【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种图像处理方法、装置及系统
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种图像处理方法、装置及系统。
技术介绍
图像匹配包括在两个或多个图像之间识别同名点的过程。同名点是指对应于三维空间中同一个点的特征点。现有的匹配过程在获取两个或多个图像的同名点时，是将图像中的任一特征点与其他图像中所有的特征点进行匹配。该方法计算复杂，匹配速度较慢。基于此，如何在确保匹配精度的情况下，提高匹配速度是当前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种图像处理方法、装置及系统，可在确保匹配精度的情况下，有效提高匹配速度。本专利技术实施例的第一方面是提供的一种图像处理方法，包括：对第一图像进行特征提取，得到第一特征点集合，并对第二图像进行特征提取，得到第二特征点集合；根据图像拍摄装置在采集所述第一图像和所述第二图像时的定位信息和姿态信息，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集；将所述第一特征点集合的第一子集所包含的特征点和所述第二特征点集合的第二子集所...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n对第一图像进行特征提取，得到第一特征点集合，并对第二图像进行特征提取，得到第二特征点集合；/n根据图像拍摄装置在采集所述第一图像和所述第二图像时的定位信息和姿态信息，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集；/n将所述第一特征点集合的第一子集所包含的特征点和所述第二特征点集合的第二子集所包含的特征点进行匹配，得到图像匹配结果，所述第一子集为第一特征点集合中的任一子集，所述第二子集包括所述第二特征点集合中与所述第一子集对应的目标子集。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
对第一图像进行特征提取，得到第一特征点集合，并对第二图像进行特征提取，得到第二特征点集合；
根据图像拍摄装置在采集所述第一图像和所述第二图像时的定位信息和姿态信息，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集；
将所述第一特征点集合的第一子集所包含的特征点和所述第二特征点集合的第二子集所包含的特征点进行匹配，得到图像匹配结果，所述第一子集为第一特征点集合中的任一子集，所述第二子集包括所述第二特征点集合中与所述第一子集对应的目标子集。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述姿态信息包括云台角信息，所述根据图像拍摄装置在采集所述第一图像和所述第二图像时的定位信息和姿态信息，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集，包括：
根据图像拍摄装置在采集所述第一图像和所述第二图像时的定位信息和云台角信息，确定基准极平面；
根据每个极平面和所述基准极平面之间的夹角，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据图像拍摄装置在采集所述第一图像和所述第二图像时的定位信息和云台角信息，确定基准极平面，包括：
根据所述定位信息，确定所述图像拍摄装置在采集所述第一图像时的第一光心在世界坐标系中的第一坐标，以及所述图像拍摄装置在采集所述第二图像时的第二光心在所述世界坐标系中的第二坐标；
根据所述第一坐标、所述第二坐标以及所述云台角信息，确定所述第一图像和所述第二图像在所述世界坐标系中的位姿；
根据所述第一图像和所述第二图像在所述世界坐标系中的位姿确定所述基准极平面。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和所述第二图像在所述世界坐标系中的位姿确定所述基准极平面，包括：
当所述第一光心和所述第一图像的像主点所组成的直线与基线之间的夹角大于预设阈值时，将所述直线和所述基线所组成的平面作为所述基准极平面；
当所述直线与所述基线之间的夹角小于或者等于所述预设阈值时，则根据所述基线和所述第一图像中的行方向向量确定所述基准极平面；
所述基线为所述第一光心和所述第二光心所组成的直线。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个极平面和所述基准极平面之间的夹角，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集，包括：
根据每个极平面和所述基准极平面之间的夹角，确定夹角区间；
根据所述夹角区间，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述夹角区间所包含的最小夹角小于或者等于第一夹角和第二夹角中的最大值，所述夹角区间所包含的最大夹角大于或者等于第三夹角和第四夹角中的最小值；
其中，所述第一夹角为所述第一特征点集合中的特征点所对应的极平面和所述基准极平面之间的最小夹角，所述第二夹角为所述第二特征点集合中的特征点所对应的极平面和所述基准极平面之间的最小夹角，所述第三夹角为所述第一特征点集合中的特征点所对应的极平面和所述基准极平面之间的最大夹角，所述第四夹角为所述第二特征点集合的特征点所对应的极平面和所述基准极平面之间的最大夹角。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述夹角区间，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集，包括：
将所述夹角区间划分为多个单元区间；
确定同一单元区间所包含的夹角对应的目标极平面；
将所述目标极平面所包含的第一特征点集合中的特征点划分为所述第一子集；
将所述目标极平面所包含的第二特征点集合中的特征点划分为所述目标子集。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二子集还包括与所述目标子集相邻的子集。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像拍摄装置在采集所述第一图像和所述第二图像时的定位信息和姿态信息，将所述第一特征点集合和所述第二特征点集合分别划分为多个子集之前，还包括：
获取所述图像拍摄装置的畸变参数和内参数；
根据所述畸变参数和内参数，对所述第一图像和所述第二图像的特征点进行畸变校正。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征点集合的第一子集所包含的特征点和所述第二特征点集合的第二子集所包含的特征点进行匹配，包括：
将所述第一子集包含的特征点的特征描述子和所述第二子集包含的特征点的特征描述子进行匹配。
11.如权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第一图像或所述第二图像的任一像素点和基线所组成的平面确定为极平面。
12.一种图像处理装置，其特征在于，包括存储器、处理器；
所述存储器用于存储程序代码；
所述处理器，调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：
对第一图像进行特征提取，得到第一特征点集合，并对第二图像进行特征提取，得到第二特征点集合；
根据图像拍摄装置在采集所述第一图像和所述第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨志华，梁家斌，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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