图像数据的处理方法技术

本发明专利技术公开了一种图像数据的处理方法

【技术实现步骤摘要】
图像数据的处理方法、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及图像数据的处理方法
、
设备及计算机可读存储介质
。

技术介绍

[0002]城市建筑真实场景数据的采集难度较大，为了降低采集难度，通常使用数据增广技术合成城市建筑场景的数据，并以城市建筑场景数据的合成数据代替真实数据
。
在以往建筑场景的合成数据生成方式中，通常三维建模软件创建建筑模型，并使用渲染引擎进行光照
、
材质
、
阴影等效果的处理，最终生成合成图像
。
但这种方式中严重受到渲染参数的限制，倘若渲染参数设置的不合理，生成的合成图像质量的真实性和准确性较低，导致最终获得的合成数据的数据质量和真实度也难以保证
。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种图像数据的处理方法
、
设备及计算机可读存储介质，旨在解决以往的合成数据生成方式中严重受到渲染参数的限制，倘若渲染参数设置的不合理，会导致最终获得的合成数据的数据质量和真实度也难以保证的技术问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种图像数据的处理方法，所述图像数据的处理方法包括以下步骤：
[0006]获取无人机采集建筑场景的多视角图像，并基于所述多视角图像构建所述建筑场景对应的三维场景模型；
[0007]基于神经辐射场渲染所述三维场景模型，以生成对应的合成图像；
[0008]将所述合成图像整合至数据集中，并对所述数据集进行数据增广；
[0009]根据数据增广后的所述数据集和建模需求，构建目标模型并基于所述目标模型确定目标合成数据
。
[0010]可选地，所述获取无人机采集建筑场景的多视角图像，并基于所述多视角图像构建所述建筑场景对应的三维场景模型的步骤包括：
[0011]提取每一所述多视角图像的特征点；
[0012]基于所述图像特征点，将所述多视角图像进行特征匹配；
[0013]基于所述特征匹配后的特征点，转换为对应的三维点云；
[0014]基于所述三维点云构建所述三维场景模型
。
[0015]可选地，所述基于所述图像特征点，将所述多视角图像进行特征匹配的步骤之前，还包括：
[0016]确定所述特征点对应的特征点坐标，以及无人机的相机参数；
[0017]基于所述相机参数和所述特征点坐标，对所述多视角图像进行校正
。
[0018]可选地，所述基于神经辐射场渲染所述三维场景模型，以生成对应的合成图像的步骤包括：
[0019]创建所述三维场景模型中的相机对象；
[0020]设置所述相机对象的相机参数
、
相机视角；
[0021]仿真所述相机对象的采集路径；
[0022]基于所述三维场景模型
、
所述相机参数和所述采集路径，渲染所述相机视角下对应的所述合成图像
。
[0023]可选地，所述将所述合成图像整合至数据集中，并对所述数据集进行数据增广的步骤包括：
[0024]确定每一所述合成图像对应的标签，并基于所述标签将所述合成图像整合至数据集中；
[0025]基于增广需求，对所述数据集进行数据增广
。
[0026]可选地，所述根据数据增广后的所述数据集和建模需求，构建目标模型并基于所述目标模型确定目标合成数据的步骤包括：
[0027]对所述数据集进行预处理；
[0028]基于所述预处理后的所述数据集，确定对应的数据特征；
[0029]基于所述建模需求和所述数据特征，构建所述目标模型；
[0030]基于输入所述目标模型的建筑场景数据，确定所述目标合成数据
。
[0031]可选地，所述对所述数据集进行预处理的步骤包括：
[0032]获取所述数据集的基本信息，并基于所述基本信息检查所述数据集；
[0033]对所述数据集进行填充
、
删除或差值，以消除所述数据集中的缺失值；
[0034]对所述数据集进行统计
、
可视化处理，以消除所述数据集中的异常值；
[0035]对所述数据集进行比较和去重，以消除所述数据集中的重复值
。
[0036]可选地，所述基于输入所述目标模型的建筑场景数据，确定所述目标合成数据的步骤之前，还包括：
[0037]将所述数据集划分为训练集和测试集；
[0038]基于所述训练集，对所述模型进行训练；
[0039]基于所述测试集，对训练后的所述目标模型进行测试，以评估所述目标模型的预测能力并调整所述目标模型的参数
。
[0040]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种图像数据的处理设备，所述图像数据的处理设备包括：存储器
、
处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像数据的处理程序，所述图像数据的处理程序配置为实现如上所述的图像数据的处理方法的步骤
。
[0041]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有图像数据的处理程序，所述图像数据的处理程序被处理器执行时实现如上所述的图像数据的处理方法的步骤
。
[0042]本专利技术实施例提供一种图像数据的处理方法，通过获取无人机采集建筑场景的多视角图像，并基于多视角图像构建建筑场景对应的三维场景模型，然后基于神经辐射场渲染三维场景模型，以生成对应的合成图像，进而将合成图像整合至数据集中，并进行数据增
广，根据数据增广后的所述数据集和建模需求，构建目标模型并基于目标模型确定目标合成数据
。
本专利技术通过上述方法，能够获取到有关建筑场景更加精准的合成数据，用于辅助城市规划
。
附图说明
[0043]图1为本专利技术图像数据的处理方法第一实施例的流程示意图；
[0044]图2为图1中步骤
S10
的细化流程示意图；
[0045]图3为图1中步骤
S20
的细化流程示意图；
[0046]图4为本专利技术图像数据的处理方法第二实施例的功能模块示意图；
[0047]图5为本专利技术图像数据的处理方法第三实施例的功能模块示意图；
[0048]图6是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图
。
[0049]本专利技术目的的实现
、
功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明
。
具体实施方式
[0050]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术
。
[0051]本专利技术实施例提供了一种图像数据的处理方法，参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像数据的处理方法，其特征在于，所述图像数据的处理方法包括以下步骤：获取无人机采集建筑场景的多视角图像，并基于所述多视角图像构建所述建筑场景对应的三维场景模型；基于神经辐射场渲染所述三维场景模型，以生成对应的合成图像；将所述合成图像整合至数据集中，并对所述数据集进行数据增广；根据数据增广后的所述数据集和建模需求，构建目标模型并基于所述目标模型确定目标合成数据
。2.
如权利要求1所述的图像数据的处理方法，其特征在于，所述获取无人机采集建筑场景的多视角图像，并基于所述多视角图像构建所述建筑场景对应的三维场景模型的步骤包括：提取每一所述多视角图像的特征点；基于所述图像特征点，将所述多视角图像进行特征匹配；基于所述特征匹配后的特征点，转换为对应的三维点云；基于所述三维点云构建所述三维场景模型
。3.
如权利要求2所述的图像数据的处理方法，其特征在于，所述基于所述图像特征点，将所述多视角图像进行特征匹配的步骤之前，还包括：确定所述特征点对应的特征点坐标，以及无人机的相机参数；基于所述相机参数和所述特征点坐标，对所述多视角图像进行校正
。4.
如权利要求1所述的图像数据的处理方法，其特征在于，所述基于神经辐射场渲染所述三维场景模型，以生成对应的合成图像的步骤包括：创建所述三维场景模型中的相机对象；设置所述相机对象的相机参数
、
相机视角；仿真所述相机对象的采集路径；基于所述三维场景模型
、
所述相机参数和所述采集路径，渲染所述相机视角下对应的所述合成图像
。5.
如权利要求1所述的图像数据的处理方法，其特征在于，所述将所述合成图像整合至数据集中，并对所述数据集进行数据增广的步骤包括：确定每一所述合成图像对应的标签，并基于所述标签将所述合成图像整合至数据集中；基于增广需求，对所述数据集...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍永靖邦，金楠，范存君，岳清瑞，施钟淇，郝新田，
申请(专利权)人：城市安全发展科技研究院深圳，
类型：发明
国别省市：