[发明专利]图像处理装置、图像处理方法和程序无效

专利信息
申请号: 201310684082.1 申请日: 2013-12-13
公开(公告)号: CN103886620A 公开(公告)日: 2014-06-25
发明(设计)人: 滨田健宏;永野秀敏;服部博宪 申请(专利权)人: 索尼公司
主分类号: G06T7/40 分类号: G06T7/40;G06K9/46
代理公司: 北京信慧永光知识产权代理有限责任公司 11290 代理人: 陈桂香;褚海英
地址: 日本*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 装置 方法 程序
【说明书】:

相关申请的交叉参考

本申请要求2012年12月20日提交的日本优先权专利申请案JP2012-278676的优先权权益,因此将该日本优先权申请案的全部内容以引用的方式并入本文。

技术领域

本发明涉及图像处理装置、图像处理方法和程序,并且特别地,涉及能够高精度地计算出保存了原始状态的标记的位置或姿势(posture)的图像处理装置、图像处理方法和程序。

背景技术

目前已知晓这样的技术:其用于分析通过拍摄已知的2维平面(下文中,称作“标记”)而获得的摄取图像,评估该图像上的所述标记的位置或姿势,然后计算出所述标记相对于照相机的相对位置或姿势。

作为使用上述技术的应用程序,假设了这样的应用程序:它从摄取图像评估预先在认证系统中登记的标记图像,然后通过图像合成来用另外的图像(重叠图像)替代上述标记图像。

具体地,如图1所示,该技术的示例是这样的技术:使用照相机来拍摄摄取图像,所述摄取图像包括了其上记载有“ABC”公司名称的fillip(小物品);估计包括于所述摄取图像中的标记的位置或方向;用诸如曲线图(graph)等重叠图像来替代标记图像,且将该重叠图像输出至显示屏。

为了用另外的图像替代标记图像,必须精确地检测标记的位置或方向。当照相机移动或旋转时或者当标记移动或旋转时,必须追踪照相机或标记的运动,改变替代的图像的位置或方向,然后合成重叠图像。

当假设要根据标记的位置或姿势来合成视频或计算机图形(computer graphics;CG)时,必须维持几何一致性。为此,高精度地计算所述标记的位置或姿势就是重要的技术。

一般来说,通过安装不同于照相机的传感器(该传感器检测标记的位置或方向以拍取照片),能实现上述先决条件。然而,很难以低成本提供这样的系统。为此,已经提出了一种通过在利用照相机拍摄的摄取图像上执行图像识别处理来估计标记的位置或姿势的方法。

作为高精度地计算该标记的位置或姿势的方法,目前存在有生成标记图像的方法,所述标记图像根据标记识别方法很容易被估计。

例如,已经公开了这样的技术:其预先提取背景图像的图像特征,创建不同于该图像特征的区别特征,然后生成具有该区别特征的标记图像(例如参照日本专利No.4868186)。根据该技术,很容易将背景的图像特征区别于标记图像的图像特征,且因此容易估计出标记的位置或姿势。

日本专利No.4868186中公开的技术是用于估计标记的位置的技术。然而,当应用该技术时,能估计所述标记的姿势。特别地,可以在标记图像上设置多个特征点,且可以生成标记图像以使得各点的图像特征是区别的。

然而,在这种情况下,由于从一开始就生成标记图像,所以用户所期望的图像、字符等可能未被包括于该标记图像中。为此,存在着以高精度计算出包括所期望的图像或字符的标记的位置或姿势的需求。

发明内容

期想的是,提供一种高精度地计算保存了原始状态的标记的位置或姿势的技术。

本发明的实施例提供了一种图像处理装置,其包括:特征点提取单元,所述特征点提取单元从输入图像提取特征点;特征量计算单元,所述特征量计算单元计算所述特征点的特征量;图像处理单元,当从包括于所述输入图像中的标记图像提取的所述特征点无区别时,所述图像处理单元处理所述标记图像以将无区别特征点的特征量变换成区别特征点的特征量;以及标记图像生成单元,所述标记图像生成单元基于所述处理的结果而生成新标记图像。

所述图像处理单元可以处理所述标记图像以使得关注特征点的特征量的值不近似于在所述关注特征点附近的特征点的特征量的值,所述关注特征点是受到关注的特征点。

所述图像处理装置还可以包括特征点生成单元,所述特征点生成单元生成要被添加到经过处理的所述标记图像上的特征点,并且将所生成的特征点添加到经过处理的所述标记图像上。

当所述标记图像上的所述特征点的分布中有偏离(bias)时,所述特征点生成单元可以添加所生成的特征点以使得消除所述特征点的分布中的所述偏离。

当所述标记图像上的所述特征点的数量小于预定阈值时,所述特征点生成单元可以添加所生成的特征点以使得所述特征点的数量增加。

所述图像处理单元可以处理所述标记图像以使得评估函数(evaluation function)最小化,所述评估函数具有用于评估所述输入图像的保存性的项和用于评估所述特征点的特征量的稀疏状况(loose condition)的项。

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