本發(fā)明涉及圖像處理，具體涉及一種基于ai圖像處理方法和ar眼鏡的穿戴式夜視系統(tǒng)。

背景技術：

1、ar眼鏡是一種將虛擬圖像疊加在現(xiàn)實場景中的設備，用戶可以通過眼鏡看到虛擬現(xiàn)實與現(xiàn)實世界的混合，ar眼鏡中如攝像頭、陀螺儀、加速度計等，用于實時感知用戶的頭部姿態(tài)、位置和運動狀態(tài)，進而配合ar眼鏡采集夜視圖像，在ar眼鏡的使用中ai圖像處理是配合使用的一個重要技術手段，特別是在ar眼鏡的夜視操作中，ai圖像處理能夠智能理解夜視全彩色圖像中的圖像內容，然而目前ar眼鏡在夜視過程中需要對采集的夜視圖像進行處理，但是由于ar眼鏡的位置通常是變動的，因此在圖像處理上難以保證成像的效率以及質量。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于ai圖像處理方法和ar眼鏡的穿戴式夜視系統(tǒng)，以解決背景技術中不足。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種基于ai圖像處理方法，包括以下步驟：

3、獲取夜視圖像，基于夜視圖像提取空間特征，其中，空間特征包括夜視圖像中的特征信息，基于空間特征構建環(huán)境模型；

4、獲取ar眼鏡的實時位置，根據(jù)實時位置對應環(huán)境模型進行圖像理解得到圖像信息，將圖像信息對環(huán)境模型進行組合得到圖像模型；

5、將圖像模型對應ar眼鏡的視角進行對應得到夜視影像。

6、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述獲取夜視圖像的步驟，包括：

7、構建空間模型，在空間模型上設置空間坐標系；

8、基于ar眼鏡采集的圖像通過ai-isp技術將暗光圖像還原成全彩色圖像，提取全彩色圖像中的多個特征對應空間坐標系標記在空間模型中；

9、將多個特征處在空間模型中的狀態(tài)作為夜視圖像。

10、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述基于空間特征構建環(huán)境模型的步驟，包括：

11、對夜視圖像中的特征進行提取構建夜視圖像中的特征信息作為空間特征，其中，特征信息為夜視圖像中特征的空間模型以及空間位置；

12、將夜視圖像中的特征通過對應的空間特征進行代替置于空間模型中，得到環(huán)境模型。

13、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述將圖像信息對環(huán)境模型進行組合得到圖像模型的步驟，包括：

14、實時獲取ar眼鏡所處的實時位置，根據(jù)ar眼鏡所處的實時位置配置新的空間模型，將新的空間模型與環(huán)境模型結合之后的模型作為組合模型；

15、基于環(huán)境模型中的空間坐標系對組合模型進行覆蓋；

16、對組合模型進行空間特征的補充，對空間特征進行空間定位；

17、根據(jù)ar眼鏡所處的實時位置以及ar眼鏡采集的全彩色圖像實時更新組合模型中的ar眼鏡和空間特征之間的采集關系；

18、將建立好ar眼鏡和空間特征之間采集關系的組合模型作為圖像模型。

19、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述實時獲取ar眼鏡所處的實時位置，根據(jù)ar眼鏡所處的實時位置配置新的空間模型，將新的空間模型與環(huán)境模型結合之后的模型作為組合模型的步驟，包括：

20、實時獲取ar眼鏡所處的實時位置與上一個環(huán)境模型中心點之間的水平位移，將水平位移超出預設位移時匹配置新的空間模型；

21、將新的空間模型與環(huán)境模型的重合部分進行合并，將新的空間模型與環(huán)境模型的不重合部分進行重新構建組合得到組合模型。

22、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述對組合模型進行空間特征的補充，對空間特征進行空間定位的步驟，包括：

23、獲取新的空間模型與環(huán)境模型不重合部分的全彩色圖像，提取全彩色圖像中的多個特征對應空間坐標系標記在組合模型中；

24、將組合模型中添加的多個特征進行空間構建得到組合模型中添加的空間特征，將組合模型中添加的空間特征代替對應的特征置于空間模型中；

25、獲取組合模型中的多個空間模型的中心點，分別將多個空間模型的中心點向下進行映射得到根點，建立根點與對應的空間特征之間的空間定位。

26、在一個優(yōu)選的實施方式中，根據(jù)ar眼鏡所處的實時位置以及ar眼鏡采集的全彩色圖像實時更新組合模型中的ar眼鏡和空間特征之間的采集關系的步驟，包括：

27、將根點配置對應的感應點，基于感應點將根點與ar眼鏡之間進行連線；

28、根據(jù)ar眼鏡的實時位置對應更新ar眼鏡與空間特征感應點之間的連線得到ar眼鏡和空間特征之間的采集關系。

29、本發(fā)明還提供一種ar眼鏡的穿戴式夜視系統(tǒng)，包括：

30、獲取模塊，用于獲取夜視圖像，基于夜視圖像提取空間特征，其中，空間特征包括夜視圖像中的特征信息，基于空間特征構建環(huán)境模型；

31、構建模塊，與獲取模塊連接，用于獲取ar眼鏡的實時位置，根據(jù)實時位置對應環(huán)境模型進行圖像理解得到圖像信息，將圖像信息對環(huán)境模型進行組合得到圖像模型；

32、成像模塊，與構建模塊連接，用于將圖像模型對應ar眼鏡的視角進行對應得到夜視影像。

33、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述獲取模塊包括：

34、構建單元，用于構建空間模型，在空間模型上設置空間坐標系；

35、標記單元，用于基于ar眼鏡采集的圖像通過ai-isp技術將暗光圖像還原成全彩色圖像，提取全彩色圖像中的多個特征對應空間坐標系標記在空間模型中；

36、管理單元，用于將多個特征處在空間模型中的狀態(tài)作為夜視圖像。

37、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述獲取模塊還包括：

38、提取單元，用于對夜視圖像中的特征進行提取構建夜視圖像中的特征信息作為空間特征，其中，特征信息為夜視圖像中特征的空間模型以及空間位置；

39、設置單元，用于將夜視圖像中的特征通過對應的空間特征進行代替置于空間模型中，得到環(huán)境模型。

40、在上述技術方案中，本發(fā)明提供的技術效果和優(yōu)點：

41、本發(fā)明在采用環(huán)境模型的構建手段對ar眼鏡在空間模型的范圍內采集的全彩色圖像對組合模型進行更新構建，之后建立更新之后的組合模型中的ar眼鏡與空間特征之間的采集關系，將建立好ar眼鏡和空間特征之間采集關系的組合模型作為圖像模型，能夠得到ar眼鏡在夜視圖像展示效果，使得圖像能夠更加清晰的展示；

42、ar眼鏡變動的過程中，ar眼鏡和感應點之間的連線也會變化，由于提前構建好了圖像模型，因此通過連線與ar眼鏡的角度關系，能夠便于后續(xù)根據(jù)ar眼鏡的視角快速且準確的給出ar眼鏡采集的圖像模型中的圖像，能夠提高ar眼鏡的成像處理效率。

技術特征：

1.一種基于ai圖像處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ai圖像處理方法，其特征在于：所述獲取夜視圖像的步驟，包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ai圖像處理方法，其特征在于：所述基于空間特征構建環(huán)境模型的步驟，包括：

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ai圖像處理方法，其特征在于：所述將圖像信息對環(huán)境模型進行組合得到圖像模型的步驟，包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的一種基于ai圖像處理方法，其特征在于：所述實時獲取ar眼鏡所處的實時位置，根據(jù)ar眼鏡所處的實時位置配置新的空間模型，將新的空間模型與環(huán)境模型結合之后的模型作為組合模型的步驟，包括：

6.根據(jù)權利要求4所述的一種基于ai圖像處理方法，其特征在于：所述對組合模型進行空間特征的補充，對空間特征進行空間定位的步驟，包括：

7.根據(jù)權利要求4所述的一種基于ai圖像處理方法，其特征在于：根據(jù)ar眼鏡所處的實時位置以及ar眼鏡采集的全彩色圖像實時更新組合模型中的ar眼鏡和空間特征之間的采集關系的步驟，包括：

8.一種ar眼鏡的穿戴式夜視系統(tǒng)，用于實現(xiàn)權利要求1-7任一項所述的一種基于ai圖像處理方法，其特征在于，包括：

9.根據(jù)權利要求8所述的一種ar眼鏡的穿戴式夜視系統(tǒng)，其特征在于：所述獲取模塊包括：

10.根據(jù)權利要求8所述的一種ar眼鏡的穿戴式夜視系統(tǒng)，其特征在于：所述獲取模塊還包括：

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于AI圖像處理方法和AR眼鏡的穿戴式夜視系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，通過AI?ISP技術獲取夜視圖像，基于夜視圖像提取空間特征，其中，空間特征包括夜視圖像中的特征信息，基于空間特征構建環(huán)境模型；獲取AR眼鏡的實時位置，根據(jù)實時位置對應環(huán)境模型進行圖像理解得到圖像信息，將圖像信息對環(huán)境模型進行組合得到圖像模型；將圖像模型對應AR眼鏡的視角進行對應得到夜視影像。本發(fā)明在AR眼鏡變動的過程中，AR眼鏡和感應點之間的連線也會變化，由于提前構建好了圖像模型，因此通過連線與AR眼鏡的角度關系，能夠便于后續(xù)根據(jù)AR眼鏡的視角快速且準確的給出AR眼鏡采集的圖像模型中的圖像，能夠提高AR眼鏡的成像處理效率以及成像質量。

技術研發(fā)人員：王海平,趙國吉,呂明桀,嚴雁峰,吳建明,周光彬,呂猛,陳禮濱,韓彩麗
受保護的技術使用者：杭州平祥數(shù)字技術有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19