实施方式相对于现有技术而言，处理器可以计算采集到的红外图像上的光点的亮暗等级，并且根据第一阈值来划分光点的亮暗等级，将光点的亮暗比例与预设的比例范围比较，进而，实时调整第一阈值的值，并且根据调整后的第一阈值，重新划分光点的亮暗等级，直至光点的亮暗比例处于预设比例范围内。本实施方式，可以一定程度上消除噪声对光点检测的影响，进而可以有效识别编码信息，并最终实现准确定位。

不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的设备实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

本发明第五实施方式涉及一种虚拟现实设备，本发明第五实施方式在第四实施方式的基础上做了进一步改进，主要改进之处在于：本实施方式中，处理器还可以根据红外图像中光点的数目是否在预设数目范围内来调整降噪处理的第三阈值的值，这样，可以使定位更准确。

如图6所示，本实施方式中的虚拟现实设备包括：红外摄像装置501、处理器502、N个红外LED灯503、接收装置601以及发送装置602，其中N为大于1的自然数，处理器502通过接收装置601、发送装置602与红外摄像装置501连接，其中，处理器502与接收装置601连接，红外摄像装置501可以与发送装置602连接。

本实施方式中，红外摄像装置501可用于采集红外LED灯503发射的红外图像，发送装置602用于将采集的红外图像发送给接收装置601，进而，发送给处理器502。进一步，处理器502可用于计算红外图像上光点的数目，并通过调整第三阈值，使红外图像上光点的数目处于预设数目范围内。处理器502还可用于计算相邻两帧红外图像中光点的数目，并通过调整第三阈值，使得采集的相邻两帧红外图像中光点的数目相同。当相邻两帧红外图像中光点的数目相同时，处理器502还可用于计算红外图像上光点的亮度等级。其中，红外图像上光点的灰度值大于第一阈值时，光点的亮度等级为亮，红外光点的灰度值小于第一阈值时，光点的亮度等级为暗。当上述红外图像上的光点的亮暗比例超出预设比例范围时，处理器502还用于调整第一阈值的值，直至红外图像上的光点的亮暗比例处于预设比例的范围内时，输出上述红外图像。

本发明实施方式，处理器可以通过实时调整第三阈值的值，将红外图像上光点的数目控制在预设的数目范围内，否则，采集的图像可能是错误的图像。因为手柄上的LED灯的数目是固定的，即使处于运动中、或者相对于红外摄像装置的位置不同，红外图像中的光点数目也不会存在大起大落，而是集中在预设的数目范围内。同时，处理器还可以将采集到的相邻两帧红外图像上的光点的数目调整在预设的数目范围内，经过上述处理之后，再对红外图像进行消除噪声的处理。这样，可以保证噪声消除的红外图像是正确的图像，避免做无用功，进而提高噪声消除的效率。

不难发现，本实施方式为与第三实施方式相对应的设备实施例，本实施方式可与第三实施方式互相配合实施。第三实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第三实施方式中。

值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种噪声消除方法，其特征在于，包括：

采集红外图像；其中，所述红外图像为红外LED灯发光的图像；

计算所述红外图像上的光点的亮度等级；其中，所述光点的灰度值大于第一阈值时所述光点的亮度等级为亮，所述光点的灰度值小于所述第一阈值时所述光点的亮度等级为暗；

如果所述红外图像上的光点的亮暗比例超出预设比例范围，则调整所述第一阈值的值，直至所述光点的亮暗比例处于预设比例范围内。

2.根据权利要求1所述的噪声消除方法，其特征在于，所述调整所述第一阈值的值，直至所述光点的亮暗比例处于预设比例范围内包括：

在第二阈值与第三阈值之间调整所述第一阈值的值，直至所述光点的亮暗比例处于预设比例范围内；其中，所述第三阈值小于所述第二阈值。

3.根据权利要求2所述的噪声消除方法，其特征在于，所述计算所述红外图像上的光点的亮度等级之前，还包括：

对所述红外图像进行降噪处理，得到降噪图像；其中，所述降噪图像中像素点的灰度值均大于所述第三阈值；

所述计算所述红外图像上的光点的亮度等级包括：

计算所述降噪图像上的光点的亮度等级。

4.根据权利要求3所述的噪声消除方法，其特征在于，所述对所述红外图像进行降噪处理，得到降噪图像包括：

将所述红外图像中灰度值小于所述第三阈值的像素点的灰度值设置为零，得到所述降噪图像。

5.根据权利要求3所述的噪声消除方法，其特征在于，所述计算所述降噪图像上的光点的亮度等级之前，还包括：

对所述降噪图像进行连通域分析，获取所述光点。

6.根据权利要求2所述的噪声消除方法，其特征在于，所述采集红外图像之后，还包括：

计算所述红外图像中所述光点的数目；

如果所述光点的数目不在预设数目范围内，则调整所述第三阈值，直至所述光点的数目处于所述预设数目范围内。

7.根据权利要求2或6所述的噪声消除方法，其特征在于，所述采集红外图像包括：

按照预设频率采集所述红外图像；

所述采集红外图像之后，还包括：

计算相邻两帧红外图像中所述光点的数目；

如果相邻两帧红外图像中的所述光点的数目不相同，则调整所述第三阈值，直至相邻两帧红外图像中的所述光点的数目相同。

8.根据权利要求2所述的噪声消除方法，其特征在于，所述在第二阈值与第三阈值之间调整所述第一阈值的值之前，包括：

在预设时刻采集第一红外图像；

在所述第一红外图像中，找出灰度值最小的光点；

标记所述灰度值最小的光点；

在所述预设时刻之后的若干个时刻采集红外图像；

在所述若干个时刻采集的红外图像中，找出第二红外图像；其中，所述第二红外图像中，标记的灰度值最小的光点的灰度值最大；

将所述第二图像中标记的光点的灰度值作为所述第二阈值。

9.一种虚拟现实设备，其特征在于，包括：红外摄像装置、处理器与N个红外LED灯；N为大于1的自然数；所述处理器与所述红外摄像装置连接；

所述红外摄像装置，用于采集红外图像；其中，所述红外图像为所述红外LED灯发光的图像；

所述处理器，用于计算所述红外图像上的光点的亮度等级；其中，所述光点的灰度值大于第一阈值时所述光点的亮度等级为亮，所述光点的灰度值小于所述第一阈值时所述光点的亮度等级为暗；

在所述红外图像上的光点的亮暗比例超出预设比例范围时，所述处理器，还用于调整所述第一阈值的值，直至所述光点的亮暗比例处于预设比例范围内。