图像处理方法及装置、芯片、设备、存储介质与流程

专利检索2025-10-19  3


本申请涉及电子,尤其涉及图像领域。


背景技术:

1、线特征检测算法在图像领域应用广泛,检出的线特征(如线段)作为后续算法的底层算子,在多个领域具有一定的应用潜力。例如,线特征用于人脸反畸变、线特征追踪匹配或三维(three dimensional,3d)特征重建等。相对点特征而言,线特征具备更强的局部不变和尺度鲁棒等性质,在近年的无人驾驶激光和视觉导航(navigation)、城市建图(mapping)、增强现实(augmented reality,ar)/虚拟现实(virtual reality,vr)以及计算机视觉(computer vision,cv)算法领域中,线特征提取被作为一个非常重要的算法方向。其中,精准度更高的线特征对于提高应用的性能是有益的。


技术实现思路

1、有鉴于此,本申请提供的图像处理方法及装置、芯片、设备、存储介质,能够得到更为接近于图像中实际边缘的线段,也就是得到精准度更高的线特征。

2、根据本申请实施例的一个方面,提供一种图像处理方法,包括:对边缘图像进行线条检测,得到曲率信息;所述曲率信息用于表征所述线条的曲率是否大于或等于曲率阈值;基于确定所述曲率信息表征所述线条的曲率大于或等于所述曲率阈值的情况下,输出所述线条的起点坐标和终点坐标。

3、根据本申请实施例的一个方面,提供一种图像处理装置,包括:检测模块,配置为对边缘图像进行线条检测,得到曲率信息;所述曲率信息用于表征所述线条的曲率是否大于或等于曲率阈值;输出模块,配置为在所述曲率信息表征所述曲线条的曲率大于或等于所述曲率阈值的情况下,输出所述线条的起点坐标和终点坐标。

4、根据本申请实施例的一个方面,提供一种芯片,所述芯片包括线条检测电路、存储器和曲率检测电路;其中,所述线条检测电路,用于对边缘图像进行线条检测,得到线条的属性信息;所述存储器,用于存储所述属性信息和所述边缘图像;所述曲率检测电路,用于根据所述线条的属性信息确定曲率信息;所述曲率信息用于表征所述线条的曲率是否大于或等于曲率阈值;所述线条检测电路,还用于在所述曲率信息表征所述线条的曲率大于或等于所述曲率阈值的情况下,输出所述线条的起点坐标和终点坐标。

5、根据本申请实施例的一个方面,提供一种电子设备,包括本申请实施例所述的芯片和电源模块;其中,所述电源模块用于为所述芯片供电。

6、根据本申请实施例的一个方面,提供一种电子设备,包括第一存储器和第一处理器,所述第一存储器存储有可在第一处理器上运行的计算机程序,所述第一处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的方法。

7、根据本申请实施例的一个方面,提供一种芯片,包括第二存储器和第二处理器,所述第二存储器存储有可在第二处理器上运行的计算机程序,所述第二处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的方法。

8、根据本申请实施例的一个方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的所述的方法。

9、在本申请实施例中,在对边缘图像进行线条检测的过程中,增加对线条的曲率检测;在确定检测得到的曲率信息表征所述线条的曲率大于或等于所述曲率阈值的情况下,输出该线条的起点坐标和终点坐标;如此,使得由该线条的起点坐标和终点坐标连接的线段更接近于图像的实际边缘,即得到的线特征的精度更高,这对于某些应用场景的相关性能是比较有益的。例如,在反畸变应用中,精度/准确度更高的线特征有益于提升畸变矫正的精度/效果。

10、应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。



技术特征:

1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对边缘图像进行线条检测,得到曲率信息,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述属性信息至少包括:构成所述线条的边缘像素的数目、所述边缘像素的像素坐标和所述线条的起点坐标与终点坐标的距离。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述线条的属性信息,确定所述曲率信息,包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述线条的属性信息,确定所述曲率信息,包括:

6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

8.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

9.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

10.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:

11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述检测模块,配置为:

12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述属性信息至少包括:构成所述线条的边缘像素的数目、所述边缘像素的像素坐标和所述线条的起点坐标与终点坐标的距离。

13.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述检测模块,还配置为:

14.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述检测模块,还配置为:

15.一种芯片,其特征在于,所述芯片包括线条检测电路、存储器和曲率检测电路;其中,

16.根据权利要求15所述的芯片,其特征在于,所述曲率检测电路包括:

17.一种电子设备,其特征在于,包括如权利要求11所述的芯片和电源模块;其中,所述电源模块用于为所述芯片供电。

18.一种电子设备,包括第一存储器和第一处理器,所述第一存储器存储有可在第一处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述第一处理器执行所述程序时实现权利要求1至9任一项所述的方法。

19.一种芯片,包括第二存储器和第二处理器,所述第二存储器存储有可在第二处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述第二处理器执行所述程序时实现权利要求1至9任一项所述的方法。

20.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述的方法。


技术总结
本申请提供了图像处理方法及装置、芯片、设备、存储介质;其中,所述方法包括:对边缘图像进行线条检测,得到曲率信息;所述曲率信息用于表征所述线条的曲率是否大于或等于曲率阈值;在所述曲率信息表征所述线条的曲率大于或等于所述曲率阈值的情况下,输出所述线条的起点坐标和终点坐标;如此,使得由输出的起点坐标和终点坐标连接的线段更加接近于图像的实际边缘,进而有益于提高人脸反畸变、线特征追踪匹配或3D特征重建等应用场景的性能。

技术研发人员:谢勇
受保护的技术使用者:哲库科技(上海)有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/5/29
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