【技术实现步骤摘要】
本申请涉及扩展现实，特别是涉及一种图像预处理方法、装置、可穿戴设备及介质。
技术介绍
1、在扩展现实
，产品的位姿定位主要靠同步定位与建图(simultaneouslocalization and mapping，slam)算法和惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)之间的互相配合。在正常光照环境下，采集的图像质量较高，slam定位技术能够保持在较高的精度，使用者获得良好的体验感。
2、在弱光照环境下，由于图像在采集过程中周围环境的光照较弱，其图像会存在大量的噪声、图像光照不均匀，甚至图像信息出现部分丢失的现象。在正常光照环境或者强光照环境下对应的图像预处理过程中会针对图像的较为曝光的图像进行削弱处理，若利用该预处理方法，由于弱光照环境下的光线相较于正常光照和强光照环境弱很多，导致图像预处理后，图像更加削弱，严重影响了后续slam算法的精度，使得位姿定位不准确。
3、因此，如何提高图像预处理后的位姿定位准确性是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种图像预处理方法、装置、可穿戴设备及介质，相较于现有的采用强光照环境或者正常光照环境下的图像预处理方式，提取图像边缘，通过叠加处理可以得到高信噪比的图像信息，实现了复原图像的部分丢失信息，再通过图像增强处理得到的图像信息，加强了图像特征的细节，提高位姿定位准确性，提升用户的体验感。
2、为解决上述技术问题，本申请实施例提供一
3、获取初始图像信息，并将所述初始图像信息进行去噪处理得到去噪图像信息；
4、将所述去噪图像信息进行边缘检测处理得到边缘图像信息；
5、根据所述去噪图像信息和所述边缘图像信息进行叠加处理和图像增强处理以得到预处理后的图像信息。
6、优选地，所述根据所述去噪图像信息和所述边缘图像信息进行叠加处理和图像增强处理以得到预处理后的图像信息，包括：
7、将所述去噪图像信息与所述边缘图像信息进行叠加处理得到初始叠加图像信息；
8、将所述初始叠加图像信息和所述去噪图像信息进行膨胀腐蚀处理得到轮廓图像信息；
9、将所述轮廓图像信息与所述初始叠加图像信息进行叠加处理得到所述预处理后的图像信息。
10、优选地，所述将所述初始叠加图像信息和所述去噪图像信息进行膨胀腐蚀处理得到轮廓图像信息，包括：
11、根据所述去噪图像信息对所述初始叠加图像信息进行膨胀处理得到膨胀图像信息；
12、根据所述去噪图像信息对所述初始叠加图像信息进行腐蚀处理得到腐蚀图像信息；
13、将所述膨胀图像信息和所述腐蚀图像信息进行作差处理得到所述轮廓图像信息。
14、优选地，所述将所述初始图像信息进行去噪处理得到去噪图像信息，包括：
15、根据频域分析和时域分析，或所述时域分析对所述初始图像信息进行去噪处理得到所述去噪图像信息。
16、优选地，在根据所述频域分析和所述时域分析对所述初始图像信息进行去噪处理时，所述去噪图像信息的确定过程，包括：
17、获取所述初始图像信息的时域信号；
18、根据所述频域分析对所述时域信号进行分析处理得到所述初始图像信息的频域信号，其中，所述频域分析至少包括频谱分析、能量谱分析、功率谱分析和小波分析的一种或多种；
19、根据低通滤波器对所述频域信号进行滤波处理得到所述频域信号的有效信号；
20、根据所述时域分析对所述频域信号的有效信息进行分析处理得到所述去噪图像信息；
21、其中，若所述频域分析为傅里叶变换分析时，所述时域分析为傅里叶变换的反变换。
22、优选地，所述将所述去噪图像信息进行边缘检测处理得到边缘图像信息，包括：
23、遍历所述去噪图像信息的像素点信息以确定各像素点信息的梯度值；
24、根据各所述像素点信息的梯度值与梯度阈值的关系确定所述去噪图像信息的边缘区域和平滑区域；
25、根据灰度法边缘检测方式对所述边缘区域和所述平滑区域进行边缘检测处理得到所述边缘图像信息。
26、优选地，所述根据灰度边缘检测方式对所述边缘区域和所述平滑区域进行边缘检测处理得到所述边缘图像信息，包括：
27、获取所述边缘区域和所述平滑区域各自对应的像素点的灰度值；
28、根据所述边缘区域的梯度值与增益系数的关系确定所述边缘区域的待更新灰度值；
29、将所述待更新灰度值替代所述边缘区域的像素点对应的灰度值；
30、将所述平滑区域的像素点的灰度值更新为0；
31、将更新后的所述边缘区域和所述平滑区域所处的图像信息作为所述边缘图像信息。
32、为解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种图像预处理装置，包括：
33、获取模块，用于获取初始图像信息，并将所述初始图像信息进行去噪处理得到去噪图像信息；
34、第一处理模块，用于将所述去噪图像信息进行边缘检测处理得到边缘图像信息；
35、第二处理模块，用于根据所述去噪图像信息和所述边缘图像信息进行叠加处理和图像增强处理以得到预处理后的图像信息。
36、为解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种可穿戴设备，包括：
37、存储器，用于存储计算机程序；
38、处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述所述图像预处理方法的步骤。
39、为解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权上述所述图像预处理方法的步骤。
40、由上述技术方案可以看出，本申请提供的一种图像预处理方法，适用于弱光照环境的图像预处理，采集初始图像信息，将初始图像信息先进行去噪处理得到去噪图像信息，其去噪图像信息为有效信息，去噪的同时保留边缘细节，不含有模糊细节；再将去噪图像信息进行边缘检测处理得到边缘图像信息以实现提取图像中的边缘部分，最后将边缘图像信息和去噪图像信息进行叠加处理和图像增强处理操作以得到高信噪比和图像轮廓清晰的预处理后的图像信息，相较于现有的采用强光照环境或者正常光照环境下的图像预处理方式，提取图像边缘，通过叠加处理可以得到高信噪比的图像信息，实现了复原图像的部分丢失信息，再通过图像增强处理得到的图像信息，加强了图像特征的细节，提高位姿定位准确性，提升用户的体验感。
41、另外，本申请还提供了一种图像预处理装置、可穿戴设备及介质，具有如上述图像预处理方法相同的有益效果。
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1.一种图像预处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于，所述根据所述去噪图像信息和所述边缘图像信息进行叠加处理和图像增强处理以得到预处理后的图像信息，包括：
3.根据权利要求2所述的图像预处理方法，其特征在于，所述将所述初始叠加图像信息和所述去噪图像信息进行膨胀腐蚀处理得到轮廓图像信息，包括：
4.根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于，所述将所述初始图像信息进行去噪处理得到去噪图像信息，包括：
5.根据权利要求4所述的图像预处理方法，其特征在于，在根据所述频域分析和所述时域分析对所述初始图像信息进行去噪处理时，所述去噪图像信息的确定过程，包括：
6.根据权利要求5所述的图像预处理方法，其特征在于，所述将所述去噪图像信息进行边缘检测处理得到边缘图像信息，包括：
7.根据权利要求6所述的图像预处理方法，其特征在于，所述根据灰度边缘检测方式对所述边缘区域和所述平滑区域进行边缘检测处理得到所述边缘图像信息，包括：
8.一种图像预处理装置，其特征在于，包括：
9.一种可穿戴设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述图像预处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像预处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于，所述根据所述去噪图像信息和所述边缘图像信息进行叠加处理和图像增强处理以得到预处理后的图像信息，包括：
3.根据权利要求2所述的图像预处理方法，其特征在于，所述将所述初始叠加图像信息和所述去噪图像信息进行膨胀腐蚀处理得到轮廓图像信息，包括：
4.根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于，所述将所述初始图像信息进行去噪处理得到去噪图像信息，包括：
5.根据权利要求4所述的图像预处理方法，其特征在于，在根据所述频域分析和所述时域分析对所述初始图像信息进行去噪处理时，...
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