【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理，適用于增強現實場景，尤其涉及一種規則平面的輪廓特征提取方法及裝置。
技術介紹
1、視覺特征是圖像或視頻中的可識別、可測量的信息片段，用于表示和描述圖像中的不同屬性、結構、模式或對象。這些特征通過計算機視覺技術從圖像中提取出來，然后可以用于各種任務，如目標檢測、圖像分類、物體識別、圖像檢索等。
2、空曠室內場景充斥著大量平面，缺少明顯的紋理特征以及輪廓特征，在一些空曠的室內場景中，由于物體或景物的外觀和結構相對較為簡單，缺乏明顯的實體特征或物體邊界，這些場景中非常缺乏有效的實體特征，使得導致視覺算法失效難以實現理想的算法功能，比如：
3、1)視覺追蹤及定位問題：缺乏穩定的視覺特征使得傳統依賴于視覺特征匹配的視覺追蹤算法失效，無法準確計算相機的幀間相對位置轉換關系，導致追蹤及定位結果失準。
4、2)視覺建圖問題：當視覺定位、視覺追蹤失效時，無法實現基本的視覺建圖功能。
5、3)深度感知問題：家用級深度相機噪聲干擾比較大，當缺少穩定視覺特征時，無法通過算法校準rgb-d相機景深估計結果，且缺乏明顯的景深線索，如遮擋、透視等，會影響系統對于空曠場景中物體距離和相對位置的準確感知。
6、4)缺乏明顯的地標或特征點導致無法依賴于常規的特征匹配方法，使得在空曠場景中的相機定位和導航變成一個十分具有挑戰性的課題，無法依賴于常規的特征匹配方法。
7、因此，如何為視覺算法提供持續穩定的實體視覺特征(包括2d視覺特征以及3d點云特征)，就成為解決空曠室內場
技術實現思路
1、為解決現有技術中存在的問題，本專利技術實施例提供了一種規則平面的輪廓特征提取方法及裝置，通過語義信息、深度信息、平面結構信息優化傳統線段檢測方法，解決線段被部分遮擋、家用型相機精度不足導致的平面邊緣提取精度低下等問題。
2、為了解決上述技術問題中的任意一種，本專利技術的具體技術方案如下：
3、本專利技術實施例提供了一種規則平面的輪廓特征提取方法，包括：
4、提取目標室內場景中平面物體的特征線段和輪廓特征；
5、按照方向對所述特征線段進行聚類，得到所述目標平面上多個方向的第一特征線段集；
6、根據平面與相鄰兩個方向第一特征線段更新平面范圍；
7、對各方向的第一特征線段集中的特征線段超出所述平面范圍的部分進行截斷處理，得到各方向的第二特征線段集；
8、根據所述輪廓特征對各方向的第二特征線段集中的特征線段進行篩選，得到所述目標平面的輪廓線段。
9、提取目標室內場景中平面物體的線段特征和輪廓特征進一步包括：
10、識別所述目標室內場景中的平面物體，得到目標平面；
11、提取所述目標平面的線段特征和輪廓特征。
12、進一步地，所述線段特征包括lsd特征和霍夫變換特征。
13、進一步地，按照方向對所述特征線段進行聚類，得到所述目標平面上多個方向的第一特征線段集之前，所述方法還包括：
14、選擇與所述霍夫變換特征平行且與所述輪廓特征相符的lsd特征；
15、按照方向對所述特征線段進行聚類，得到所述目標平面上多個方向的第一特征線段集進一步包括：
16、按照所述方向對選擇的所述lsd特征和所述霍夫變換特征進行聚類，得到所述目標平面上多個方向的第一特征線段集。
17、進一步地，得到各方向的第二特征線段集之后，所述方法還包括：
18、識別每個方向的第二特征線段集中存在遮擋的特征線段，得到遮擋特征線段；
19、對所述遮擋特征線段進行補全，得到所述遮擋特征線段對應的補全特征線段；
20、將所述補全特征線段加入到相應的所述第二特征線段集中，以便于根據所述輪廓特征對各方向的加入補全特征線段后的第二特征線段集中的特征線段進行篩選，得到所述目標平面的輪廓線段。
21、進一步地，識別每個方向的第二特征線段集中存在遮擋的特征線段，得到遮擋特征線段進一步包括：
22、確定所述第二特征線段集對應的方向在所述平面范圍中對應的線段長度；
23、確定所述第二特征線段集中特征線段的長度小于所述線段長度的特征線段，作為所述遮擋特征線段。
24、進一步地，對所述遮擋特征線段進行補全，得到所述遮擋特征線段對應的補全特征線段進一步包括：
25、判斷所述第二特征線段集中的同一條直線上是否存在兩條及以上的遮擋特征線段；
26、若存在兩條及以上的遮擋特征線段，則將所述第二特征線段集中位于同一條直線上的多個遮擋特征線段進行收尾相連，得到多個遮擋特征線段對應的補全特征線段；
27、若不存在兩條及以上的遮擋特征線段，則將該條直線上的遮擋特征線段進行雙向延長；
28、判斷該遮擋特征線段的延長線是否與其相鄰方向的第二特征線段集中的特征線段在所述平面范圍內存在交點；
29、若存在交點，則保留延長后的遮擋特征線段在交點內的部分，得到該遮擋特征線段對應的補全特征線段；
30、若否，則保留延長后的遮擋特征線段在所述輪廓特征內的部分，得到該遮擋特征線段對應的補全特征線段。
31、進一步地，所述方法還包括：
32、計算所述平面物體的平面法向量；
33、利用所述平面法向量對所述輪廓線段上的輪廓點的深度坐標進行調整，得到所述目標平面的輪廓點云。
34、另一方面，本專利技術實施例還提供了一種規則平面的輪廓特征提取裝置，包括：
35、特征提取單元，用于提取目標室內場景中平面物體的特征線段和輪廓特征；
36、特征線段聚類單元，用于按照方向對所述特征線段進行聚類，得到所述平面物體上多個方向的第一特征線段集；
37、平面范圍更新單元，用于根據平面與相鄰兩個方向第一特征線段更新平面范圍；
38、截斷處理單元，用于對各方向的第一特征線段集中的特征線段超出所述平面范圍的部分進行截斷處理，得到各方向的第二特征線段集；
39、特征線段篩選單元，用于根據所述輪廓特征對各方向的第二特征線段集中的特征線段進行篩選，得到所述目標平面的輪廓線段。
40、另一方面，本專利技術實施例還提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器、以及存儲在所述存儲器上的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時，實現上述方法。
41、本專利技術實施例的有益效果如下：
42、本專利技術摒棄了傳統輪廓識別模型識別平面物體輪廓的方法，而是提取目標室內場景中平面物體的特征線段和輪廓特征，然后對特征線段進行聚類，得到目標平面上多個方向的特征線段集，每一特征線段集包含方向相似的特征線段，每一特征線段集中的特征線段都在描述平面物體在一個方向上的邊。因為特征線段是識別得到的，可能因目標室內的平面物體與其他物體重合或光線原因導致特征線段的長度本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種規則平面的輪廓特征提取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，提取目標室內場景中平面物體的線段特征和輪廓特征進一步包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述線段特征包括LSD特征和霍夫變換特征。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，按照方向對所述特征線段進行聚類，得到所述平面物體上多個方向的第一特征線段集之前，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，得到各方向的第二特征線段集之后，所述方法還包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，識別每個方向的第二特征線段集中存在遮擋的特征線段，得到遮擋特征線段進一步包括：
7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，對所述遮擋特征線段進行補全，得到所述遮擋特征線段對應的補全特征線段進一步包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
9.一種規則平面的輪廓特征提取裝置，其特征在于，包括：
10.一種計算機設備，包括存儲器、處理器、以及存儲
...【技術特征摘要】
1.一種規則平面的輪廓特征提取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，提取目標室內場景中平面物體的線段特征和輪廓特征進一步包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述線段特征包括lsd特征和霍夫變換特征。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，按照方向對所述特征線段進行聚類，得到所述平面物體上多個方向的第一特征線段集之前，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，得到各方向的第二特征線段集之后，所述方法還包括：
6.根據權利要...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李宜儒，馬思峻，嚴鼎天，黃季濤，鄭榮，陳國潤，
申請(專利權)人：上海理想信息產業集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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