在输入图像中确定注册图像的方法及相关装置、设备制造方法及图纸

本申请公开了一种在输入图像中确定注册图像的方法及相关装置、设备，其中，在输入图像中确定注册图像的方法包括：先获取注册图像中的至少一个注册特征点和输入图像中的至少一个输入特征点；以每一注册特征点和每一输入特征点作为一个点对并根据每一个点对以及预设尺度计算注册图像到输入图像的关系矩阵；对预设尺度进行迭代更新，来更新计算每一个关系矩阵，直至由对应的关系矩阵处理后的输入图像与注册图像的第一相似度计算满足计算要求，获得至少一个更新关系矩阵；最后从至少一个更新关系矩阵中确定一个最优关系矩阵，根据最优关系矩阵确定注册图像在输入图像中的位置。上述方案，能够确定小尺寸的注册图像在输入图像的位置。

【技术实现步骤摘要】
在输入图像中确定注册图像的方法及相关装置、设备
本申请涉及注册算法的
，特别是涉及一种在输入图像中确定注册图像的方法及相关装置、设备。
技术介绍
增强现实技术(AugmentedReality，缩写为AR)是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术。虚拟现实技术(英文名称：VirtualReality，缩写为VR)是一种囊括了计算机、电子信息、仿真技术于一体并通过计算机模拟虚拟环境来给人以环境沉浸感的技术。增强/虚拟现实是计算机视觉领域中热门的应用热点。算法通过摄像机作为输入设备，通过图像算法的处理，数字化周围环境的信息，从而获得与真实环境进行交互的体验。现有的注册算法分为两类：深度学习和特征点法。其中，深度学习需要离线地训练，通过给定一组训练数据，来学习注册图像的表面特征，得到检测网络模型。在使用时，将图像输入到检测网络模型中，便可获得注册图像在图像上的位置。这类方法流程简洁高效，是一种端到端的设计方案。但该类方法计算量大、难以部署到边缘设备中且对小目标的检测能力有限。目前，针对小目标的图像注册，行业内没有较好的技术方案对其进行定位处理。
技术实现思路
本申请提供一种在输入图像中确定注册图像的方法及相关装置、设备。本申请第一方面提供了一种在输入图像中确定注册图像的方法，包括：获取注册图像中的至少一个注册特征点，以及输入图像中的至少一个输入特征点；注册特征点包括注册特征点坐标和注册特征点方向，输入特征点包括输入特征点坐标和输入特征点方向；以每一注册特征点和每一输入特征点作为一个点对，获得至少一个点对；根据每一个点对以及预设尺度计算注册图像到输入图像的关系矩阵，获得至少一个关系矩阵；基于预设规则对预设尺度进行迭代更新，以更新计算每一个关系矩阵，直至由对应的关系矩阵处理后的输入图像与注册图像的第一相似度计算满足计算要求，获得至少一个更新关系矩阵；从至少一个更新关系矩阵中确定一个最优关系矩阵，根据最优关系矩阵确定注册图像在输入图像中的位置。因此，通过获取注册图像中的至少一个注册特征点，以及输入图像中的至少一个输入特征点；注册特征点包括注册特征点坐标和注册特征点方向，输入特征点包括输入特征点坐标和输入特征点方向，以基于注册特征点和输入特征点进行注册图像在输入图像上的定位；根据每一个点对以及预设尺度计算注册图像到输入图像的关系矩阵，获得至少一个关系矩阵；基于预设规则对预设尺度进行迭代更新，以更新计算每一个关系矩阵，直至由对应的关系矩阵处理后的输入图像与注册图像的第一相似度计算满足计算要求，获得至少一个更新关系矩阵；基于第一相似度对更新关系矩阵进行判定，以在一定程度上保证更新关系矩阵的准确性和可靠性。从至少一个更新关系矩阵中确定一个最优关系矩阵，根据最优关系矩阵确定注册图像在输入图像中的位置，对至少一个更新关系进行择优挑选，以最大程度地找准注册图像在输入图像的位置，进一步提高在输入图像中确定注册图像的方法的准确性和可靠性。其中，注册特征点为注册图像中的角点，输入特征点为输入图像中的角点。因此，基于注册图像中的角点和输入图像中的角点对注册图像在输入图像中的位置进行定位，以进一步提高在输入图像中确定注册图像的方法的准确性。其中，根据每一个点对以及预设尺度计算所述注册图像到输入图像的关系矩阵，获得至少一个关系矩阵的步骤还包括：针对注册图像以矩形图像的计算方式进行关系矩阵的计算。因此，将注册图像以矩形图像的计算方式进行关系矩阵的计算，利用几何先验的方式简化在输入图像中确定注册图像的计算量，从而提高在输入图像中定位注册图像的速度和效率。其中，关系矩阵包括坐标关系矩阵、方向关系矩阵以及尺度关系矩阵；坐标关系矩阵与注册特征点坐标和输入特征点坐标相关，方向关系矩阵与注册特征点方向和输入特征点方向相关，尺度关系矩阵与迭代更新的预设尺度相关。因此，关系矩阵包括坐标关系矩阵、方向关系矩阵以及尺度关系矩阵；坐标关系矩阵与注册特征点坐标和输入特征点坐标相关，方向关系矩阵与注册特征点方向和输入特征点方向相关，以及述尺度关系矩阵与迭代更新的预设尺度相关，来实现对关系矩阵的计算，使得关系矩阵能够表示注册图像与输入图像之间的转换关系，从而通过关系矩阵实现对输入图像上的注册图像的定位，包括坐标定位、角度定位以及尺度定位，从而对整个注册图像进行定位。其中，方向关系矩阵与注册特征点方向和输入特征点方向之差相关。因此，通过注册特征点方向和输入特征点方向之差计算方向矩阵，以得到注册图像对应的矩形与输入图像之间的旋转角度差，从而根据旋转角度差确定注册图像与输入图像之间的角度定位的角度关系。其中，从至少一个更新关系矩阵中确定一个最优关系矩阵的步骤包括：计算由更新关系矩阵处理的输入图像与注册图像的第二相似度；将最大的第二相似度所对应的更新关系矩阵确定为最优关系矩阵。因此，计算由更新关系矩阵处理的输入图像与注册图像的第二相似度；通过第二相似度对关系矩阵的更新进行控制收敛，使得更新关系矩阵确实反映注册图像的尺度，将最大的第二相似度所对应的更新关系矩阵确定为最优关系矩阵，以保证更新关系矩阵的可靠性和准确性。其中，根据最优关系矩阵在输入图像中确定注册图像的步骤包括：计算由最优关系矩阵处理的输入图像与注册图像的第三相似度；若第三相似度小于阈值，则确定输入图像中没有注册图像；若第三相似度大于等于阈值，则根据最优关系矩阵确定输入图像中注册图像的位置。因此，进一步通过第三相似度对最优关系矩阵所对应的注册图像的相似度进行判定，以进一步确定输入图像是否存在注册图像，以及输入图像中注册图像最终的位置。以提高对注册图像定位的准确性和可靠性。本申请第二方面提供了一种在输入图像中确定注册图像的装置，包括：获取模块，用于获取注册图像中的至少一个注册特征点，以及输入图像中的至少一个输入特征点；注册特征点包括注册特征点坐标和注册特征点方向，输入特征点包括输入特征点坐标和输入特征点方向；计算模块，用于以每一注册特征点和每一输入特征点作为一个点对，获得至少一个点对；根据每一个点对以及预设尺度计算注册图像到输入图像的关系矩阵，获得至少一个关系矩阵；更新模块，用于基于预设规则对预设尺度进行迭代更新，以更新计算每一个关系矩阵，直至由对应的关系矩阵处理后的输入图像与注册图像的第一相似度计算满足计算要求，获得至少一个更新关系矩阵；确定模块，用于从至少一个更新关系矩阵中确定一个最优关系矩阵，根据最优关系矩阵在输入图像中确定注册图像。本申请第三方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现上述第一方面中的在输入图像中确定注册图像的方法。本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，程序指令被处理器执行时实现上述第一方面中的在输入图像中确定注册图像的方法。上述方案，通过先获取注册图像中的至少一个注册特征点，以及输入图像中的至少一个输入特征点，再将每一注册特征点和每一输入特征点作为一个点对，获得至少一个点对，并根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在输入图像中确定注册图像的方法，其特征在于，包括：/n获取所述注册图像中的至少一个注册特征点，以及所述输入图像中的至少一个输入特征点；所述注册特征点包括注册特征点坐标和注册特征点方向，所述输入特征点包括输入特征点坐标和输入特征点方向；/n以每一注册特征点和每一输入特征点作为一个点对，获得至少一个点对；根据每一个点对以及预设尺度计算所述注册图像到所述输入图像的关系矩阵，获得至少一个关系矩阵；/n基于预设规则对预设尺度进行迭代更新，以更新计算每一个所述关系矩阵，直至由对应的关系矩阵处理后的所述输入图像与所述注册图像的第一相似度计算满足计算要求，获得至少一个更新关系矩阵；/n从至少一个更新关系矩阵中确定一个最优关系矩阵，根据所述最优关系矩阵确定所述注册图像在所述输入图像中的位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种在输入图像中确定注册图像的方法，其特征在于，包括：
获取所述注册图像中的至少一个注册特征点，以及所述输入图像中的至少一个输入特征点；所述注册特征点包括注册特征点坐标和注册特征点方向，所述输入特征点包括输入特征点坐标和输入特征点方向；
以每一注册特征点和每一输入特征点作为一个点对，获得至少一个点对；根据每一个点对以及预设尺度计算所述注册图像到所述输入图像的关系矩阵，获得至少一个关系矩阵；
基于预设规则对预设尺度进行迭代更新，以更新计算每一个所述关系矩阵，直至由对应的关系矩阵处理后的所述输入图像与所述注册图像的第一相似度计算满足计算要求，获得至少一个更新关系矩阵；
从至少一个更新关系矩阵中确定一个最优关系矩阵，根据所述最优关系矩阵确定所述注册图像在所述输入图像中的位置。


2.根据权利要求1所述的在输入图像中确定注册图像的方法，其特征在于，所述注册特征点为所述注册图像中的角点，所述输入特征点为所述输入图像中的角点。


3.根据权利要求2所述的在输入图像中确定注册图像的方法，其特征在于，所述根据每一个点对以及预设尺度计算所述注册图像到所述输入图像的关系矩阵，获得至少一个关系矩阵的步骤还包括：
针对所述注册图像以矩形图像的计算方式进行所述关系矩阵的计算。


4.根据权利要求1所述的在输入图像中确定注册图像的方法，其特征在于，所述关系矩阵包括坐标关系矩阵、方向关系矩阵以及尺度关系矩阵；所述坐标关系矩阵与所述注册特征点坐标和输入特征点坐标相关，所述方向关系矩阵与所述注册特征点方向和所述输入特征点方向相关，所述尺度关系矩阵与迭代更新的所述预设尺度相关。


5.根据权利要求4所述的在输入图像中确定注册图像的方法，其特征在于，所述方向关系矩阵与所述注册特征点方向和所述输入特征点方向之差相关。


6.根据权利要求1所述的在输入图像中确定注册图像的方法，其特征在于，所述从至少一个更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：王求元，王楠，
申请(专利权)人：浙江商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33