本公开提供了一种图像特征的提取方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待处理图像，并获取对待处理图像和待处理图像的上一帧图像进行特征跟踪时获取到的目标跟踪特征；通过目标跟踪特征在待处理图像中确定特征提取区域；在特征提取区域中确定候选特征点和候选特征点的质量值；并根据候选特征点的质量值和目标跟踪特征确定待处理图像的目标图像特征。本公开实施例通过候选特征点的质量值来确定待处理图像的目标图像特征的方式，能够化了数据计算过程，减少CPU的消耗，以及提高特征提取的精度，得到更加精准的图像特征。征。征。
【技术实现步骤摘要】
图像特征的提取方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本公开涉及图像处理的
，具体而言，涉及一种图像特征的提取方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，SLAM)系统已经成为增强现实(augmented reality，AR)，虚拟现实(virtual reality，VR)和混合现实(mixed reality，MR)应用中最为核心的系统。随着AR，VR，MR的广泛应用，其使用环境也越来越广泛。此时，SLAM系统提取有效的特征，进一步估计准确的位姿是非常困难的。
[0003]在移动设备上应用AR，VR，MR时要求移动设备续航能力持久。如果移动设备消耗较多CPU资源时，会因为功耗问题导致CPU温度过高，致使CPU工作频率降低。此时，CPU的图像处理速度下降，容易出现显示掉帧的情况。在SLAM系统图像特征提取方法所使用的FAST，ORB特征点或直接对图像像素的方法，容易导致移动设备上CPU的频率降低，从而出现应用显示掉帧的情况。
技术实现思路
[0004]本公开实施例至少提供一种图像特征的提取方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种图像特征的提取方法，包括：获取待处理图像，并获取对所述待处理图像和所述待处理图像的上一帧图像进行特征跟踪时获取到的目标跟踪特征，其中，所述目标跟踪特征用于表示上一图像帧的图像特征中包含在所述待处理图像中的图像特征；通过所述目标跟踪特征在所述待处理图像中确定特征提取区域；在所述特征提取区域中确定候选特征点和候选特征点的质量值；并根据所述候选特征点的质量值和所述目标跟踪特征确定所述待处理图像的目标图像特征。
[0006]通过上述描述可知，通过候选特征点的质量值来确定待处理图像的目标图像特征的方式，还能够提高特征提取的精度，得到更加精准的图像特征。
[0007]一种可选的实施方式中，所述通过所述目标跟踪特征在所述待处理图像中确定特征提取区域，包括：通过所述目标跟踪特征对所述待处理图像进行区域过滤，得到所述待处理图像中的特征提取区域。
[0008]通过上述描述可知，在本公开实施例中，在对待处理图像进行特征提取之前，通过目标跟踪特征在待处理图像中过滤出特征提取区域的方式，能够避免对待处理图像的整个图像区域进行特征提取，从而简化了数据计算过程，减少了CPU的消耗。
[0009]一种可选的实施方式中，所述通过所述目标跟踪特征对所述待处理图像进行区域过滤，得到所述待处理图像中的特征提取区域，包括：确定所述目标跟踪特征中已跟踪特征点在所述待处理图像中的位置，得到目标位置；根据所述目标位置在所述待处理图像中确定第一图像区域；将所述待处理图像中除所述第一图像区域之外的其他区域确定为所述特征提取区域。
[0010]在本公开实施例中，通过对待处理图像进行区域过滤的方式，能够简化CPU的计算逻辑，从而进一步减少CPU资源的消耗，避免CPU因为资源消耗过多导致的工作频率降低的技术问题。
[0011]一种可选的实施方式中，所述根据所述候选特征点的质量值和所述目标跟踪特征确定所述待处理图像的目标图像特征，包括：在所述候选特征点中选择至少一个质量值最高的候选特征点作为目标候选特征点；根据所述目标候选特征点和所述目标跟踪特征确定所述待处理图像的目标图像特征。
[0012]一种可选的实施方式中，所述在所述候选特征点中选择至少一个质量值最高的候选特征点作为所述目标候选特征点，包括：在所述候选特征点所属的特征点队列中选择质量值最高的候选特征点作为目标候选特征点，其中，所述特征点队列中包含每个候选特征点的质量值；根据所述目标候选特征点在所述待处理图像中的位置，在所述特征提取区域中确定新的过滤区域；在所述特征点队列中删除位于所述新的过滤区域内的候选特征点的信息，得到更新之后的特征点队列；在更新之后的特征点队列中选择质量值最高的特征点作为目标候选特征点，直至选择出的目标候选特征点的数量达到预设数量。
[0013]在本实施例中，采用在特征提取区域确定候选特征点，并计算候选特征点的质量值，以根据质量值确定目标候选特征点的方式，能够得到质量更强，鲁棒性更高的候选特征点，从而得到精度更高的目标图像特征。同时，本公开实施例能够将高质量的特征点加入到SLAM系统中，这使得图像特征分布均匀并且大幅度降低耗时，应用于SLAM系统中能够有效提升定位和建图精度。
[0014]一种可选的实施方式中，所述在所述特征提取区域中确定候选特征点，包括：针对所述特征提取区域中的每个像素点，根据每个像素点的位置信息在所述特征提取区域中确定第二图像区域；若确定出所述第二图像区域内目标像素点的数量大于预设数量，则确定该像素点为所述候选特征点；其中，所述目标像素点与该像素点之间的像素差值大于预设像素值。
[0015]一种可选的实施方式中，所述候选特征点的数量为多个；所述方法还包括：在所述特征提取区域中确定候选特征点和候选特征点的质量值之后，通过非极大值抑制算法对多个所述候选特征点进行过滤，得到过滤之后的候选特征点；所述根据所述候选特征点的质量值和所述目标跟踪特征确定所述待处理图像的目标图像特征，包括：根据所述过滤之后的候选特征点的质量值和所述目标跟踪特征确定所述待处理图像的目标图像特征。
[0016]一种可选的实施方式中，所述在所述特征提取区域中确定所述候选特征点的质量值，包括：在所述待处理图像中确定每个候选特征点所对应的图像区域的图像数据，并计算所述图像数据的特征值，得到多个特征值；在所述多个特征值中选择最小特征值作为每个候选特征点的质量值。
[0017]在本公开实施例中，采用质量值来确定待处理图像的目标图像特征的方式，能够解决现有技术提取的特征点质量较差，分布不均匀导致的SLAM系统定位质量较差的问题。同时，采用非极大值抑制算法对候选特征点进行过滤的方式，能够进一步筛选出鲁棒性高的候选特征点，从而进一步保证了目标图像特征的精度。
[0018]一种可选的实施方式中，所述方法还包括：确定所述目标跟踪特征中所包含的已跟踪特征点的数量；根据所述已跟踪特征点的数量和/或所述待处理图像的图像帧属性确
定所述待处理图像是否满足区域过滤条件；其中，所述图像帧属性用于确定所述待处理图像是否为关键帧；若判断出满足所述区域过滤条件，则执行步骤通过所述目标跟踪特征对所述待处理图像进行区域过滤。
[0019]一种可选的实施方式中，所述根据所述已跟踪特征点的数量和/或所述待处理图像的图像帧属性确定所述待处理图像是否满足区域过滤条件，包括：若所述已跟踪特征点的数量小于第一数量，则确定所述待处理图像满足所述区域过滤条件；或者，若所述已跟踪特征点的数量大于或者等于所述第一数量，小于第二数量，且根据所述图像帧属性确定出所述待处理图像为关键帧，则确定所述待处理图像满足所述区域过滤条件。
[0020]在本公开实施例中，通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像特征的提取方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，并获取对所述待处理图像和所述待处理图像的上一帧图像进行特征跟踪时获取到的目标跟踪特征，其中，所述目标跟踪特征用于表示所述上一图像帧的图像特征中包含在所述待处理图像中的图像特征；通过所述目标跟踪特征在所述待处理图像中确定特征提取区域；在所述特征提取区域中确定候选特征点和候选特征点的质量值；并根据所述候选特征点的质量值和所述目标跟踪特征确定所述待处理图像的目标图像特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标跟踪特征在所述待处理图像中确定特征提取区域，包括：通过所述目标跟踪特征对所述待处理图像进行区域过滤，得到所述待处理图像中的特征提取区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标跟踪特征对所述待处理图像进行区域过滤，得到所述待处理图像中的特征提取区域，包括：确定所述目标跟踪特征中已跟踪特征点在所述待处理图像中的位置，得到目标位置；根据所述目标位置在所述待处理图像中确定第一图像区域；将所述待处理图像中除所述第一图像区域之外的其他区域确定为所述特征提取区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选特征点的质量值和所述目标跟踪特征确定所述待处理图像的目标图像特征，包括：在所述候选特征点中选择至少一个质量值最高的候选特征点作为目标候选特征点；根据所述目标候选特征点和所述目标跟踪特征确定所述待处理图像的目标图像特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述候选特征点中选择至少一个质量值最高的候选特征点作为所述目标候选特征点，包括：在所述候选特征点所属的特征点队列中选择质量值最高的候选特征点作为目标候选特征点，其中，所述特征点队列中包含每个候选特征点的质量值；根据所述目标候选特征点在所述待处理图像中的位置，在所述特征提取区域中确定新的过滤区域；在所述特征点队列中删除位于所述新的过滤区域内的候选特征点的信息，得到更新之后的特征点队列；在更新之后的特征点队列中选择质量值最高的特征点作为目标候选特征点，直至选择出的目标候选特征点的数量达到预设数量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述特征提取区域中确定候选特征点，包括：针对所述特征提取区域中的每个像素点，根据每个像素点的位置信息在所述特征提取区域中确定第二图像区域；若确定出所述第二图像区域内目标像素点的数量大于预设数量，则确定该像素点为所述候选特征点；其中，所述目标像素点与该像素点之间的像素差值大于预设像素值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选特征点的数量为多个；所述方法还包括：在所述特征提取区域中确定候选特征点和候选特征点的质量值之后，通过非极大值抑制算法对多个所述候选特征点进行过滤，得到过滤之后的候选特征点；
所述根据所述候选特征点的质量值和所述目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈常，王楠，陈丹鹏，
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：
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