CN106910210A - 用于生成图像信息的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了用于生成图像信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集参考图像的摄像机的内参数;基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成射影变换矩阵;基于射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量;基于特征点在参考图像中的坐标、特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;基于特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成特征点的特征点描述子。该实施方式减少了生成特征点描述子的计算量。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,具体涉及图像处理技术领域,尤其涉及用于生成图像信息的方法和装置。
背景技术
图像信息提取是图像配准与识别的关键技术,图像信息提取的效果往往直接决定着图像配准与识别的效果。因此,如何从图像中提取出具有较强表示能力的图像信息是图像处理技术领域的一个研究热点。其中,特征点描述子可以描述特征点与其相邻像素点之间的变化,并且可以保留特征点不变的特性(例如旋转、尺度上的不变性)。因此,特征点描述子作为具有较强表达能力的图像信息已被广泛应用在图像处理技术领域里。
然而,现有的生成用于训练模型的特征点描述子的方法通常是首先将参考图像通过射影变换生成目标图像,然后从目标图像中获取特征点的各邻域像素点的坐标以生成特征点描述子。由于生成特征点描述子的过程中一般需要对参考图像中的所有像素点进行射影变换以生成目标图像,这样就会导致生成特征点描述子的计算量较大。
发明内容
本申请的目的在于提出一种改进的用于生成图像信息的方法和装置,来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种用于生成图像信息的方法,该方法包括:获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集参考图像的摄像机的内参数;基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成射影变换矩阵;基于射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量;基于特征点在参考图像中的坐标、特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;基于特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成特征点的特征点描述子。
在一些实施例中,基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成射影变换矩阵,包括:基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵;基于旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵,生成射影变换矩阵。
在一些实施例中,基于特征点在参考图像中的坐标、特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,包括:基于特征点在参考图像中的坐标、射影变换矩阵的第三维和特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量,生成未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;对未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行归一化处理,生成归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在一些实施例中,基于特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成特征点的特征点描述子,包括:利用随机蕨算法对特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行处理,生成特征点的特征点描述子。
在一些实施例中,该方法还包括:基于特征点的特征点描述子,对参考图像进行三维重建。
在一些实施例中,该方法还包括:利用机器学习方法,基于特征点的特征点描述子和特征点的类别,训练得到特征点分类模型,其中,特征点分类模型用于表征特征点的特征点描述子和特征点的类别的对应关系。
第二方面,本申请实施例提供了一种用于生成图像信息的装置,该装置包括:获取单元,配置用于获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集参考图像的摄像机的内参数;射影变换矩阵生成单元,配置用于基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成射影变换矩阵;坐标偏移量生成单元,配置用于基于射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量;坐标生成单元,配置用于基于特征点在参考图像中的坐标、特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;特征点描述子生成单元,配置用于基于特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成特征点的特征点描述子。
在一些实施例中,射影变换矩阵生成单元包括:第一矩阵生成子单元,配置用于基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵;第二矩阵生成子单元,配置用于基于旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵,生成射影变换矩阵。
在一些实施例中,坐标生成单元包括:未归一化坐标生成子单元,配置用于基于特征点在参考图像中的坐标、射影变换矩阵的第三维和特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量,生成未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;归一化坐标生成子单元,配置用于对未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行归一化处理,生成归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在一些实施例中,特征点描述子生成单元进一步配置用于:利用随机蕨算法对特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行处理,生成特征点的特征点描述子。
在一些实施例中,该装置还包括:三维重建单元,配置用于基于特征点的特征点描述子,对参考图像进行三维重建。
在一些实施例中,该装置还包括:训练单元,配置用于利用机器学习方法,基于特征点的特征点描述子和特征点的类别,训练得到特征点分类模型,其中,特征点分类模型用于表征特征点的特征点描述子和特征点的类别的对应关系。
第三方面,本申请实施例提供了一种服务器,该服务器包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
本申请实施例提供的用于生成图像信息的方法和装置,通过所获取到的目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例以及采集参考图像的摄像机的内参数生成射影变换矩阵;而后通过射影变换矩阵和特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量生成该特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量;然后通过该特征点在参考图像中的坐标、该特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵生成该特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;最后通过该特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成该特征点的特征点描述子。实现了在不生成目标图像的情况下,将特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标射影变换到参考图像中,并从参考图像中提取射影变换后的特征点的各邻域像素点的坐标以生成特征点描述子,从而减少了生成特征点描述子的计算量。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本申请实施例可以应用于其中的示例性***架构图;
图2是根据本申请的用于生成图像信息的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本申请的用于生成图像信息的方法的又一个实施例的流程图;
图4是根据本申请的用于生成图像信息的装置的一个实施例的结构示意图;
图5是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的用于生成图像信息的方法或用于生成图像信息的装置的实施例的示例性***架构100。
如图1所示,***架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103拍摄参考图像,并通过网络104将拍摄的参考图像发送至服务器105中。终端设备101、102、103可以是具有各种功能的终端设备,例如照相功能、摄像功能等。
终端设备101、102、103可以是各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、相机、摄像机和摄像头等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如服务器105可以对接收到的终端设备101、102、103发送的参考图像进行处理的后台图像处理服务器。后台图像处理服务器可以对接收到的参考图像等数据进行分析等处理,并存储或输出处理结果(例如特征点描述子)。
需要说明的是,本申请实施例所提供的用于生成图像信息的方法一般由服务器105执行,相应地,用于生成图像信息的装置一般设置于服务器105中。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。在服务器105中存储有参考图像的情况下,***架构100中可以不设置终端设备101、102、103。
继续参考图2,示出了根据本申请的用于生成图像信息的方法的一个实施例的流程200。该用于生成图像信息的方法,包括以下步骤:
步骤201,获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集参考图像的摄像机的内参数。
在本实施例中,用于生成图像信息的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器105)可以获目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例以及采集参考图像的摄像机的内参数。
在传统的生成特征点描述子的方法中,通常需要预先设置目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例等信息,并基于预先设置的信息对参考图像进行射影变换以生成目标图像。而本实施例中,可以仅仅预先设置的目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例即可,可以不用生成目标图像。
在本实施例中,不同型号的摄像机的内参数可以不同。内参数是与摄像机自身特性相关的参数,内参数可以包括摄像机的焦距、像素大小等参数。
步骤202,基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成射影变换矩阵。
在本实施例中,基于步骤201中获取到的旋转角度、缩放比例和内参数,电子设备可以生成射影变换矩阵。
在这里,我们可以选定出摄像机坐标系,其中,在摄像机坐标系中,原点为摄像机的光心,X轴和Y轴与参考图像所在平面坐标系的坐标轴平行,Z轴为摄像机的光轴,其与参考图像所在平面平行。射影变换矩阵可以用于将参考图像中的各个像素点在摄像机坐标系中的坐标与目标图像中的各个像素点在摄像机坐标系中的坐标一一对应。作为示例,设参考图像中的各个像素点在摄像机坐标系中的坐标为(xi',yi',zi'),目标图像中的各个像素点在摄像机坐标系中的坐标为(xi,yi,zi),则参考图像中的各个像素点在摄像机坐标系中的坐标与目标图像中的各个像素点在摄像机坐标系中的坐标可以采用如下公式一一对应:
其中,i为正整数,且i≥1,(x',y',z')为参考图像中的像素点在摄像机坐标系中的坐标,(xi',yi',zi')为参考图像中的第i个像素点在摄像机坐标系中的坐标,(x,y,z)为目标图像中的像素点在摄像机坐标系中的坐标,(xi,yi,zi)为目标图像中的第i个像素点在摄像机坐标系中的坐标,H为从参考图像到目标图像的射影变换矩阵。
在本实施例的一些可选的实现方式中,电子设备可以基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵;基于旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵,生成射影变换矩阵。作为示例,电子设备可以利用如下公式生成射影变换矩阵H:
H=K×(R+T×NT/d)×K-1。
其中,K为内参矩阵,K-1为内参矩阵K的逆矩阵,R为旋转矩阵,T为平移矩阵,N为参考图像所在平面的法向量,NT为参考图像所在平面的法向量N的转置,d为世界坐标系原点到参考图像所在平面的距离。
在这里,世界坐标系中的坐标值是客观世界的绝对坐标,用于描述摄像机和参考图像的位置,通常可以由用户选定。为了便于计算,我们可以选定出世界坐标系,以使选定出世界坐标系原点到参考图像所在平面的距离d的值为1。
在本实施例的一些可选的实现方式中,电子设备可以基于旋转角度、缩放比例生成旋转矩阵和平移矩阵;基于内参数生成内参矩阵。其中,旋转角度、缩放比例又可以被称为摄影机的外参数,旋转矩阵和平移矩阵又可以被称为摄影机的外参矩阵。
需要说明的是,生成内参矩阵、旋转矩阵和平移矩阵的各种方法是目前广泛研究和应用的公知技术,在此不再赘述。
步骤203,基于射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量。
在本实施例中,基于步骤202中生成的摄影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,电子设备可以生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量。
在传统的生成特征点描述子的方法中,通常需要在目标图像上以特征点为中心选取一个正方形区域,该正方形区域所包含的像素点即为特征点的各邻域像素点。在选定的正方形区域的大小不变的情况下,不论选定目标图像中的哪一个特征点,特征点的各邻域像素点的坐标偏移量是恒定不变的。因此,在不生成目标图像的情况下,我们可以根据预先设置的目标图像所处的平面以及所选取出的特征点的各邻域像素点所处的正方形区域,即可得出特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量。作为示例,我们将目标图像所处的平面设定为xOy平面,在选取出的正方形区域包含4个像素点的情况下,若我们选取出的特征点的坐标为(0,0),特征点(0,0)的各邻域像素点的坐标分别为(-1,-1),(-1,1),(1,-1),(1,1),特征点(0,0)的各邻域像素点的坐标偏移量等于特征点(0,0)的各邻域像素点的坐标减特征点(0,0)的坐标,即分别为(-1,-1),(-1,1),(1,-1),(1,1)。若我们选取出的特征点的坐标为(1,1),特征点(1,1)的各邻域像素点的坐标分别为(0,0),(0,2),(2,0),(2,2),特征点(1,1)的各邻域像素点的坐标偏移量等于特征点(1,1)的各邻域像素点的坐标减特征点(1,1)的坐标,同样分别为(-1,-1),(-1,1),(1,-1),(1,1)。
在本实施例的一些可选的实现方式中,电子设备可以利用如下公式计算出特征点的各邻域像素点在参考图像中的未归一化的坐标偏移量(oxj',oyj',ozj'):
其中,j为正整数,且j≥1,(ox',oy',oz')为特征点的邻域像素点在参考图像中的未归一化的坐标偏移量,(oxj',oyj',ozj')为特征点的第j个邻域像素点在参考图像中的未归一化的坐标偏移量,H-1为射影变换矩阵H的逆矩阵,(ox,oy,oz)为特征点的邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,通常情况下,oz=0。(oxj,oyj,ozj)为特征点的第j个邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,通常情况下,ozj=0。
步骤204,基于特征点在参考图像中的坐标、特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在本实施例中,基于预先获取的特征点在参考图像中的坐标和步骤203中生成的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和步骤202中生成的射影变换矩阵,电子设备可以生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在本实施例的一些可选的实现方式中,电子设备可以首先用射影变换矩阵的第三维对特征点在参考图像中的坐标进行处理,然后将处理后的特征点在参考图像中的坐标与特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量相加,以生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
步骤205,基于特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成特征点的特征点描述子。
在本实施例中,基于步骤204中生成的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,电子设备可以生成特征点的特征点描述子。其中,特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标可以是归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在本实施例的一些可选的实现方式中,电子设备可以利用随机蕨算法对特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行处理,生成特征点的特征点描述子。其中,随机蕨(Random ferns)算法可以基于朴素贝叶斯分类算法快速生成特征点的特征点描述子。
需要说明的是,利用特征点的各邻域像素点的坐标生成特征点的特征点描述子的各种方法是目前广泛研究和应用的公知技术,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该方法还可以包括:基于特征点的特征点描述子,对参考图像进行三维重建。其中,若要对参考图像进行三维重建,目标图像可以包括多个相对于参考图像的旋转角度和缩放比例不同的图像。特征点可以包括目标图像中的多个特征点。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该方法还可以包括:利用机器学习方法,基于特征点的特征点描述子和特征点的类别,训练得到特征点分类模型。其中,特征点分类模型用于表征特征点的特征点描述子和特征点的类别的对应关系。其中,在训练特征点分类模型之前,首先需要将特征点描述子和特征点的类别进行对应,然后将特征点描述子和特征点的类别作为训练样本对特征点分类模型进行训练。
本申请的实施例提供的用于生成图像信息的方法,通过所获取到的目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例以及采集参考图像的摄像机的内参数生成射影变换矩阵;而后通过射影变换矩阵和特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量生成该特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量;然后通过该特征点在参考图像中的坐标、该特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵生成该特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;最后通过该特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成该特征点的特征点描述子。实现了在不生成目标图像的情况下,将特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标射影变换到参考图像中,并从参考图像中提取射影变换后的特征点的各邻域像素点的坐标以生成特征点描述子,从而减少了生成特征点描述子的计算量。
进一步参考图3,其示出了用于生成图像信息的方法的又一个实施例的流程300。该用于生成图像信息的方法的流程300,包括以下步骤:
步骤301,获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集参考图像的摄像机的内参数。
在本实施例中,用于生成图像信息的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器105)可以获目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例以及采集参考图像的摄像机的内参数。
步骤302,基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成射影变换矩阵。
在本实施例中,基于步骤301中获取到的旋转角度、缩放比例和内参数,电子设备可以生成射影变换矩阵。其中,射影变换矩阵可以用于将参考图像中的各个像素点的坐标与目标图像中的各个像素点的坐标一一对应。
步骤303,基于射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量。
在本实施例中,基于步骤302中生成的摄影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,电子设备可以生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量。
步骤304,基于特征点在参考图像中的坐标、射影变换矩阵的第三维和特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量,生成未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在本实施例中,基于预先获取的特征点在参考图像中的坐标和步骤303中生成的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和步骤302中生成的射影变换矩阵,电子设备可以生成未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在本实施例的一些可选的实现方式中,电子设备可以利用如下公式计算出参数k;
k=h310×x0+h320×y0+h330。
其中,(x0,y0)为特征点在参考图像中的坐标,射影变换矩阵
射影变换矩阵H的第三维为(h310,h320,h330)。
利用如下公式计算出未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标(xosj,yosj,zosj):
(xosj,yosj,zosj)=(x0/k+oxj',y0/k+oyj',1/k+ozj');
其中,j为正整数,且j≥1,(xos,yos,zos)为未归一化的特征点的邻域像素点在参考图像中的坐标,(xosj,yosj,zosj)为未归一化的特征点的第j个邻域像素点在参考图像中的坐标,(ox',oy',oz')为特征点的邻域像素点在参考图像中的未归一化的坐标偏移量,(oxj',oyj',ozj')为特征点的第j个邻域像素点在参考图像中的未归一化的坐标偏移量。
步骤305,对未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行归一化处理,生成归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在本实施例中,基于步骤304中生成的未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,电子设备可以对未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行归一化处理,生成归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在本实施例的一些可选的实现方式中,电子设备可以利用如下公式计算出归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标(xoj,yoj,1):
(xoj,yoj,1)=(xosj/zosj,yosj/zosj,zosj/zosj);
其中,j为正整数,且j≥1,(xo,yo,1)为归一化的特征点的邻域像素点在参考图像中的坐标,(xoj,yoj,1)为归一化的特征点的第j个邻域像素点在参考图像中的坐标,(xos,yos,zos)为未归一化的特征点的邻域像素点在参考图像中的坐标,(xosj,yosj,zosj)为未归一化的特征点的第j个邻域像素点在参考图像中的坐标。
步骤306,基于特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成特征点的特征点描述子。
在本实施例中,基于步骤305中生成的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,电子设备可以生成特征点的特征点描述子。其中,特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标可以是归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
从图3中可以看出,与图2对应的实施例相比,本实施例中的用于生成图像信息的方法的流程300突出了对特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行归一化处理的步骤。由此,本实施例描述的方案中采用归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标来生成特征点描述子,从而进一步减少了生成特征点描述子的计算量。
进一步参考图4,作为对上述各图所示方法的实现,本申请提供了一种用于生成图像信息的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示,本实施例所示的用于生成图像信息的装置400可以包括:获取单元401、射影变换矩阵生成单元402、坐标偏移量生成单元403、坐标生成单元404和特征点描述子生成单元405。其中,获取单元401,配置用于获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集参考图像的摄像机的内参数;射影变换矩阵生成单元402,配置用于基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成射影变换矩阵;坐标偏移量生成单元403,配置用于基于射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量;坐标生成单元404,配置用于基于特征点在参考图像中的坐标、特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;特征点描述子生成单元405,配置用于基于特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成特征点的特征点描述子。
在本实施例中,用于生成图像信息的装置400中:获取单元401、射影变换矩阵生成单元402、坐标偏移量生成单元403、坐标生成单元404和特征点描述子生成单元405的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,射影变换矩阵生成单元402可以包括:第一矩阵生成子单元(图中未示出),配置用于基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵;第二矩阵生成子单元(图中未示出),配置用于基于旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵,生成射影变换矩阵。
在本实施例的一些可选的实现方式中,坐标生成单元404可以包括:未归一化坐标生成子单元(图中未示出),配置用于基于特征点在参考图像中的坐标、射影变换矩阵的第三维和特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量,生成未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;归一化坐标生成子单元(图中未示出),配置用于对未归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行归一化处理,生成归一化的特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标。
在本实施例的一些可选的实现方式中,特征点描述子生成单元405可以进一步配置用于:利用随机蕨算法对特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标进行处理,生成特征点的特征点描述子。
在本实施例的一些可选的实现方式中,用于生成图像信息的装置400还可以包括:三维重建单元(图中未示出),配置用于基于特征点的特征点描述子,对参考图像进行三维重建。
在本实施例的一些可选的实现方式中,用于生成图像信息的装置400还可以包括:训练单元(图中未示出),配置用于利用机器学习方法,基于特征点的特征点描述子和特征点的类别,训练得到特征点分类模型,其中,特征点分类模型用于表征特征点的特征点描述子和特征点的类别的对应关系。
下面参考图5,其示出了适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机***500的结构示意图。图5示出的服务器仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,计算机***500包括中央处理单元(CPU)501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还存储有***500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505:包括键盘、鼠标等的输入部分506;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507;包括硬盘等的存储部分508;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器510上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时,执行本申请的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本申请上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括获取单元、射影变换矩阵生成单元、坐标偏移量生成单元、坐标生成单元和特征点描述子生成单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,获取单元还可以被描述为“获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集参考图像的摄像机的内参数的单元”。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的服务器中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该服务器中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该服务器执行时,使得该服务器:获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集参考图像的摄像机的内参数;基于旋转角度、缩放比例和内参数,生成射影变换矩阵;基于射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在目标图像中的坐标偏移量,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量;基于特征点在参考图像中的坐标、特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标偏移量和射影变换矩阵,生成特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标;基于特征点的各邻域像素点在参考图像中的坐标,生成特征点的特征点描述子。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (14)
1.一种用于生成图像信息的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集所述参考图像的摄像机的内参数;
基于所述旋转角度、所述缩放比例和所述内参数,生成射影变换矩阵;
基于所述射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在所述目标图像中的坐标偏移量,生成所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标偏移量;
基于所述特征点在所述参考图像中的坐标、所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标偏移量和所述射影变换矩阵,生成所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标;
基于所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标,生成所述特征点的特征点描述子。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述旋转角度、所述缩放比例和所述内参数,生成射影变换矩阵,包括:
基于所述旋转角度、所述缩放比例和所述内参数,生成旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵;
基于所述旋转矩阵、所述平移矩阵和所述内参矩阵,生成射影变换矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述特征点在所述参考图像中的坐标、所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标偏移量和所述射影变换矩阵,生成所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标,包括:
基于所述特征点在所述参考图像中的坐标、所述射影变换矩阵的第三维和所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标偏移量,生成未归一化的所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标;
对未归一化的所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标进行归一化处理,生成归一化的所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标,生成所述特征点的特征点描述子,包括:
利用随机蕨算法对所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标进行处理,生成所述特征点的特征点描述子。
5.根据权利要求1-4之一所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于所述特征点的特征点描述子,对所述参考图像进行三维重建。
6.根据权利要求1-4之一所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
利用机器学习方法,基于所述特征点的特征点描述子和所述特征点的类别,训练得到特征点分类模型,其中,所述特征点分类模型用于表征特征点的特征点描述子和特征点的类别的对应关系。
7.一种用于生成图像信息的装置,其特征在于,所述装置包括:
获取单元,配置用于获取目标图像相对于参考图像的旋转角度、缩放比例,并获取采集所述参考图像的摄像机的内参数;
射影变换矩阵生成单元,配置用于基于所述旋转角度、所述缩放比例和所述内参数,生成射影变换矩阵;
坐标偏移量生成单元,配置用于基于所述射影变换矩阵和预设的特征点的各邻域像素点在所述目标图像中的坐标偏移量,生成所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标偏移量;
坐标生成单元,配置用于基于所述特征点在所述参考图像中的坐标、所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标偏移量和所述射影变换矩阵,生成所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标;
特征点描述子生成单元,配置用于基于所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标,生成所述特征点的特征点描述子。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述射影变换矩阵生成单元包括:
第一矩阵生成子单元,配置用于基于所述旋转角度、所述缩放比例和所述内参数,生成旋转矩阵、平移矩阵和内参矩阵;
第二矩阵生成子单元,配置用于基于所述旋转矩阵、所述平移矩阵和所述内参矩阵,生成射影变换矩阵。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述坐标生成单元包括:
未归一化坐标生成子单元,配置用于基于所述特征点在所述参考图像中的坐标、所述射影变换矩阵的第三维和所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标偏移量,生成未归一化的所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标;
归一化坐标生成子单元,配置用于对未归一化的所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标进行归一化处理,生成归一化的所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述特征点描述子生成单元进一步配置用于:
利用随机蕨算法对所述特征点的各邻域像素点在所述参考图像中的坐标进行处理,生成所述特征点的特征点描述子。
11.根据权利要求7-10之一所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
三维重建单元,配置用于基于所述特征点的特征点描述子,对所述参考图像进行三维重建。
12.根据权利要求7-10之一所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
训练单元,配置用于利用机器学习方法,基于所述特征点的特征点描述子和所述特征点的类别,训练得到特征点分类模型,其中,所述特征点分类模型用于表征特征点的特征点描述子和特征点的类别的对应关系。
13.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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