(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111668951.2 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 西安紫光展锐科技有限公司 地址 710076 陕西省西安市高新区鱼化 街 办软件新城天谷八路528号国家电子 商务示范基地 东区301室 (72)发明人 魏旭鹏　刘千顺　 (74)专利代理 机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 1 1205 代理人 宋兴　臧建明 (51)Int.Cl. G06V 30/19(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 图像处理方法、 装置和可读存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种图像处理方法、 装置和可读 存储介质。 该方法包括： 获取同一场景的第一图 像和第二图像； 分别提取该第一图像和该第二图 像中的特征点， 得到该第一图像的第一特征点集 合和该第二图像的第二特征点集合； 获取该第一 图像的语义 分割信息， 该语义分割信息包括该第 一图像中多种类型的目标对应的像素点标识信 息； 根据该语义分割信息从该第一特征点集合中 筛选得到第三特征点集合， 该第三特征点集合包 括该第一图像中非运动类型的目标对应的特征 点； 对该第三特征点集合和该第二特征点集合进 行特征点匹配， 得到匹配特征点对。 能够提高图 像特征点匹配的准确度， 减小特征点匹配的时延 及功率开销。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 114359915 A 2022.04.15 CN 114359915 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取同一场景的第一图像和第二图像； 分别提取所述第 一图像和所述第 二图像中的特征点， 得到所述第 一图像的第 一特征点 集合和所述第二图像的第二特 征点集合； 获取所述第 一图像的语义分割信 息， 所述语义分割信 息包括所述第 一图像中多种类型 的目标对应的像素点标识信息； 根据所述语义分割信 息从所述第 一特征点集合中筛选得到第 三特征点集合， 所述第 三 特征点集合包括所述第一图像中非运动类型的目标对应的特 征点； 对所述第三特 征点集合和所述第二特 征点集合进行特征点匹配， 得到匹配特 征点对。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述第一图像的语义分割信息， 包括： 将第一图像输入语义分割智能模型， 得到所述语义分割智能模型输出的所述语义分割 信息。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述语义分割信息从所述第 一特征点集合中筛选得到第三特 征点集合， 包括： 根据所述语义分割信息， 将所述第一图像分为多个区域， 所述多个区域包括运动类型 目标区域和非运动类型目标区域； 从所述第一特 征点集合中筛选得到属于所述非运动类型目标区域的第三特 征点集合。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述非运动类型目标区域包括重复纹理目 标区域和静止目标区域， 其中， 所述重复纹理目标区域为所述场景中具有重复纹理的非运 动类型的目标对应的像素区域， 所述静止目标区域为所述运动类型目标区域和所述重复纹 理目标区域以外的像素区域； 所述对所述第 三特征点集合和所述第 二特征点集合进行特征点匹配， 得到匹配特征点 对， 包括： 对所述第三特征点集合中属于重复纹理目标区域的特征点和属于所述静止目标区域 的特征点， 采用不同的匹配方式与所述第二特征点集合中的特征点进行匹配， 得到所述匹 配像素对。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第 三特征点集合和所述第 二特 征点集合进行特征点匹配， 得到匹配特 征点对， 包括： 对所述第三特征点集合属于所述重复纹理目标区域的特征点， 采用交叉匹配方式与 所 述第二特 征点集合中的特 征点进行 特征点匹配， 得到匹配特 征点对。 6.根据权利要求4或5所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第三特征点集合和所述第 二特征点集合进行特征点匹配， 得到匹配特 征点对， 包括： 对所述第三特征点集合属于所述静止目标区域的特征点， 采用基于相似度计算的最近 邻匹配方式与所述第二特 征点集合中的特 征点进行 特征点匹配， 得到匹配特 征点对。 7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述从所述第一特征点集合 中筛选得到属于所述非运动类型目标区域的第三特 征点集合， 包括： 根据所述第 一特征点集合中特征点所属目标区域， 设置所述第 一特征点集合中特征点 的匹配权重， 其中， 属于运动类型目标区域的第一特征点集合中的特征点的匹配权重为第权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114359915 A 2一匹配权重， 属于重复纹理目标区域的第一特征点集合中的特征点的匹配权重为第二匹配 权重， 属于静止目标区域的第一特 征点集合中的特 征点的匹配权 重为第三匹配权 重； 根据所述第一特征点集合中的特征点的匹配权重， 确定第三特征点集合， 所述第三特 征点集合为所述第一特征点集合中匹配权重为所述第二匹配权重或所述第三匹配权重的 特征点的集 合。 8.根据权利要求1至5中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述第一图像和所述第二图 像为连续拍摄所述同一场景 得到的两幅图像。 9.一种图像处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取同一场景的第一图像和第二图像； 处理单元， 用于分别提取所述第一图像和所述第二图像中的特征点， 得到所述第一图 像的第一特 征点集合和所述第二图像的第二特 征点集合； 所述处理单元还用于获取所述第 一图像的语义分割信 息， 所述语义分割信 息包括所述 第一图像中多种类型的目标对应的像素点标识信息； 所述处理单元还用于根据所述语义分割信息从所述第一特征点集合中筛选得到第三 特征点集合， 所述第三特 征点集合包括所述第一图像中非运动类型的目标对应的特 征点； 所述处理单元还用于对所述第 三特征点集合和所述第 二特征点集合进行特征点匹配， 得到匹配特 征点对。 10.根据权利要求9所述的装置， 其特征在于， 所述处理单元具体用于将第一图像输入 语义分割智能模型， 得到所述语义分割智能模型输出的所述语义分割信息 。 11.根据权利要求9或10所述的装置， 其特 征在于， 所述处 理单元具体用于： 根据所述语义分割信息， 将所述第一图像分为多个区域， 所述多个区域包括运动类型 目标区域和非运动类型目标区域； 从所述第一特 征点集合中筛选得到属于所述非运动类型目标区域的第三特 征点集合。 12.根据权利要求11所述的装置， 其特征在于， 所述非运动类型目标区域包括重复纹理 目标区域和静止目标区域， 其中， 所述重复纹理目标区域为所述场景中具有重复纹理的非 运动类型的目标对应的像素区域， 所述静止目标区域为所述运动类型目标区域和所述重复 纹理目标区域以外的像素区域； 所述处理单元具体用于对所述第三特征点集合中属于重复纹理目标区域的特征点和 属于所述静止目标区域的特征点， 采用不同的匹配方式与所述第二特征点集合中的特征点 进行匹配， 得到所述匹配特 征点对。 13.根据权利要求12所述的装置， 其特征在于， 所述处理单元具体用于对所述第 三特征 点集合属于所述重复纹理目标区域的特征点， 采用交叉匹配方式与所述第二特征点集合中 的特征点进行 特征点匹配， 得到匹配特 征点对。 14.根据权利要求12或13所述的装置， 其特征在于， 所述处理单元具体用于对所述第三 特征点集合属于所述静止目标区域的特征点， 采用基于相似度计算的最近邻匹配方式与所 述第二特 征点集合中的特 征点进行 特征点匹配， 得到匹配特 征点对。 15.根据权利要求12至14中任一项所述的装置， 其特 征在于， 所述处 理单元具体用于： 根据所述第 一特征点集合中特征点所属目标区域， 设置所述第 一特征点集合中特征点 的匹配权重， 其中， 属于运动类型目标区域的第一特征点集合中的特征点的匹配权重为第权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114359915 A 3