一种图像处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种图像处理方法及装置，所述方法包括：接收第一摄像装置和第二摄像装置针对同一拍摄场景所分别拍摄的第一图像和第二图像；根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子；根据所述方差权重因子获取优化后的引导图像滤波器；根据所述优化后的引导图像滤波器，对所述待处理图进行滤波处理。所述装置执行上述方法。本发明专利技术实施例提供的图像处理方法及装置提高了自主移动机器人中的图像解析识别的准确性，使得自主移动机器人移动路径的规划更加合理。

Image processing method and apparatus

The embodiment of the invention provides an image processing method and device, the method comprises: receiving a first image pickup device and image pickup device second for the same shooting scenes were shot the first image and the second image; pixels in filtering window image in image guidance, obtain the location of pixel neighborhood variance weighting factor preset center in according to the guided image filter; variance weighting factor gets optimized; according to the guided image filter after optimization, on the filtering processing. The device performs the method described above. The image processing method and device provided by the embodiment of the invention improves the accuracy of the image analysis and recognition in the autonomous mobile robot, and makes the planning of the moving path of the autonomous mobile robot more reasonable.

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法及装置
本专利技术实施例涉及图像处理
，具体涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术的快速发展和新型传感器的广泛应用，机器人特别是自主移动机器人的应用场合越来越多，作用也变得越来越重要。现有技术中普遍通过采用双目摄像头采集自主移动机器人应用的场景图像，再对采集到的图像进行解析识别，最后提供给自主移动机器人反映地理位置的三维坐标信息，以供自主移动机器人选择合适的移动路径，避免触碰到障碍物。但是现有技术对采集到的图像解析识别的误差较大，进而导致生成的三维坐标信息不够准确，造成了自主移动机器人的自主移动路径不合理，还需要人工干预，影响了自主移动机器人的工作效率。因此，如何保证图像解析识别的准确性，合理规划自主移动机器人的移动路径成为亟须解决的问题。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种图像处理方法及装置。一方面，本专利技术实施例提供一种图像处理方法，包括：接收第一摄像装置和第二摄像装置针对同一拍摄场景所分别拍摄的第一图像和第二图像；根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述引导图像是所述第一图像或所述第二图像中的一个，待处理图像为所述引导图像经过匹配代价计算得到的图像；根据所述方差权重因子获取优化后的引导图像滤波器；根据所述优化后的引导图像滤波器，对所述待处理图进行滤波处理。另一方面，本专利技术实施例提供一种图像处理装置，包括：接收单元，用于接收第一摄像装置和第二摄像装置针对同一拍摄场景所分别拍摄的第一图像和第二图像；第一获取单元，用于根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述引导图像是所述第一图像或所述第二图像中的一个，待处理图像为所述引导图像经过匹配代价计算得到的图像；第二获取单元，用于根据所述方差权重因子获取优化后的引导图像滤波器；滤波单元，用于根据所述优化后的引导图像滤波器，对所述待处理图进行滤波处理。本专利技术实施例提供的图像处理方法及装置提高了自主移动机器人中的图像解析识别的准确性，使得自主移动机器人移动路径的规划更加合理。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例图像处理方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例滤波前后效果对比图；图3为本专利技术实施例自主移动机器人车体坐标关系示意图；图4为本专利技术实施例图像处理装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例提供的装置实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例图像处理方法的流程示意图，如图1所示，本实施例提供的一种图像处理方法，包括以下步骤：S1：接收第一摄像装置和第二摄像装置针对同一拍摄场景所分别拍摄的第一图像和第二图像。具体的，装置接收第一摄像装置和第二摄像装置针对同一拍摄场景所分别拍摄的第一图像和第二图像。需要说明的是：装置可以设置在自主移动机器人上，用于控制自主移动机器人的移动路径。第一摄像装置和第二摄像装置组成了双目摄像装置。S2：根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述引导图像是所述第一图像或所述第二图像中的一个，待处理图像为所述引导图像经过匹配代价计算得到的图像。具体的，装置根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述引导图像是所述第一图像或所述第二图像中的一个，待处理图像为所述引导图像经过匹配代价计算得到的图像。需要说明的是：每个像素点都对应有与其所在位置相关的二维像素坐标。预设邻域范围可以根据实际情况自主设置。匹配代价计算可以根据如下公式获得：其中，Trgb和Tg分别为颜色和梯度的截断阈值、α为权重，都可以根据实际情况自主设定。m(p,d)为滤波前的三维矩阵元素，m(p,d)中的p表示的是每一个像素点的二维像素坐标，d为指定的图像视差值，且1≤d≤Dmax，Dmax为预设最大视差值，R、G、B构成了预设颜色空间(三种颜色，但不作限定)R表示红色、G表示绿色、B表示蓝色。可以表示为第一图像的像素点所对应的二维像素坐标，可以表示为第二图像的像素点所对应的二维像素坐标，通过d在1～Dmax之间的取值，获取多个滤波前的三维矩阵Mp,d中的元素m(p,d)，可以表示为第一图像的像素点所对应的二维像素坐标的梯度值，可以表示为第二图像的像素点所对应的二维像素坐标的梯度值，需要说明的是：若的计算结果小于Trgb，则获取的计算结果，若的计算结果大于等于Trgb，则将计算结果取值为Trgb，的计算说明可参照上述的计算说明，不再赘述。S3：根据所述方差权重因子获取优化后的引导图像滤波器。具体的，装置根据所述方差权重因子获取优化后的引导图像滤波器。需要说明的是：优化后的引导图像滤波器，不仅是增加了方差权重因子的计算，还使得运算的过程更加简便，除了基本的矩阵和数值计算以外，剩下的都是均值计算，可以通过盒滤波器(boxfilter)使用积分图像方法加速实现。S4：根据所述优化后的引导图像滤波器，对所述待处理图进行滤波处理。具体的，装置根据所述优化后的引导图像滤波器，对所述待处理图进行滤波处理。本专利技术实施例提供的图像处理方法，提高了自主移动机器人中的图像解析识别的准确性，使得自主移动机器人移动路径的规划更加合理。在上述实施例的基础上，所述根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述方差权重因子根据如下公式进行计算：其中，w(k)为在所述滤波窗口中局部窗口的方差权重因子、k为所述局部窗口的中心像素点、i为所述局部窗口中的所有像素点、N为所述局部窗口中的所有像素点的个数、I为所述引导图像、为以k为中心点，且在Ng×Ng预设邻域范围内各像素点位置与k的位置之间的方差、为以i为中心点，且在Ng×Ng预设邻域范围内各像素点位置与i的位置之间的方差、χ为一个较小的常数(0.001×L)2，若I为灰度图像，L取值为与所述灰度图像相对应的灰度数值，若I为8位彩色图像，则L取值为256。具体的，装置根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述方差权重因子根据如下公式进行计算：其中，w(k)为在所述滤波窗口中局部窗口的方差权重因子、k为所述局部窗口的中心像素点、i为所述局部窗口中的所有像素点、N为所述局部窗口中的所有像素点的个数、I为所述引导图像、为以k为中心点，且在Ng×Ng预设邻域范围内各像素点位置与k的位置之间的方差、为以i为中心点，且在Ng×Ng预设邻域范围内各像素点位置与i的位置之间的方差、χ为一个较小的常数(0.001本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，包括：接收第一摄像装置和第二摄像装置针对同一拍摄场景所分别拍摄的第一图像和第二图像；根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述引导图像是所述第一图像或所述第二图像中的一个，待处理图像为所述引导图像经过匹配代价计算得到的图像；根据所述方差权重因子获取优化后的引导图像滤波器；根据所述优化后的引导图像滤波器，对所述待处理图进行滤波处理。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：接收第一摄像装置和第二摄像装置针对同一拍摄场景所分别拍摄的第一图像和第二图像；根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述引导图像是所述第一图像或所述第二图像中的一个，待处理图像为所述引导图像经过匹配代价计算得到的图像；根据所述方差权重因子获取优化后的引导图像滤波器；根据所述优化后的引导图像滤波器，对所述待处理图进行滤波处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据引导图像中的滤波窗口图像的像素点，获取中心像素点位置预设邻域范围内的方差权重因子，所述方差权重因子根据如下公式进行计算：其中，w(k)为在所述滤波窗口中局部窗口的方差权重因子、k为所述局部窗口的中心像素点、i为所述局部窗口中的所有像素点、N为所述局部窗口中的所有像素点的个数、I为所述引导图像、为以k为中心点，且在Ng×Ng预设邻域范围内各像素点位置与k的位置之间的方差、为以i为中心点，且在Ng×Ng预设邻域范围内各像素点位置与i的位置之间的方差、χ为一个较小的常数(0.001×L)2，若I为灰度图像，L取值为与所述灰度图像相对应的灰度数值，若I为8位彩色图像，则L取值为256。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述方差权重因子获取优化后的引导图像滤波器，所述优化后的引导图像滤波器根据如下公式进行计算：其中，Wi,j(I)为所述优化后的引导图像滤波器、ωk为所述局部窗口、ωi为所述滤波窗口、Ii′为所述滤波窗口中的某一像素点、Ij′为所述局部窗口中的不同于所述Ii′的另一像素点、μk为所述滤波窗口中的全部Ii′和所述局部窗口中的全部Ij′之和的算术平均值、Σk为每个所述Ii′与所述滤波窗口中除Ii′以外的像素点之间的协方差矩阵和每个所述Ij′与所述局部窗口中除Ij′以外的像素点之间的协方差矩阵之和、w(k)为所述方差权重因子、Ii′、Ij′和μk均为M×1的向量，M为预先设置的颜色空间数值、ε为无限接近于零的很小的预设数值、U为大小为M×M的自选矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滤波窗口ωi的获取包括：根据所述滤波窗口中的指定像素点p，在水平和竖直方向进行扩展，得到一个十字区域，其中所述指定像素点p、向上、下、左、右方向分别延伸至qu、qd、ql、qr，延伸的长度分别为lu、ld、ll、lr；将满足如下条件：的十字区域作为目标十字区域，其中，Ldismax为预设最大像素间欧氏距离阈值、Ldismin为预设最小像素间欧氏距离阈值、Lrgb为预设颜色空间下的颜色阈值、Dl(p,qi)为所述指定像素点p扩展后的位置与扩展前的位置之间的距离，qi,i＝u,d,l,r、Drgb(p,qi)为所述指定像素点p所对应的颜色数值；将内嵌于所述目标十字区域的矩形作为所述滤波窗口ωi。5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图进行滤波处理，根据以下公式进行：其中，j为所述局部窗口ωk中的所有像素点、i为所述滤波窗口中的所有像素点、Wi,j(I)为所述优化后的引导图像滤波器、Mp,d中的p为匹配代价计算后的计算结果中的像素点的二维像素坐标，Mp,d中的d为指定的图像视差值，且1≤d≤Dmax，Dmax为预设最大视差值、Mp,d为由所述像素坐标所组成滤波前的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘正华，常乐，丁宝阳，张亚龙，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11