一种图像预处理方法技术

本发明专利技术公开了一种图像预处理方法，该方法通过去除原始图像中的部分或全部不良特征图像区域，生成新图像，新图像被用于后续的图像特征点操作，可以在后续图像特征点操作中大幅降低计算量、提高特征点操作效率和匹配的精度。其中，去除原始图像中的部分或全部不良特征图像区域可以采用划定一个或多个图像框的方式，或使用稠密光流来识别运动物体并将其去除，或保留原始图像中指定颜色阈值范围，或保留原始图像中特定像素深度等方式实现；在新图像中不良特征图像区域大幅减少，因此，后续的图像特征点操作能够有效避免图像特征点的错误匹配，且这些不良特征图像区域不会再占用后续图像特征点操作的计算时间和资源，有助于提高计算速度、节约计算资源。节约计算资源。节约计算资源。

【技术实现步骤摘要】
一种图像预处理方法


[0001]本专利技术属于图像处理领域，涉及一种图像预处理方法，具体涉及一种图像特征点提取的前置处理方法。

技术介绍

[0002]近年来，图像特征点的提取与匹配被广泛地应用于计算机视觉、机器人控制等领域。例如，小车上安装有相机，相机跟随小车移动的同时进行拍摄，连续获取图像。我们可以利用相机拍摄的图像获取小车的位姿。该过程中，首先需要提取每一帧图像的特征点；然后，通过相邻帧之间特征点的匹配来获取特征点的位置变化，从而能够推算出相机的位姿变化，进而也就获得了小车的位姿变化。图像特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点，例如图1中的瓷砖的接缝的交叉点、瓷砖花纹的角点。图像的特征点提取和相邻两帧图像的特征点匹配(下称“图像特征点操作”)有ORB算法、SURF算法、SIFT算法等。相机拍摄的图像称为原始图像。通常，原始图像中存在很多不良特征的图像区域。
[0003]常见的不良特征的图像区域举例如下：
[0004](1)原始图像中存在特征相似的区域。例如，在图1的原始图像中，规则铺设的瓷砖墙面上存在大量的瓷砖的接缝交叉点和瓷砖的花纹(如图1)。瓷砖的接缝交叉点、花纹的角点等是典型的图像特征点。原始图像中存在大量的相似图像特征点，因此，图像特征点操作容易混淆特征点，导致特征点匹配错误。如图2所示，相似的图像特征点导致了两帧图像的图像特征点操作产生了多个错误的特征点匹配。图中的实线画出了这些错误的特征点匹配。作为参考，图中用虚线画出了正确的特征点匹配。
[0005](2)原始图像中存在特征不明显的区域(例如，白色的墙面)。在这样的图像区域里，缺少图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点。对这样的区域进行特征点提取会获得不稳定的特征点，例如，在前一帧图像能提取到的特征点，在后一帧图像里就提取不到了。在这样的图像区域里进行图像特征点操作会浪费大量的计算时间且白白地消耗很多计算资源。
[0006](3)当图像中存在运动的物体(例如，随风摆动的树叶、行走的人和物等)时，运动物体的像素在原始图像中处于变化的状态，这会增加特征点的提取的难度，同时也会产生特征点匹配的错误。
[0007]现有图像特征点操作往往需要遍历图像中的每一个像素，而图像中大量存在的不良特征区域往往会导致计算耗时长，且计算量较大。

技术实现思路

[0008]针对现有技术的不足，本专利技术提供一种图像预处理方法，采用该方法对原始图像进行预处理，可以在后续图像特征点操作中大幅降低计算量、提高特征点操作效率和匹配的精度。
[0009]本专利技术采用如下的技术方案：
[0010]一种图像预处理方法，该方法包括去除原始图像中的部分或全部不良特征图像区域，生成新图像，将所得到的新图像用于后续的图像特征点操作；
[0011]所述去除原始图像中部分或全部不良特征图像区域，可以是在原始图像中划定一个图像框，保留图像框内的图像区域成为新图像；也可以是在原始图像中划定一个以上的图像框，保留各图像框内的图像区域，每个图像框内的图像区域分别成为一个新图像，所有的新图像被共同用于后续的图像特征点操作；还可以是去除原始图像中运动物体所在图像区域，如使用稠密光流来识别运动物体并去除运动物体的图像区域，在去除运动物体所在区域后再用一种颜色充填该去除区域，将颜色充填后的图像作为新图像；还可以是保留原始图像中的指定颜色阈值范围内的图像区域，用另一种颜色(指所述指定颜色阈值范围以外的任一种颜色)来充填指定颜色阈值范围以外的图像区域，将颜色充填后的图像作为新图像，在该方法中，还可以通过放置一个或多个标志物，使标志物的颜色在指定颜色阈值范围内，且所述标志物的部分或全部被包含在原始图像中，这样处理后部分或全部的标志物将被保留在新图像中；还可以是获得原始图像的像素深度，用一种颜色充填指定像素深度范围内的像素，颜色充填后的原始图像成为新图像，新图像用于后续的图像特征点操作。
[0012]采用本专利技术的方法对图像进行预先处理，可以大幅降低后续特征点处理的计算量，极大的提高效率和精度。
附图说明
[0013]图1为存在不良特征图像区域的实例示意图，图中存在多处特征相似的区域；
[0014]图2为图1所示实例可能的特征点匹配结果示意图；
[0015]图3为采用一个图像框去除不良特征图像区域的实例示意图；
[0016]图4为图3方法中图像框设置不合理的一种实例示意图；
[0017]图5为图3方法中图像框设置不合理的一种实例示意图；
[0018]图6为采用三个图像框去除不良特征图像区域的实例示意图；
[0019]图7为含有移动物体的连续两帧原始图像；
[0020]图8为图7所示两帧图像的稠密光流表示；
[0021]图9为采用稠密光流提取出的运动物体的图像区域；
[0022]图10为在图8中采用黑色填充图9中所提取出的运动物体对应图像区域；
[0023]图11为拍摄到的原始图像；
[0024]图12为图11经保留蓝色和红色其他区域用黑色替代后的图像；
[0025]图13为具有像素深度差异的原始图像；
[0026]图14为采用黑色填充小于深度阈值的像素后的图像。
具体实施方式
[0027]下面结合附图和具体实施例来进一步说明本专利技术方法。本专利技术的方法可以用于图像特征点操作或相关的图像处理领域中，本专利技术通过去除原始图像的不良特征图像区域来提高图像特征点操作的效率和准确度。以
技术介绍
中所提到的利用相机拍摄的图像获取小车的位姿这一具体应用场景为例，一个相机安装在小车上，相机拍摄周围的场景，并利用拍
摄的图像获取小车的位姿。结合以下实例对本专利技术方法进行详细说明：
[0028]实施例1
[0029]小车在一个瓷砖环境里运动。图2是相机拍摄到的两帧连续的图像。原始图像中有下述不良特征图像区域：(1)规则铺设的瓷砖墙面上存在大量特征相同或相似的瓷砖接缝交叉点；(2)原始图像中存在花纹相同的瓷砖，因此存在特征相同或相似的花纹的边角点。
[0030]如图2所示，相似的图像特征点导致了两帧图像的图像特征点操作产生了多个错误的特征点匹配。图中的实线画出了这些错误的特征点匹配。作为参考，图中用虚线画出了正确的特征点匹配。并且，图像中的相似特征点越多，特征点提取和匹配的错误发生率就越高。为了改善后续的图像特征点操作的效果，本实施例把原始图像进行如下的图像预处理。
[0031]首先，利用相机拍摄原始图像。然后，在原始图像上划定一个图像框。该图像框在原始图像中的位置是固定不变的。如图3所示，图像框将原始图像分成两个图像子区域：图像框内的图像区域和图像框外的图像区域。本方法去除图像框外的图像区域，保留图像框内的图像区域。被保留的图像框内的图像成为新图像，被用于后续的图像特征点操作处理。图像框的大小和形状的设定原则是确保图像框内的图像区域中不存在或尽可能少地存在相似的图像特征点。以图3的图像框，图像框本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像预处理方法，其特征在于，去除原始图像中的部分或全部不良特征图像区域，生成新图像，新图像被用于后续的图像特征点操作。2.根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于，在原始图像中划定一个图像框，保留图像框内的图像区域成为新图像，新图像被用于后续的图像特征点操作。3.根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于，通过在原始图像中划定一个以上的图像框，保留各图像框内的图像区域，每个图像框内的图像区域分别成为一个新图像，所有的新图像被用于后续的图像特征点操作。4.根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于，原始图像中存在运动物体，使用稠密光流来识别运动物体并去除运动物体的图像区域，并用一种颜色充填运动物体的图像区域，颜色充填后的原始图像成...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎鑫，王宇奇，陈国睿，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：