影像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种影像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着图像处理技术的发展，影像比对技术在图像处理领域中的应用范围越来越广泛。在影像比对技术中，可以根据多个影像中的像素点之间的比对，计算影像的深度，从而重建影像，重建影像指的是由参考影像来重建成目标影像。

2、在低纹理的区域中，由于纹理不足，像素点太少，导致无法判断参考的像素点是否为正确的像素点，比对精度差、准确率低，因而导致重建的目标影像稳定性差、匹配度低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提出了一种影像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过向量比对的方法判断所取到的像素点是否为正确的像素点，每个像素点到边缘的向量具有唯一性，可以提高影像比对的准确率，提升影像重建品质。

2、第一方面，本申请实施例提供一种影像比对方法，包括：

3、获取目标影像及参考影像，其中，所述目标影像包括多个第一像素点，所述参考影像包括多个第二像素点；

4、通过预设算法提取所述目标影像的第一边缘，及提取所述参考影像的第二边缘；

5、获取多个所述第一像素点到所述第一边缘的第一向量，及获取多个所述第二像素点到所述第二边缘的第二向量；

6、判断所述第一向量与所述第二向量是否一致；

7、若所述第一向量与所述第二向量不一致，计算所述第一向量与所述第二向量的损失；

8、基于所述损失修正预设模型，以通过所述预设模型将所述参考影像重建为所述目标影像。

9、在一些实施例中，所述影像比对方法，还包括：若所述第一向量与所述第二向量一致，确定所述第一像素点为正确的像素点。

10、在一些实施例中，所述计算所述第一向量与所述第二向量的损失，包括：利用预设公式计算所述第一向量与所述第二向量的损失，其中，所述预设公式为：vtarget为所述第一向量，vreference为所述第二向量，n为所述第一像素点及所述第二像素点的个数。

11、在一些实施例中，所述预设模型的训练方法包括：

12、获取所述预设模型的训练数据集，其中，在所述训练数据集中，以连续三张影像作为一组训练数据，中间的影像为第一目标影像，其余两张影像为第一参考影像、第二参考影像；

13、将所述训练数据输入至所述预设模型，通过所述预设模型获取所述第一目标影像的深度信息；

14、基于所述深度信息将所述第一参考影像重建为第二目标影像，及将所述第二参考影像重建为第三目标影像；

15、获取所述第二目标影像与所述第一目标影像的第一差异值，及获取所述第三目标影像与所述第一目标影像的第二差异值，取所述第一差异值与所述第二差异值的平均差异值；

16、将所述平均差异值作为所述预设模型的损失，训练迭代至所述损失收敛，以完成所述预设模型的训练。

17、在一些实施例中，所述通过所述预设模型将所述参考影像重建为所述目标影像，包括：将所述目标影像输入所述预设模型，由所述预设模型推论出所述目标影像的深度信息。

18、在一些实施例中，所述通过所述预设模型将所述参考影像重建为所述目标影像，还包括：基于所述深度信息将所述参考影像重建为所述目标影像。

19、在一些实施例中，所述预设算法为sobel算法或canny算法。

20、第二方面，本申请实施例还提供一种影像比对装置，包括：第一获取模块，用于获取目标影像及参考影像，其中，所述目标影像包括多个第一像素点，所述参考影像包括多个第二像素点；算法模块，通过预设算法提取所述目标影像的第一边缘，及提取所述参考影像的第二边缘；第二获取模块，用于获取多个所述第一像素点到所述第一边缘的第一向量，及获取多个所述第二像素点到所述第二边缘的第二向量；判断模块，用于判断所述第一向量与所述第二向量是否一致；数据处理模块，用于若所述第一向量与所述第二向量不一致，计算所述第一向量与所述第二向量的损失；修正模块，用于基于所述损失修正预设模型，以通过所述预设模型将所述参考影像重建为所述目标影像。

21、第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于调用所述存储器中的指令，使得所述电子设备执行如第一方面所述影像比对方法。

22、第四方面，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存储计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如第一方面所述的影像比对方法。

23、本申请实施方式提供的影像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过向量比对的方法判断所取到的像素点是否为正确的像素点，每个像素点到边缘的向量具有唯一性，可以提高影像比对的准确率，提升影像重建品质。

技术特征：

1.一种影像比对方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的影像比对方法，其特征在于，还包括：若所述第一向量与所述第二向量一致，确定所述第一像素点为正确的像素点。

3.如权利要求1所述的影像比对方法，其特征在于，所述计算所述第一向量与所述第二向量的损失，包括：利用预设公式计算所述第一向量与所述第二向量的损失，其中，所述预设公式为：vtarget为所述第一向量，vreference为所述第二向量，n为所述第一像素点及所述第二像素点的个数。

4.如权利要求1所述的影像比对方法，其特征在于，所述预设模型的训练方法包括：

5.如权利要求1所述的影像比对方法，其特征在于，所述通过所述预设模型将所述参考影像重建为所述目标影像，包括：将所述目标影像输入所述预设模型，由所述预设模型推论出所述目标影像的深度信息。

6.如权利要求5所述的影像比对方法，其特征在于，所述通过所述预设模型将所述参考影像重建为所述目标影像，还包括：基于所述深度信息将所述参考影像重建为所述目标影像。

7.如权利要求1所述的影像比对方法，其特征在于，所述预设算法为sobel算法或canny算法。

8.一种影像比对装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于调用所述存储器中的指令，使得所述电子设备执行如权利要求1至7中任一项所述影像比对方法。

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存储计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至7中任一项所述的影像比对方法。

技术总结
本申请提出一种影像比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取目标影像及参考影像，其中，目标影像包括多个第一像素点，参考影像包括多个第二像素点；通过预设算法提取目标影像的第一边缘，及提取参考影像的第二边缘；获取多个第一像素点到第一边缘的第一向量，及获取多个第二像素点到第二边缘的第二向量；判断第一向量与第二向量是否一致；若第一向量与第二向量不一致，计算第一向量与第二向量的损失；基于损失修正预设模型，以通过预设模型将参考影像重建为目标影像。本申请通过向量比对的方法判断所取到的像素点是否为正确的像素点，每个像素点到边缘的向量具有唯一性，可以提高影像比对的准确率，提升影像重建品质。

技术研发人员：简瑜萱,郭锦斌
受保护的技术使用者：鸿海精密工业股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15