[发明专利]轮廓提取方法及装置、计算机装置及可读存储介质有效

专利信息
申请号: 201710876730.1 申请日: 2017-09-25
公开(公告)号: CN107578053B 公开(公告)日: 2020-03-24
发明(设计)人: 李锐;陶澍;张鹏;何川丰 申请(专利权)人: 重庆虚拟实境科技有限公司
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46
代理公司: 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 代理人: 刘永辉;唐芳芳
地址: 400053 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 轮廓 提取 方法 装置 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种轮廓提取方法,其特征在于,所述方法包括:

获取拍摄场景的背景影像,其中,所述背景影像为仅包括背景不包括目标物的影像;

获取所述拍摄场景的第一当前影像和第二当前影像,其中,所述第一当前影像包括所述目标物在所述背景中的影像,所述第二当前影像包括具有所述目标物在所述背景中的深度信息的影像;

根据所述深度信息提取所述第二当前影像中的所述目标物的图像内容;

利用所述背景影像对所述第一当前影像进行处理得到所述目标物的第一轮廓图像;

利用所述第一轮廓图像和所述图像内容进行运算处理得到所述目标物的第二轮廓图像;

所述利用所述背景影像对所述第一当前影像进行处理得到所述目标物的第一轮廓图像包括:

算取所述背景影像和所述第一当前影像的差值的绝对值得到第一处理图像;

算取所述第一处理图像与所述图像内容的和值得到第二处理图像;

利用边缘检测算法提取所述第一处理图像中的所述目标物的边缘图像,其中,所述边缘图像为在所述第一当前影像中,所述目标物相对于所述背景中呈现出的边界像素;

算取所述第二处理图像和所述边缘图像的差值以得到所述第一轮廓图像。

2.如权利要求1所述的轮廓提取方法,其特征在于,所述背景影像、所述第一当前影像为通过RGB摄像头获取的影像。

3.如权利要求1所述的轮廓提取方法,其特征在于,所述第二当前影像为通过TOF深度摄像头获取的影像。

4.如权利要求1所述的轮廓提取方法,其特征在于,所述边缘检测算法包括以下算法中的至少一种:Canny算法和Sobel算法。

5.如权利要求1所述的轮廓提取方法,其特征在于,所述利用所述第一轮廓图像和所述图像内容处理得到所述目标物的第二轮廓图像包括:

利用图像膨胀算法对所述图像内容进行处理得到第三处理图像;

算取所述第三处理图像和所述第一轮廓图像的乘积并减去所述第一当前影像中的当前帧图像的前后帧差异图像以得到所述第二轮廓图像;

所述前后帧差异图像为第一差异图像与第二差异图像的和值,其中,所述第一差异图像为所述当前帧图像和所述当前帧图像的前一帧图像的差值的绝对值,所述第二差异图像为所述当前帧图像和所述当前帧图像的后一帧图像的差值的绝对值。

6.一种轮廓提取装置,其特征在于,所述装置包括:

第一获取模块,用于获取拍摄场景的背景影像,其中,所述背景影像为仅包括背景不包括目标物的影像;

第二获取模块,用于获取所述拍摄场景的第一当前影像和第二当前影像,其中,所述第一当前影像包括所述目标物在所述背景中的影像,所述第二当前影像包括具有所述目标物在所述背景中的深度信息的影像;

第一提取模块,用于根据所述深度信息提取所述第二当前影像中的所述目标物的图像内容;

第一处理模块,用于利用所述背景影像对所述第一当前影像进行处理得到所述目标物的第一轮廓图像;

第二处理模块,用于利用所述第一轮廓图像和所述图像内容进行运算处理得到所述目标物的第二轮廓图像;

所述第一处理模块包括:

第一计算模块,用于算取所述背景影像和所述第一当前影像的差值的绝对值得到第一处理图像;

第二计算模块,用于算取所述第一处理图像与所述图像内容的和值得到第二处理图像;

第二提取模块,用于利用边缘检测算法提取所述第一处理图像中的所述目标物的边缘图像,其中,所述边缘图像为在所述第一当前影像中,所述目标物相对于所述背景中呈现出的边界像素;

第三计算模块,用于算取所述第二处理图像和所述边缘图像的差值以得到所述第一轮廓图像。

7.一种计算机装置,其特征在于,所述计算机装置包括处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-5中任意一项中所述的轮廓提取方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序或指令,其特征在于:所述计算机程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任意一项中所述的轮廓提取方法的步骤。

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