一种AR图像生成方法、系统、设备以及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种AR图像生成方法、系统、设备以及存储介质，获取多幅目标图像，并对多幅目标图像进行预处理；将经预处理后的多幅目标图像的所有帧依次进行拼接，得到立体图像；提取点特征，并利用最邻近匹配算法剔除无用特征点；得到线性特征，根据线性特征生成特征图像；将线特征图像与目标图像进行叠加，得到合成图像。本发明专利技术能基于生成多个不同角度的目标图像，并对多幅图像中的特征进行处理，提高了合成图像的准确度以及不能预测合成图像的全景的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种AR图像生成方法、系统、设备以及存储介质
本专利技术属于AR
，尤其涉及一种AR图像生成方法、系统、设备以及存储介质。
技术介绍
图像处理是用计算机对图像进行处理达到所需结果的技术。图像处理技术主要包括图像压缩、增强复原和匹配描述，图像处理的一个应用场景是对输入的一种视角的图像进行预测，得到多种不同的视角图像，但如何提高预测图像的准确度以及预测图像的全景，成为需要解决的技术问题。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种AR图像生成方法、系统、设备以及存储介质解决了现有技术中合像图像的准确度低以及不能预测合成图像的全景的问题。为了达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：本方案提供一种AR图像生成方法，包括以下步骤：S1、利用多个摄像头获取多幅目标图像，并对所述多幅目标图像进行预处理；S2、将经预处理后的多幅目标图像的所有帧依次进行拼接，得到立体图像；S3、根据所述立体图像利用SIFT算法提取点特征，并利用最邻近匹配算法剔除无用特征点；S4、根据剔除无用特征点后的点特征得到线性特征，并根据所述线性特征生成特征图像；S5、将所述线特征图像与目标图像进行叠加，得到合成图像，完成AR图像的生成。本专利技术的有益效果是：本专利技术能基于生成多个不同角度的目标图像，并对多幅图像中的特征进行处理，提高了合成图像的准确度以及不能预测合成图像的全景的问题。进一步地，所述步骤S1包括以下步骤：S101、利用多个摄像头获取多幅目标图像；S102、对每幅所述目标图像进行灰度处理；S103、将经灰度处理后的目标图像进行高斯滤波平滑处理，完成对多幅目标图像的预处理。上述进一步方案的有益效果是：通过对采集图像的预处理能有效的避免与实际图像的产生的差异，去除不相关的信息，提高图像的对比度，从而有效地提高图像识别与匹配的正确率。再进一步地，所述步骤S101中的摄像头的拍摄范围为360度，且所述摄像头为深度摄像头。上述进一步方案的有益效果是：本申请中采用的摄像头能有效的获取全景图像信息，为后续的合成全景图像提供了良好的硬件条件。再进一步地，所述步骤S2包括以下步骤：S201、将所述多个摄像头同时拍摄的多幅图像作为第一帧；S202、根据每幅图像中每一帧的先后顺序以及摄像头的位置信息与方位信息，得到除第一帧外其他所有帧的先后顺序；S204、将所述第一帧以及每幅图像中其他所有帧的先后顺序进行拼接，生成立体图像。上述进一步方案的有益效果是：本专利技术根据摄像头位置信息与方位信息，并按先后顺序对每一帧进行拼接，能准确的渲染出对应的视角的图像，为提高了合成图像的准确度提供了良好的条件。再进一步地，所述步骤S3包括以下步骤：S301、根据所述立体图像，利用高斯差分函数进行卷积操作得到局部特征极值点；所述高斯差分函数的表达式如下：所述局部特征极值点的表达式如下：D(x,y,z,kiσ)＝L(x,y,z,ki+1σ)-L(x,y,z,kiσ)其中，G(x,y,z,σ)表示高斯差分函数，L(x,y,z,kiσ)表示三维图像(x,y,z)在第i个领域点的尺度空间，L表示尺度空间，σ表示尺度因子，ki表示第i个领域点，(x,y,z)表示三维图像上x轴、y轴和z轴的坐标点，D(x,y,z,kiσ)表示局部特征极值点；S302、根据所述局部特征极值点确定位置关键点的位置与尺度；S303、根据所述关键点的位置与尺度，利用梯度方向计算得到特征点的方向；所述特征点方向的表达式如下：其中，θ(x,y,z)表示特征点方向，θ表示角度，tan表示正切函数；S304、根据所述特征点的方向利用梯度向量重采样提取点特征；S305、根据所述提取的点特征利用最邻近匹配算法剔除无用特征点。上述进一步的有益效果是：本专利技术利用SIFI算法提取特征点，其具有尺度不变性、旋转不变性的优点，提高了运算速度，同时利用最邻匹配算法对特征点进行筛选，消除误匹配的特征点，从而提取纯的特征点，在实时特征点匹配时，大大减少了运算量。再进一步地，所述步骤S4中根据剔除无用特征点后的点特征得到线性特征具体为：根据剔除无用特征点后的特征点利用3D直线进行表示，得到线性特征。上述进一步方案的有益效果是：本专利技术利用3D直线将特征点进行线性特征表示，能快速准确的生成特征图像。本专利技术还提供了一种AR图像生成系统，包括：图像获取模块，用于利用多个摄像头获取多幅目标图像，并对所述多幅目标图像进行预处理；拼接模块，用于将经预处理后的多幅目标图像的所有帧依次进行拼接，得到立体图像；点特征提取模块，用于根据所述立体图像利用SIFT算法提取点特征，并利用最邻近匹配算法剔除无用特征点；特征图像生成模块，用于根据剔除无用特征点后的点特征得到线性特征，并根据所述线性特征生成特征图像；合成图像模块，用于将所述线特征图像与目标图像进行叠加，得到合成图像，完成AR图像的生成。本专利技术的有益效果是：本专利技术能基于生成多个不同角度的目标图像，并对多幅图像中的特征进行处理，提高了合成图像的准确度以及不能预测合成图像的全景的问题。进一步地，所述摄像头的拍摄范围为360度，且所述摄像头为深度摄像头。上述进一步方案的有益效果是：本申请中采用的摄像头能有效的获取全景图像信息，为后续的合成全景图像提供了良好的硬件条件。本专利技术还提供了一种AR图像生成设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器连接的存储器；所述存储器存储有可被执行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权利要求1至6任一权利要求所述的AR图像生成方法中所执行的操作。本专利技术的有益效果是：本专利技术能基于生成多个不同角度的目标图像，并对多幅图像中的特征进行处理，提高了合成图像的准确度以及不能预测合成图像的全景的问题。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由至少一个处理器加载并执行，以实现如权利要求1至6任一权利要求所述的AR图像生成方法中所执行的操作。本专利技术的有益效果是：本专利技术能基于生成多个不同角度的目标图像，并对多幅图像中的特征进行处理，提高了合成图像的准确度以及不能预测合成图像的全景的问题。附图说明图1为本专利技术的方法流程图。图2为本专利技术的系统结构示意图。具体实施方式下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种AR图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、利用多个摄像头获取多幅目标图像，并对所述多幅目标图像进行预处理；/nS2、将经预处理后的多幅目标图像的所有帧依次进行拼接，得到立体图像；/nS3、根据所述立体图像，利用SIFT算法提取点特征，并利用最邻近匹配算法剔除无用特征点；/nS4、根据剔除无用特征点后的点特征得到线性特征，并根据所述线性特征生成特征图像；/nS5、将所述线特征图像与目标图像进行叠加，得到合成图像，完成AR图像的生成。/n

【技术特征摘要】
1.一种AR图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、利用多个摄像头获取多幅目标图像，并对所述多幅目标图像进行预处理；
S2、将经预处理后的多幅目标图像的所有帧依次进行拼接，得到立体图像；
S3、根据所述立体图像，利用SIFT算法提取点特征，并利用最邻近匹配算法剔除无用特征点；
S4、根据剔除无用特征点后的点特征得到线性特征，并根据所述线性特征生成特征图像；
S5、将所述线特征图像与目标图像进行叠加，得到合成图像，完成AR图像的生成。


2.根据权利要求1所述的AR图像生成方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
S101、利用多个摄像头获取多幅目标图像；
S102、对每幅所述目标图像进行灰度处理；
S103、将经灰度处理后的目标图像进行高斯滤波平滑处理，完成对多幅目标图像的预处理。


3.根据权利要求2所述的AR图像生成方法，其特征在于，所述步骤S101中的摄像头的拍摄范围为360度，且所述摄像头为深度摄像头。


4.根据权利要求1所述的AR图像生成方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
S201、将所述多个摄像头同时拍摄的多幅图像作为第一帧；
S202、根据每幅图像中每一帧的先后顺序以及摄像头的位置信息与方位信息，得到除第一帧外其他所有帧的先后顺序；
S204、将所述第一帧以及每幅图像中其他所有帧的先后顺序进行拼接，生成立体图像。


5.根据权利求1所述的AR图像生成方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
S301、根据所述立体图像，利用高斯差分函数进行卷积操作得到局部特征极值点；
所述高斯差分函数的表达式如下：



所述局部特征极值点的表达式如下：
D(x,y,z,kiσ)＝L(x,y,z,ki+1σ)-L(x,y,z,kiσ)
其中，G(x,y,z,σ)表示高斯差分函数，L(x,y,z,kiσ)表示三维图像(x,y,z)在第i个领域点的尺度空间，L表示尺度空间，σ表示尺度因子，ki表示第i个领域点，(x,y,z)表示三维图像上x轴、y轴和z轴的坐标...

【专利技术属性】
技术研发人员：张赐，胡雨森，吕云，陈德陆，梁一，何林，刘舍予，
申请(专利权)人：成都威爱新经济技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51