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紅外光斑中心點(diǎn)提取方法及裝置與流程

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紅外光斑中心點(diǎn)提取方法及裝置與流程

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種紅外光斑中心點(diǎn)提取方法及裝置。



背景技術(shù):

在虛擬現(xiàn)實(shí)(vr)固定標(biāo)記點(diǎn)的位置追蹤系統(tǒng)中,一般采用紅外主動(dòng)光源追蹤的方式,因?yàn)榧t外主動(dòng)光源可以避免其他波長(zhǎng)的光的干擾,提高跟蹤系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性?;诩t外主動(dòng)光源追蹤的方式包括:利用紅外傳感器攝像頭實(shí)時(shí)曝光采樣,將采集的數(shù)據(jù)傳輸至上位機(jī),上位機(jī)根據(jù)收到的數(shù)據(jù),對(duì)每個(gè)光斑進(jìn)行解析,計(jì)算得出光斑中心,然后根據(jù)光斑中心計(jì)算目標(biāo)物體的位置和姿態(tài)。

在上述過(guò)程中,快速而精確地確定光斑中心,能夠保證跟蹤系統(tǒng)的精度和跟蹤動(dòng)態(tài)目標(biāo)的能力。提高測(cè)量精度最直接的方法就是使用分辨率更高的攝像系統(tǒng),但卻需要花費(fèi)高昂的代價(jià)。因此,目前常通過(guò)軟件處理來(lái)提高光斑中心定位精度,該方法可以分為基于灰度和基于邊緣兩大類(lèi)。其中,基于邊緣的方法適用于半徑較大的光斑,基于灰度的方法適用于半徑較小的光斑。目前常用的基于灰度的方法包括:質(zhì)心法、高斯擬合法以及橢圓擬合法等。

發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)存在以下問(wèn)題:質(zhì)心法和橢圓擬合法只有在低噪聲條件下,才能獲得較高精度的光斑中心,高斯擬合法計(jì)算復(fù)雜度高,且速度慢,無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性較高的系統(tǒng)。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種紅外光斑中心點(diǎn)提取方法及裝置,解決計(jì)算復(fù)雜度高、抗噪聲能力不強(qiáng)、精度差的問(wèn)題。

本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面,提供一種紅外光斑中心點(diǎn)提取方法,該方法包括:

采集圖像,所述圖像包含至少一個(gè)紅外光斑;

對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理;

對(duì)已去噪的圖像進(jìn)行二值化;

基于二值化后的圖像,提取所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域;

基于所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,計(jì)算所述紅外光斑對(duì)應(yīng)的中心。

在一些實(shí)施例中,所述對(duì)已去噪的圖像進(jìn)行二值化之前,所述方法還包括:

對(duì)所述圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理;

所述基于二值化后的圖像,提取所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域之后,所述方法還包括:

將所述連通域范圍內(nèi)增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行上采樣處理。

在一些實(shí)施例中,所述對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理包括:對(duì)所述圖像進(jìn)行高斯濾波,其中,高斯濾波核的大小為3×3。

在一些實(shí)施例中,所述基于所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,計(jì)算所述紅外光斑對(duì)應(yīng)的中心包括:

提取所述紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域內(nèi)的光斑的灰度值,以作為所述光斑的有效灰度值;

基于所述有效灰度值,采用以所述有效灰度值的平方為權(quán)值的加權(quán)型心法計(jì)算所述紅外光斑的中心。

在一些實(shí)施例中,所述采用以所述有效灰度值的平方為權(quán)值的加權(quán)型心法計(jì)算所述紅外光斑的中心的計(jì)算公式為:

其中,i(i,j)是坐標(biāo)為(i,j)的像素點(diǎn)的灰度值,s是所述連通域內(nèi)像素點(diǎn)的集合,(x,y)是所述紅外光斑的中心所對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)。

本發(fā)明實(shí)施例的另一方面,提供一種紅外光斑中心點(diǎn)提取裝置,該裝置包括:

圖像采集模塊,用于采集圖像,所述圖像包含至少一個(gè)紅外光斑;

圖像去噪模塊,用于對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理;

二值化模塊,用于對(duì)已去噪的圖像進(jìn)行二值化;

提取模塊,用于基于二值化后的圖像,提取所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域;

計(jì)算模塊,用于基于所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,計(jì)算所述紅外光斑對(duì)應(yīng)的中心。

在一些實(shí)施例中,所述裝置還包括:

圖像增強(qiáng)模塊,用于對(duì)所述圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理;

圖像插值模塊,用于將所述連通域范圍內(nèi)增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行上采樣處理。

在一些實(shí)施例中,所述圖像去噪模塊具體用于:對(duì)所述圖像進(jìn)行高斯濾波,其中,高斯濾波核的大小為3×3。

在一些實(shí)施例中,所述計(jì)算模塊包括:

提取單元,用于提取所述紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域內(nèi)的光斑的灰度值,以作為所述光斑的有效灰度值;

計(jì)算單元,用于基于所述有效灰度值,采用以所述有效灰度值的平方為權(quán)值的加權(quán)型心法計(jì)算所述紅外光斑的中心。

在一些實(shí)施例中,所述采用以所述有效灰度值的平方為權(quán)值的加權(quán)型心法計(jì)算所述紅外光斑的中心的計(jì)算公式為:

其中,i(i,j)是坐標(biāo)為(i,j)的像素點(diǎn)的灰度值,s是所述連通域內(nèi)像素點(diǎn)的集合,(x,y)是所述紅外光斑的中心所對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)。

在本發(fā)明實(shí)施例中,首先對(duì)采集到的包含紅外光斑的圖像進(jìn)行圖像去噪和二值化處理,然后提取處理后的圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,基于提取的連通域計(jì)算該連通域?qū)?yīng)的紅外光斑的中心。該實(shí)施方式能夠獲得較高精度的紅外光斑中心點(diǎn),使得紅外光斑中心點(diǎn)穩(wěn)定在亞像素級(jí)別。

【附圖說(shuō)明】

一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例通過(guò)與之對(duì)應(yīng)的附圖中的圖片進(jìn)行示例性說(shuō)明,這些示例性說(shuō)明并不構(gòu)成對(duì)實(shí)施例的限定,附圖中具有相同參考數(shù)字標(biāo)號(hào)的元件表示為類(lèi)似的元件,除非有特別申明,附圖中的圖不構(gòu)成比例限制。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的紅外光斑中心點(diǎn)提取方法的應(yīng)用環(huán)境示意圖;

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種紅外光斑中心點(diǎn)提取方法的流程示意圖;

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種紅外光斑中心點(diǎn)提取方法中計(jì)算紅外光斑對(duì)應(yīng)的中心的方法的流程示意圖;

圖4是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種紅外光斑中心點(diǎn)提取方法的流程示意圖;

圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種紅外光斑中心點(diǎn)提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖;

圖6是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種紅外光斑中心點(diǎn)提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖;

圖7是本發(fā)明實(shí)施例提供的執(zhí)行紅外光斑中心點(diǎn)提取方法的電子設(shè)備的硬件結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實(shí)施方式】

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白,以下結(jié)合附圖及實(shí)施例,對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解,此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明,并不用于限定本發(fā)明。

請(qǐng)參照?qǐng)D1,圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的紅外光斑中心點(diǎn)提取方法的應(yīng)用環(huán)境示意圖。如圖1所示,在本應(yīng)用環(huán)境中,包括虛擬現(xiàn)實(shí)(vr)立體空間10、若干紅外燈20、vr設(shè)備30以及處理器40。該vr設(shè)備30上設(shè)置有圖像采集裝置31。

該若干紅外燈20固定在剛體的標(biāo)記點(diǎn)的位置,每一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)都有一個(gè)紅外燈,該若干紅外燈20能夠向vr立體空間10發(fā)出紅外光。

該vr設(shè)備30可以是任何類(lèi)型,與用戶(hù)進(jìn)行交互或者為用戶(hù)提供虛擬現(xiàn)實(shí)服務(wù)的外圍設(shè)備,例如vr頭盔、vr游戲手柄等。該圖像采集裝置31可以是任何合適的,具有至少一個(gè)感光元件(如ccd、cmos)的電子設(shè)備,例如攝像機(jī)、照相機(jī)、錄像機(jī)等,該圖像采集裝置31用于對(duì)紅外燈20發(fā)出的紅外光進(jìn)行實(shí)時(shí)曝光采樣。

該處理器40具體可以是任何合適類(lèi)型的電子運(yùn)算設(shè)備,例如多核心中央處理器、計(jì)算機(jī)、服務(wù)器或者游戲主機(jī)等。所述處理器40可以接收一系列的圖像信息,比如圖像采集裝置31采集的包含紅外光斑的圖像,根據(jù)采集的圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)vr設(shè)備在立體空間內(nèi)的位置追蹤。所述處理器40基于vr設(shè)備30的位置追蹤信息,為用戶(hù)提供各種不同類(lèi)型的沉浸式體驗(yàn),例如通過(guò)檢測(cè)vr游戲手柄的位置變化,在虛擬現(xiàn)實(shí)中顯示的畫(huà)面中作出相應(yīng)的響應(yīng),令人物抬手或者改變游戲中某些物品的位置。在一些實(shí)施例中,該處理器40還可以設(shè)置在所述vr設(shè)備30內(nèi)部或者獨(dú)立設(shè)置,vr設(shè)備30可以通過(guò)無(wú)線(xiàn)/有線(xiàn)通信方式與處理器40之間建立通信連接。

例如,如圖1所示,vr設(shè)備30可以為佩戴在用戶(hù)頭部上的vr頭盔,所述圖像采集裝置31可以為設(shè)置在vr頭盔上的攝像機(jī)。其設(shè)置在頭盔的前方,可以采集到用戶(hù)頭部正面的圖像??蛇x地,攝像機(jī)也可以設(shè)置在vr頭盔的其它位置,用以采集多個(gè)不同視角的圖像。所述攝像機(jī)還可以設(shè)置為兩個(gè)或者更多,采集更多方向(或視角)上的圖像,以提供更精確以及穩(wěn)定性更好的位置計(jì)算結(jié)果。

若干紅外燈20分別設(shè)置在立體空間10的各個(gè)位置,以一定的頻率或者模式進(jìn)行閃爍。因此,在圖像采集裝置31獲得的圖像中,會(huì)包含多個(gè)由紅外燈20的亮度決定的,具有特定面積大小的光斑。處理器40可以通過(guò)識(shí)別和讀取這樣的圖像信息中的光斑,然后對(duì)每個(gè)光斑進(jìn)行解析,得出光斑中心,根據(jù)光斑中心計(jì)算出剛體的3自由度的位置和3自由度姿態(tài),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)vr設(shè)備在立體空間內(nèi)的位置追蹤。

需要說(shuō)明的是,圖1中僅示出了1個(gè)vr設(shè)備30和1個(gè)處理器40,本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的是,該紅外光斑中心點(diǎn)提取方法的應(yīng)用環(huán)境還可以包括任意數(shù)量的vr設(shè)備30和處理器40。

結(jié)合上述應(yīng)用環(huán)境,如圖2所示,進(jìn)一步闡述本發(fā)明實(shí)施例提供的紅外光斑中心點(diǎn)提取方法的具體過(guò)程:

步驟101、采集圖像,所述圖像包含至少一個(gè)紅外光斑;

步驟102、對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理;

步驟104、對(duì)已去噪的圖像進(jìn)行二值化;

步驟105、基于二值化后的圖像,提取所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域;

步驟107、基于所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,計(jì)算所述紅外光斑對(duì)應(yīng)的中心。

在本發(fā)明實(shí)施例中,可以通過(guò)紅外攝像頭捕獲紅外燈發(fā)出的光,每個(gè)紅外燈發(fā)出的紅外光在圖像匯聚成一個(gè)小尺寸的光斑,紅外攝像頭捕獲該包含光斑的圖像。

對(duì)捕獲的圖像進(jìn)行去噪,其目的是從噪聲圖像中恢復(fù)不含噪聲的原始圖像同時(shí)盡可能多的保持圖像中的細(xì)節(jié)信息。現(xiàn)有的圖像去噪方法分為局部方法和非局部方法兩種。局部方法是用某種核與圖像做卷積運(yùn)算,它利用的是像素之間的空間位置關(guān)系。非局部方法是像素之間在空間位置上不存在實(shí)質(zhì)性關(guān)系,只與用來(lái)度量像素之間相似性的圖像片有關(guān)。

在本實(shí)施例中,可以采用高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行去噪,其中高斯濾波核的大小可以為3×3,或者其他值。高斯濾波是一種線(xiàn)性平滑濾波,適用于消除高斯噪聲。利用高斯濾波來(lái)消除圖像噪聲的具體過(guò)程是,用一個(gè)模板掃描圖像中的每一個(gè)像素,然后用模板確定的領(lǐng)域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點(diǎn)的值。高斯濾波去噪是一種局部方法。

在一些實(shí)施例中也可以采用非局部的方法來(lái)對(duì)采集的圖像進(jìn)行去噪。例如,可以基于圖像梯度域奇異值分解來(lái)使用一種非局部均值圖像去噪方法,采用梯度域奇異分解方法提取圖像的局部結(jié)構(gòu)特征,根據(jù)提取的特征來(lái)生成相似像素點(diǎn)集合,然后基于該相似集合選取與當(dāng)前像素具有相似特征值的像素。其中,由于相似集的大小影響去噪性能,因此要采用大小適中的相似集,比如,取相似集合中元素個(gè)數(shù)為當(dāng)前搜索范圍內(nèi)相似個(gè)數(shù)的40%-60%。

需要說(shuō)明的是,進(jìn)行圖像去噪的方法并不僅限于上述方法,還可以采用其他方法來(lái)對(duì)采集的圖像進(jìn)行去噪處理。通過(guò)圖像去噪處理后,能夠有效地?cái)U(kuò)充光斑的有效像素。

去噪后的圖像再進(jìn)行二值化處理,圖像二值化即是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255,使整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。

其中,可以通過(guò)設(shè)置閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化,例如,以一定的準(zhǔn)則在原始灰度圖像中找出一個(gè)灰度值作為閾值t,將圖像分割成兩部分,灰度值大于t的部分為白色,灰度值小于t的部分為黑色,從而生成二值化后的圖像。其中,該閾值的選取是閾值分割技術(shù)的關(guān)鍵,例如,通過(guò)傳統(tǒng)的最大類(lèi)間方差法(ostu)獲取圖像二值化初始閾值??蛇x地,基于該紅外光圖像光照分布不均勻的特點(diǎn),可以首先對(duì)該圖像應(yīng)用單列二值化處理方案,即對(duì)每一列進(jìn)行ostu法處理,得到初步閾值,再根據(jù)光照情況在初步閾值上進(jìn)行調(diào)整得出此列最終的二值化閾值,進(jìn)而可以通過(guò)求平均值或其他方法來(lái)對(duì)整幅圖像進(jìn)行二值化。

需要說(shuō)明的是,本發(fā)明實(shí)施例二值化的方法并不僅限于上述方法,還可以通過(guò)其他方法對(duì)圖像進(jìn)行二值化。

進(jìn)一步地,基于二值化后的圖像,提取所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域。在這里,一幅圖像二值化處理后往往包含多個(gè)區(qū)域,需要通過(guò)標(biāo)記將它們分別提取出來(lái),標(biāo)記分割后圖像中各區(qū)域的簡(jiǎn)單而有效的方法是檢測(cè)各像素與其相鄰像素的連通性。其中,常見(jiàn)的鄰接關(guān)系包括4鄰接和8鄰接。對(duì)二值圖像的連通域進(jìn)行提取的方法在相關(guān)技術(shù)中均有介紹,在此不再贅述。

選取二值圖像的連通域之后,基于所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,計(jì)算所述紅外光斑對(duì)應(yīng)的中心,如圖3所示,該過(guò)程具體包括:

步驟1071、提取所述紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域內(nèi)的光斑的灰度值,以作為所述光斑的有效灰度值;

步驟1072、基于所述有效灰度值,采用以所述有效灰度值的平方為權(quán)值的加權(quán)型心法計(jì)算所述紅外光斑的中心。

其中,可以基于紅外光斑圖像建立一個(gè)二維坐標(biāo)系,然后采用下述公式計(jì)算紅外光斑的中心。

其中,i(i,j)是坐標(biāo)為(i,j)的像素點(diǎn)的灰度值,s是所述連通域內(nèi)像素點(diǎn)的集合,(x,y)是所述紅外光斑的中心所對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)。在這里,以灰度值的平方為權(quán)值,能夠進(jìn)一步提高紅外光斑中心點(diǎn)的精度,獲取更準(zhǔn)確的紅外光斑中心點(diǎn)。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種紅外光斑中心點(diǎn)的提取方法,該方法首先對(duì)采集到的包含紅外光斑的圖像進(jìn)行圖像去噪和二值化處理,然后提取處理后的圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,基于提取的連通域計(jì)算該連通域?qū)?yīng)的紅外光斑的中心。該方法能夠獲得較高精度的紅外光斑中心點(diǎn),使得紅外光斑中心點(diǎn)穩(wěn)定在亞像素級(jí)別。

請(qǐng)參照?qǐng)D4,本發(fā)明另一實(shí)施例提供了一種紅外光斑中心點(diǎn)提取方法。圖4與圖2的區(qū)別在于,在對(duì)已去噪的圖像進(jìn)行二值化之前,該方法還包括:

步驟103、對(duì)所述圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理。

在提取所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域之后,該方法還包括:

步驟106、將所述連通域范圍內(nèi)增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行上采樣處理。

其中,對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理包括通過(guò)線(xiàn)性函數(shù)或非線(xiàn)性函數(shù)對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行變換。例如,sigma函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等。對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理還包括直方圖均衡化方法、直方圖規(guī)定化方法以及同態(tài)濾波器的方法等等。

其中,直方圖均衡化方法實(shí)質(zhì)是一種特定區(qū)域的展寬,但是會(huì)導(dǎo)致整個(gè)圖像向亮的區(qū)域變換。因此,在一些實(shí)施例中,針對(duì)直方圖均衡化方法的缺點(diǎn),將圖像的頻率信息引入原有的直方圖,形成加權(quán)直方圖,然后對(duì)加權(quán)直方圖進(jìn)行平臺(tái)均衡化,最后再利用頻率因子對(duì)平臺(tái)均衡后的圖像像素進(jìn)行調(diào)整,以達(dá)到對(duì)圖像的增強(qiáng)。

在本實(shí)施例中,通過(guò)對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,可以使光斑更清晰,細(xì)化邊緣,降低圖像的邊緣像素點(diǎn)對(duì)紅外光斑中心的影響,使得紅外光斑中心穩(wěn)定在亞像素級(jí)別上。

在對(duì)增強(qiáng)的圖像進(jìn)行二值化,并提取二值化后的圖像中的連通域之后,該方法還將該連通域內(nèi)的圖像進(jìn)行上采樣處理。進(jìn)行上采樣處理的主要目的在于得到分辨率更高的圖像,并且擴(kuò)充連通域內(nèi)的有效像素的邊界,在后續(xù)基于該連通域計(jì)算光斑中心時(shí),可以盡量減少連通域邊緣的像素點(diǎn)對(duì)紅外光斑中心的擾動(dòng)。

其中,可以對(duì)連通域內(nèi)進(jìn)行增強(qiáng)處理后的圖像再進(jìn)行n倍的上采樣,n的大小根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景而定。進(jìn)行上采樣的方法包括雙線(xiàn)性插值方法、最鄰近插值方法、立方卷積插值方法等。使用該三種方法來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行縮放處理的過(guò)程在相關(guān)技術(shù)中均有介紹,在此不再贅述。

需要說(shuō)明的是,對(duì)連通域內(nèi)圖像進(jìn)行上采樣處理后,上述步驟107中,計(jì)算紅外光斑的中心時(shí),是基于進(jìn)行上采樣處理后所述連通域內(nèi)的圖像進(jìn)行的。

請(qǐng)參照?qǐng)D5,圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種紅外光斑中心點(diǎn)提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖5所示,該裝置50包括:圖像采集模塊51、圖像去噪模塊52、二值化模塊53、提取模塊54以及計(jì)算模塊55。

其中,圖像采集模塊51,用于采集圖像,所述圖像包含至少一個(gè)紅外光斑;圖像去噪模塊52,用于對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理;二值化模塊53,用于對(duì)已去噪的圖像進(jìn)行二值化;提取模塊54,用于基于二值化后的圖像,提取所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域;計(jì)算模塊55,用于基于所述圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,計(jì)算所述紅外光斑對(duì)應(yīng)的中心。

其中,計(jì)算模塊55包括提取單元和計(jì)算單元。提取單元,用于提取所述紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域內(nèi)的光斑的灰度值,以作為所述光斑的有效灰度值;計(jì)算單元,用于基于所述有效灰度值,采用以所述有效灰度值的平方為權(quán)值的加權(quán)型心法計(jì)算所述紅外光斑的中心。所述采用以所述有效灰度值的平方為權(quán)值的加權(quán)型心法計(jì)算所述紅外光斑的中心的計(jì)算公式為:

其中,i(i,j)是坐標(biāo)為(i,j)的像素點(diǎn)的灰度值,s是所述連通域內(nèi)像素點(diǎn)的集合,(x,y)是所述紅外光斑的中心所對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)。

值得說(shuō)明的是,上述裝置內(nèi)的模塊、單元之間的信息交互、執(zhí)行過(guò)程等內(nèi)容,由于與本申請(qǐng)的方法實(shí)施例基于同一構(gòu)思,具體內(nèi)容可參見(jiàn)本申請(qǐng)方法實(shí)施例中的敘述,此處不再贅述。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種紅外光斑中心點(diǎn)的提取裝置,該裝置首先對(duì)采集到的包含紅外光斑的圖像進(jìn)行圖像去噪和二值化處理,然后提取處理后的圖像中紅外光斑所對(duì)應(yīng)的連通域,基于提取的連通域計(jì)算該連通域?qū)?yīng)的紅外光斑的中心。該裝置能夠獲得較高精度的紅外光斑中心點(diǎn),使得紅外光斑中心點(diǎn)穩(wěn)定在亞像素級(jí)別。

請(qǐng)參照?qǐng)D6,圖6是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的一種紅外光斑中心點(diǎn)提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。圖6與圖5的主要區(qū)別在于,該裝置還包括:圖像增強(qiáng)模塊56和圖像插值模塊57。

其中,該圖像增強(qiáng)模塊56用于對(duì)所述圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理;該圖像插值模塊57,用于將所述連通域范圍內(nèi)增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行上采樣處理。

值得說(shuō)明的是,上述裝置內(nèi)的模塊、單元之間的信息交互、執(zhí)行過(guò)程等內(nèi)容,由于與本申請(qǐng)的方法實(shí)施例基于同一構(gòu)思,具體內(nèi)容可參見(jiàn)本申請(qǐng)方法實(shí)施例中的敘述,此處不再贅述。

在本實(shí)施例中,通過(guò)對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,可以使光斑更清晰,細(xì)化邊緣,降低圖像的邊緣像素點(diǎn)對(duì)紅外光斑中心的影響,使得紅外光斑中心穩(wěn)定在亞像素級(jí)別上。另外,將連通域范圍內(nèi)的增強(qiáng)后的二值化圖像進(jìn)行上采樣處理,可以得到分辨率更高的圖像,并且能擴(kuò)充連通域內(nèi)有效像素的邊界,在后續(xù)基于連通域計(jì)算光斑中心時(shí),可以盡量減少連通域邊緣的像素點(diǎn)對(duì)紅外光斑中心的擾動(dòng)。

請(qǐng)參考圖7,圖7是本發(fā)明實(shí)施例提供的執(zhí)行紅外光斑中心點(diǎn)提取方法的電子設(shè)備60的硬件結(jié)構(gòu)示意圖,如圖7所示,該電子設(shè)備60包括:

一個(gè)或多個(gè)處理器61以及存儲(chǔ)器62,圖7中以一個(gè)處理器61為例。

處理器61和存儲(chǔ)器62可以通過(guò)總線(xiàn)或者其他方式連接,圖7中以通過(guò)總線(xiàn)連接為例。

存儲(chǔ)器62作為一種非易失性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),可用于存儲(chǔ)非易失性軟件程序、非易失性計(jì)算機(jī)可執(zhí)行程序以及模塊,如本發(fā)明實(shí)施例中的紅外光斑中心點(diǎn)提取方法對(duì)應(yīng)的程序指令/模塊(例如,附圖5所示的圖像采集模塊51、圖像去噪模塊52、二值化模塊53、提取模塊54以及計(jì)算模塊55)。處理器61通過(guò)運(yùn)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器62中的非易失性軟件程序、指令以及模塊,從而執(zhí)行服務(wù)器的各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理,即實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施例紅外光斑中心點(diǎn)提取方法。

存儲(chǔ)器62可以包括存儲(chǔ)程序區(qū)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū),其中,存儲(chǔ)程序區(qū)可存儲(chǔ)操作系統(tǒng)、至少一個(gè)功能所需要的應(yīng)用程序;存儲(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū)可存儲(chǔ)根據(jù)紅外光斑中心點(diǎn)提取裝置的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)等。此外,存儲(chǔ)器62可以包括高速隨機(jī)存取存儲(chǔ)器,還可以包括非易失性存儲(chǔ)器,例如至少一個(gè)磁盤(pán)存儲(chǔ)器件、閃存器件、或其他非易失性固態(tài)存儲(chǔ)器件。在一些實(shí)施例中,存儲(chǔ)器62可選包括相對(duì)于處理器61遠(yuǎn)程設(shè)置的存儲(chǔ)器,這些遠(yuǎn)程存儲(chǔ)器可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接至紅外光斑中心點(diǎn)提取裝置。上述網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)、局域網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)及其組合。

所述一個(gè)或者多個(gè)模塊存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器62中,當(dāng)被所述一個(gè)或者多個(gè)處理器61執(zhí)行時(shí),執(zhí)行上述任意方法實(shí)施例中紅外光斑中心點(diǎn)提取方法,例如,執(zhí)行以上描述的圖2中的方法步驟101、102,步驟104、105以及步驟107,圖3中的方法步驟1071至步驟1072,圖4中的方法步驟101至步驟107,實(shí)現(xiàn)圖5中的模塊51-55,圖6中的模塊51-57的功能。

上述產(chǎn)品可執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例所提供的方法,具備執(zhí)行方法相應(yīng)的功能模塊和有益效果。未在本實(shí)施例中詳盡描述的技術(shù)細(xì)節(jié),可參見(jiàn)本發(fā)明實(shí)施例所提供的方法。

本發(fā)明實(shí)施例的電子設(shè)備以多種形式存在,包括但不限于:

(1)娛樂(lè)設(shè)備:這類(lèi)設(shè)備可以采集圖像,顯示和播放圖像內(nèi)容。該類(lèi)設(shè)備包括:vr設(shè)備。

(2)服務(wù)器:提供計(jì)算服務(wù)的設(shè)備,服務(wù)器的構(gòu)成包括處理器、硬盤(pán)、內(nèi)存、系統(tǒng)總線(xiàn)等,服務(wù)器和通用的計(jì)算機(jī)架構(gòu)類(lèi)似,但是由于需要提供高可靠的服務(wù),因此在處理能力、穩(wěn)定性、可靠性、安全性、可擴(kuò)展性、可管理性等方面要求較高。

(3)其他具有數(shù)據(jù)交互功能的電子裝置。

通過(guò)以上的實(shí)施方式的描述,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以清楚地了解到各實(shí)施方式可借助軟件加通用硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn),當(dāng)然也可以通過(guò)硬件。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分流程是可以通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成,所述的程序可存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中,該程序在執(zhí)行時(shí),可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。其中,所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可為磁碟、光盤(pán)、只讀存儲(chǔ)記憶體(read-onlymemory,rom)或隨機(jī)存儲(chǔ)記憶體(randomaccessmemory,ram)等。

最后應(yīng)說(shuō)明的是:以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案,而非對(duì)其限制;在本發(fā)明的思路下,以上實(shí)施例或者不同實(shí)施例中的技術(shù)特征之間也可以進(jìn)行組合,步驟可以以任意順序?qū)崿F(xiàn),并存在如上所述的本發(fā)明的不同方面的許多其它變化,為了簡(jiǎn)明,它們沒(méi)有在細(xì)節(jié)中提供;盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改,或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換;而這些修改或者替換,并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍。

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