生成图像的方法和电子设备技术

本申请涉及终端AI领域，特别是图像生成领域，提供了一种生成图像的方法和电子设备，该方法包括：获取图像采集装置采集的n个第一图像和n个第一光谱数据；其中，一个第一光谱数据对应一个第一图像，第一光谱数据为点阵高光谱数据或者线阵高光谱数据，n为大于或者等于2的正整数；确定第i个第一图像确定进行图像配准时所需的配准参数，i遍历1至n；利用该配准参数对第i个第一光谱数据进行处理，得到第i个第二光谱数据，第i个第一光谱数据为对应于第i个第一图像的光谱数据，i遍历1至n；根据得到的n个第二光谱数据，生成第二图像，第二图像为面阵高光谱图像。该方法无需借助复杂的机械设备进行辅助生成面阵高光谱图像，适用性较强。适用性较强。适用性较强。

Method and electronic device for generating image

【技术实现步骤摘要】
生成图像的方法和电子设备


[0001]本申请涉及终端人工智能(artificial intelligence，AI)领域，特别是图像生成领域，具体涉及一种生成图像的方法和电子设备。

技术介绍

[0002]高光谱成像技术是遥感技术中快速发展的一个分支技术，通过搭载在不同空间平台上的高光谱传感器，在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，以数十至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像，不仅能够获得目标区域的空间信息，而且能够获得目标区域的光谱信息，因而高光谱成像技术在图像生成领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。
[0003]目前较流行的高光谱传感器为单点式或线阵式光谱传感器，可以对目标进行扫描得到单点或线阵高光谱数据，再通过单点或线阵高光谱数据生成面阵高光谱图像。传统技术多采用推扫型成像的方法，借助复杂的机械装置以固定的推扫速度对目标进行扫描，然后基于推扫速度对扫描得到的单点或线阵高光谱数据进行处理，得到面阵高光谱图像。
[0004]但是，对于移动终端类的电子设备来说，难以内置上述复杂的机械装置，因此传统技术中推扫型成像方法的适用性较低。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种生成图像的方法和电子设备，无需借助复杂的机械设备进行辅助，适用性较强，大大提升了电子设备生成面阵高光谱图像的能力。
[0006]第一方面，本申请提供一种生成图像的方法，应用于包括图像采集装置的电子设备，该方法包括：获取图像采集装置采集的n个第一图像和n个第一光谱数据；其中，一个第一光谱数据对应一个第一图像，第一光谱数据为点阵高光谱数据或者线阵高光谱数据，n为大于或者等于2的正整数；确定第i个第一图像进行图像配准时所需的配准参数，i遍历1至n；利用配准参数对第i个第一光谱数据进行处理，得到第i个第二光谱数据；其中，第i个第一光谱数据为对应于第i个第一图像的光谱数据，i遍历1至n；根据得到的n个第二光谱数据，生成第二图像，第二图像为面阵高光谱图像。
[0007]其中，图像采集装置可以包括可见光摄像头和高光谱传感器，第一图像可以为可见光图像，第二光谱数据为对第一光谱数据进行变换处理所得到的，如坐标变换等。
[0008]上述实现方式中，电子设备采用可见光图像配准时所需的配准参数，对点阵高光谱数据或者线阵高光谱数据进行变换处理，最终拼接为面阵高光谱图像。该方法无需借助复杂的机械设备进行辅助生成面阵高光谱图像，适用性较强，大大提升了电子设备生成面阵高光谱图像的能力。
[0009]结合第一方面，在第一方面的有些实现方式中，确定第i个第一图像进行图像配准时所需的配准参数，具体包括：选取n个第一图像中的第j个第一图像作为第i个第一图像的基准图像，其中，第j个第一图像不同于第i个第一图像；对第j个第一图像进行特征提取得
到第一特征点、对第i个第一图像进行特征提取得到第二特征点，并根据第一特征点与第二特征点确定匹配的特征点对；根据匹配的特征点对的坐标信息，确定第i个第一图像的配准参数。
[0010]上述实现方式中，电子设备通过对基准图像和第i个第一图像进行特征提取以得到匹配的特征点对，进而确定第i个第一图像的配准参数，为后续对点阵高光谱数据或者线阵高光谱数据进行变换处理提供数据准备，进而无需借助复杂的机械设备进行辅助，适用性较强。
[0011]结合第一方面，在第一方面的有些实现方式中，上述第j个第一图像为与第i个第一图像相邻的前一帧图像，上述方法还包括：利用第i个第一图像的配准参数，对第i个第一图像进行图像配准，得到配准后的第i个第一图像；将配准后的第i个第一图像作为第i+1个第一图像的基准图像。
[0012]上述实现方式中，选取与第i个第一图像相邻的图像作为其基准图像，且进行图像配准后的第i个第一图像继续作为第i+1个第一图像的基准图像，可使得n个第一图像都配准至同一空间域上，进一步提高图像配准的精度，为后续对点阵高光谱数据或者线阵高光谱数据进行变换处理提供更精确的数据准备，进而提高得到的面阵高光谱图像的精度。
[0013]结合第一方面，在第一方面的有些实现方式中，上述图像采集装置包括TOF镜头，根据第一特征点与第二特征点确定匹配的特征点对，具体包括：获取第一特征点的第一三维坐标信息和第二特征点的第二三维坐标信息；其中，第一三维坐标信息和第二三维坐标信息均为根据TOF镜头的采集数据进行计算所得到的；根据第一三维坐标信息和第二三维坐标信息，对第一特征点和第二特征点进行匹配，确定匹配的特征点对。
[0014]上述实现方式中，电子设备采用特征点对的三维坐标信息进行匹配，可提高所匹配的特征点对的精度，进而提高配准参数的精度。
[0015]结合第一方面，在第一方面的有些实现方式中，电子设备中配置有惯性传感器，在对第j个第一图像进行特征提取得到第一特征点、对第i个第一图像进行特征提取得到第二特征点之前，上述方法还包括：根据图像采集装置采集第j个第一图像时、惯性传感器采集的传感器数据，对第j个第一图像进行图像优化，得到优化后的第j个第一图像；根据图像采集装置采集第i个第一图像时、惯性传感器采集的传感器数据，对第i个第一图像进行图像优化，得到优化后的第i个第一图像。
[0016]上述实现方式中，电子设备先对第一图像进行图像优化后再执行特征提取的过程，可提高得到的特征点的准确性，进而提高得到的配准参数的精度，在此基础上对点阵高光谱数据或者线阵高光谱数据进行变换处理，可提高得到的面阵高光谱图像的精度。
[0017]结合第一方面，在第一方面的有些实现方式中，上述方法还包括：基于第二图像，采用预设算法对目标图像进行去雾处理，得到去雾后的目标图像；其中，目标图像为第i个第一图像，或者目标图像为对n个第一图像进行图像配准后生成的拼接图像。
[0018]上述实现方式中，在面阵高光谱图像的基础上，基于高光谱图像与可见光图像融合方法，对含雾图像进行去雾处理，可以提高可见光图像的清晰度，进而提高图像质量。
[0019]第二方面，本申请提供一种装置，该装置包含在电子设备中，该装置具有实现上述第一方面及上述第一方面的可能实现方式中电子设备行为的功能。功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应
的模块或单元。例如，处理模块或单元等。
[0020]第三方面，本申请提供一种电子设备，电子设备包括：图像采集装置、一个或多个处理器、一个或多个存储器、安装有多个应用程序的模块；存储器存储有一个或多个程序，当一个或者多个程序被处理器执行时，使得电子设备执行第一方面的技术方案中任意一种方法。
[0021]第四方面，本申请提供一种芯片，包括处理器。处理器用于读取并执行存储器中存储的计算机程序，以执行第一方面及其任意可能的实现方式中的方法。
[0022]可选地，芯片还包括存储器，存储器与处理器通过电路或电线连接。
[0023]进一步可选地，芯片还包括通信接口。
[0024]第五方面，本申请提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生成图像的方法，应用于包括图像采集装置的电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取所述图像采集装置采集的n个第一图像和n个第一光谱数据；其中，一个所述第一光谱数据对应一个所述第一图像，所述第一光谱数据为点阵高光谱数据或者线阵高光谱数据，所述n为大于或者等于2的正整数；确定第i个第一图像进行图像配准时所需的配准参数，所述i遍历1至n；利用所述配准参数对第i个第一光谱数据进行处理，得到第i个第二光谱数据；其中，所述第i个第一光谱数据为对应于所述第i个第一图像的光谱数据，所述i遍历1至n；根据得到的n个所述第二光谱数据，生成第二图像，所述第二图像为面阵高光谱图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第i个第一图像进行图像配准时所需的所述配准参数，具体包括：选取所述n个第一图像中的第j个第一图像作为所述第i个第一图像的基准图像，其中，所述第j个第一图像不同于所述第i个第一图像；对所述第j个第一图像进行特征提取得到第一特征点、对所述第i个第一图像进行特征提取得到第二特征点，并根据所述第一特征点与所述第二特征点确定匹配的特征点对；根据所述匹配的特征点对的坐标信息，确定所述第i个第一图像的所述配准参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第j个第一图像为与所述第i个第一图像相邻的前一帧图像，所述方法还包括：利用所述第i个第一图像的所述配准参数，对所述第i个第一图像进行图像配准，得到配准后的第i个第一图像；其中，所述配准后的第i个第一图像用作第i+1个第一图像的基准图像。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述图像采集装置包括TOF镜头，所述根据所述第一特征点与所述第二特征点确定所述匹配的特征点对，具体包括：获取所述第一特征点的第一三维坐标信息和所述第二特征点的第二三维坐标信息；其中，所述第一三维坐标信息和所述第二三维坐标信息均为根据所述TOF镜头的采集数据进行计算所得到的；根据所述第一三维坐标信息和所述第二三维坐标信息，对所述第一特征点和所述第二特征点进行匹配，确定所述匹配的特征点对。5.根据权利要求2
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述电子设备中配置有惯性传感器，在所述对所述第j个第一图像进行特征提取得到所述第一特征点、对所述第i个第一图像进行特征提取得到所述第二特征点之前，所述方法还包括：根据所述图像采集装置采集所述第j个第一图像时、所述惯性传感器采集的传感器数据，对所述第j个第一图像进行图像优化，得到优化后的第j个第一图像；根据所述图像采集装置采集所述第i个第一图像时、所述惯性传感器采集的传感器数据，对所述第i个第一图像进行图像优化，得到优化后的第i个第一图像。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第二图像，采用预设算法对目标图像进行去雾处理，得到去雾后的目标图像；其中，所述目标图像为所述第i个第一图像，或者所述目标图像为对所述n个第一图像进行图像配准后生成的拼接图像。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：图像采集装置；一个或多个处理器；一个或多个存储器；安装有多个应用程序的模块；所述存储器存储有一个或多个程序，当所述一个或者多个程序被所述处理器执行时，使得所述电子设...

【专利技术属性】
技术研发人员：于頔，郭宏伟，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：