CN111866492A

CN111866492A - 基于头戴显示设备的图像处理方法、装置及设备

Info

Publication number: CN111866492A
Application number: CN202010518395.XA
Authority: CN
Inventors: 吴涛
Original assignee: Qingdao Xiaoniao Kankan Technology Co Ltd
Current assignee: Qingdao Xiaoniao Kankan Technology Co Ltd
Priority date: 2020-06-09
Filing date: 2020-06-09
Publication date: 2020-10-30

Abstract

本发明公开了基于头戴显示设备的图像处理方法、装置及设备，该方法包括：获取通过双目相机中的第一相机采集的第一图像和通过双目相机中的第二相机采集的第二图像，其中第一相机为彩色相机，第二相机为单色相机；将第一图像与第二图像进行双目立体匹配，确定第二图像中与第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点；使用待匹配像素点的像素值代替相匹配的目标像素点的像素值，获得第二图像对应的彩色图像。

Description

基于头戴显示设备的图像处理方法、装置及设备

技术领域

本公开实施例涉及图像处理技术领域，更具体地，本公开实施例涉及一种基于头戴显示设备的图像处理方法、一种图像处理装置一种头戴显示设备。

背景技术

混合现实技术(Mixed Reality，MR)是虚拟现实技术的进一步发展，该技术通过在虚拟环境中引入现实场景信息，在虚拟世界、现实世界和用户之间搭起一个交互反馈的信息回路，以增强用户体验的真实感。

目前，在虚拟现实或者混合现实领域，通过头戴显示设备外置两个可见光摄像头实时捕捉外部的环境信息。具体地，通过对两个可见光摄像头采集两张图像进行立体视觉匹配，进一步对匹配后的图像进行对渲染处理得到外部环境信息，并通过头戴显示设备将外部环境信息呈现给用户。但是，现有技术中头戴显示设备外置的两个可见光摄像头均为高性能的彩色摄像头。这样，在立体视觉匹配和图像渲染处理的复杂度高，在显示的过程中会存在延时，影响用户体验。此外，硬件功耗急剧增大，硬件成本大。

因此，有必要提供一种新的基于头戴显示设备的图像处理的方案。

发明内容

本公开实施例的目的在于提供一种基于头戴显示设备的图像处理的新技术方案。

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种基于头戴显示设备的图像处理方法，所述方法包括：

获取通过双目相机中的第一相机采集的第一图像和通过双目相机中的第二相机采集的第二图像，其中所述第一相机为彩色相机，所述第二相机为单色相机；

将所述第一图像与所述第二图像进行双目立体匹配，确定所述第二图像中与所述第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点；

使用所述待匹配像素点的像素值代替相匹配的所述目标像素点的像素值，获得第二图像对应的彩色图像。

可选的，将所述第一图像与所述第二图像进行双目立体匹配，确定所述第二图像中与所述第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤包括：

基于归一化互相关匹配算法，确定所述第一图像中的待匹配像素点在所述第二图像上的初始匹配块；

针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点。

可选的，基于归一化互相关匹配算法，确定所述第一图像中的待匹配像素点在所述第二图像上的初始匹配块的步骤包括：

在所述第一图像中构建以所述待匹配像素点为中心的第一窗口；

确定所述待匹配像素点在所述第二图像中投影的极线，并对所述极线上的每一个像素点构建与所述第一窗口大小相同的第二窗口；

对所述第一窗口和对应的多个所述第二窗口进行相关度计算，得到与所述第一窗口相关度最高的初始匹配块。

可选的，针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤包括：

在所述第二图像中构建以初始匹配像素点为中心的第三窗口，其中，所述初始匹配像素点为位于所述初始匹配块的中心的像素点；

以预定方式移动第三窗口，并计算移动后的所述第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值；

直至所述第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值大于预定比例阈值，将所述第三窗口的中心坐标所在的像素点确定为目标像素点。

可选的，针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤还包括：

基于所述第二图像，获取所述第三窗口的中心坐标所在的像素点附近的第一参考像素点、第二参考像素点、第三参考像素点、第四参考像素点的灰度值；

对所述第一参考像素点、第二参考像素点、第三参考像素点、第四参考像素点的灰度值进行加权平均计算，获得所述第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值。

根据参考像素点与所述第三窗口的中心坐标的距离确定参考像素点的权重值。

可选的，所述方法还包括：

基于所述第一图像对应的灰度图像，获取参考匹配块中各个像素点的灰度值；

根据所述参考匹配块中各个像素点的灰度值，计算待匹配像素点在所述参考匹配块的水平方向和垂直方向上的灰度梯度值；

根据所述待匹配像素点在所述参考匹配块的水平方向和垂直方向上的灰度梯度值，确定第一图像的平均灰度值。

可选的，所述方法还包括：

获取所述第一图像对应的灰度图像的步骤。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种图像处理装置，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机指令，所述计算机指令被所述处理器运行时，执行本公开实施例的第一方面任一项所述的方法。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种头戴显示设备，包括双目相机和本公开实施例的第二方面所述的图像处理装置，所述双目相机包括彩色相机和单色相机。

根据本公开实施例，可以通过彩色相机采集的第一图像和单色相机采集的第二图像生成彩色的场景信息，在保证用户体验性的同时，能够提高处理速度，避免延时。此外，还能够降低头戴显示设备的功耗和硬件成本。

通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为可用于实现本公开实施例的头戴显示设备的硬件配置示意图；

图2本公开实施例的基于头戴显示设备的图像处理方法的流程示意图；

图3本公开实施例的第三窗口的示意图；

图4为本公开实施例的图像处理装置的结构方框图；

图5为本公开实施例的头戴显示设备的结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

<硬件配置>

图1是可用于实现本公开实施例的基于头戴显示设备的图像处理方法的一种头戴显示设备100的硬件配置示意图。

在一个实施例中，该头戴显示设备100可以是虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备、增强现实(Augmented Reality，AR)设备或者混合现实(Mixed Reality)设备等智能设备。

在一个实施例中，该头戴显示设备100包括第一相机和第二相机，第一相机和第二相机用于模拟人眼。其中，第一相机为彩色相机，第二相机为单色相机。第一相机和第二相机的帧率大于60Hz，第一相机和第二相机均采用Global Shutter(全局曝光)的曝光方式。

在一个实施例中，如图1所示，该头戴显示设备100可以包括处理器110、存储器120、接口装置130、通信装置140、显示装置150、输入装置160、扬声器170、麦克风180、摄像头190等。其中，处理器110例如可以包括但不限于中央处理器CPU、微处理器MCU等。处理器110例如还可以包括图像处理器GPU(Graphics Processing Unit)等。存储器120例如可以包括但不限于ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置130例如可以包括但不限于USB接口、串行接口、并行接口、红外接口等。通信装置140例如能够进行有线或无线通信，具体的可以包括WiFi通信、蓝牙通信、2G/3G/4G/5G通信等。显示装置150例如可以是液晶显示屏、LED显示屏、触摸显示屏等。输入装置160例如可以包括但不限于触摸屏、键盘、体感输入等。扬声器170和麦克风180可以用于输出/输入语音信息。摄像头180例如可以用于获取图像信息，摄像头190例如可以是双目摄像头，该双目摄像头可以包括两个彩色摄像头，也可以包括两个单色摄像头，也可以包括一个彩色摄像头和一个单色摄像头。尽管在图1中对头戴显示设备100示出了多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置，

应用于本公开实施例中，头戴显示设备100的存储器120用于存储指令，所述指令用于控制所述处理器110进行操作以支持实现根据本公开第一方面提供的任意实施例的基于头戴显示设备的图像处理方法。技术人员可以根据本公开实施例所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。

<方法实施例>

参见图2所示，说明本公开实施例提供的基于头戴显示设备的图像处理方法。该方法涉及到头戴显示设备，该头戴显示设备可以是如图1所示的头戴显示设备100。该基于头戴显示设备的图像处理方法包括以下步骤：

步骤2100、获取通过双目相机中的第一相机采集的第一图像和通过双目相机中的第二相机采集的第二图像，其中第一相机为彩色相机，第二相机为单色相机。

在本实施例中，通过所述第一相机获取第一图像，通过所述第二相机获取第二图像。其中，所述第一图像和所述第二图像是在同一时刻采集的。可选地，可以采用同一时钟触发源对第一相机和第二相机进行触发，以保证第一相机和第二相机的硬件同步。在本实施例中，所述第一图像和所述第二图像的图像尺寸大小一致，其中，图像的尺寸大小可以有多种设置。

进一步的，在本实施例中，在获取通过第一相机采集的第一图像和获取通过第二相机采集的第二图像之后，需要对所述第一图像和第二图像进行预处理。

在一个实施例中，在获取到所述第一图像后，对第一图像进行灰度处理，获得与第一图像对应的灰度图像。根据本公开实施例，在获取到所述第一图像后，对第一图像进行灰度处理，以便于后续运算处理。

在一个实施例中，在获取到所述第一图像和所述第二图像后，对第一图像和第二图像中的噪声进行消除。可选的，可以通过中值滤波方法对所述第一图像和第二图像中的噪声进行消除。

在获取通过双目相机中的第一相机采集的第一图像和通过双目相机中的第二相机采集的第二图像，之后，进入步骤2200。

步骤2200、将所述第一图像与所述第二图像进行双目立体匹配，确定所述第二图像中与所述第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点。

在本实施例中，在对第一图像和第二图像进行预处理后，对预处理后的第一图像和第二图像进行双目立体匹配，可以在第二图像中查找出与第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点。

在一个实施例中，将所述第一图像与所述第二图像进行双目立体匹配，确定所述第二图像中与所述第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点，可以进一步包括：步骤2210-2220。

步骤2210、基于归一化互相关匹配算法，确定所述第一图像中的待匹配像素点在所述第二图像上的初始匹配块。

在对所述第一图像和第二图像进行预处理后，通过归一化互相关匹配算法(Normalized cross correlation，NCC)对预处理后的所述第一图像和第二图像进行匹配，即可得到所述第一图像中的待匹配像素点在所述第二图像上的初始匹配块。根据本公开实施例，基于归一化互相关匹配算法，确定所述第一图像中的待匹配像素点在所述第二图像上的初始匹配块，在确定初始匹配块之后，进一步基于确定的初始匹配块查找目标像素点，这样，能够提高匹配速度。

在一个实施例中，基于归一化互相关匹配算法，确定所述第一图像中的待匹配像素点在所述第二图像上的初始匹配块，可以进一步包括：步骤2211-2213。

步骤2211、在所述第一图像中构建以所述待匹配像素点为中心的第一窗口。

在该实施例中，针对所述第一图像中的每个待匹配像素点，首先需确定该待匹配像素点所在的位置信息。在确定该待匹配像素点的位置信息后，基于该待匹配像素点，构建第一窗口，所述第一窗口的大小可根据实际情况而设定，可选的，在本公开实施例中，所述第一窗口的大小设定为5(像素)×5(像素)。

步骤2212、确定所述待匹配像素点在所述第二图像中投影的极线，并对所述极线上的每一个像素点构建与所述第一窗口大小相同的第二窗口。

在该实施例中，极线是指第一图像中的待匹配像素点在第二图像中投影的极线。在已知第一图像的待匹配像素点的情况下，那么在第二图像中与该待匹配像素点相匹配的像素点一定落在相对于该待匹配像素点在第二图像中投影的极线上。本实施例可以通过待匹配像素点在第一图像中的位置信息等特征确定该待匹配像素点在第二图像中投影的极线，以在第二图像中的所述极线上对该待匹配像素点进行匹配跟踪。

在一个更具体的例子中，步骤2212中的确定所述待匹配像素点在所述第二图像中投影的极线的步骤可以包括：步骤3100-3300。

步骤3100、对第一相机和第二相机进行标定，获取第一相机的内参矩阵K_color和畸变参数、第二相机的内参矩阵K_mono和畸变参数、以及第一相机和第二相机之间的外参矩阵。其中，外参矩阵包括旋转矩阵Mat_R和平移矩阵Mat_T。可选的，可以采用张友正标定法对相机进行标定。

步骤3200、获取第一图像中的待匹配像素点的位置。

步骤3300、根据第一图像中的待匹配像素点的位置、第一相机的内参矩阵K_color和畸变参数、第二相机的内参矩阵K_mono和畸变参数、以及第一相机和第二相机之间的外参矩阵，确定所述待匹配像素点在所述第二图像中投影的极线。

步骤2213、对所述第一窗口和对应的多个所述第二窗口进行相关度计算，得到与所述第一窗口相关度最高的初始匹配块。

在该实施例中，在确定所述待匹配像素点在所述第二图像中投影的极线后，对所述第二图像中对应极线上的每一个像素点构建与所述第一窗口相同大小的第二窗口，进而得到多个第二窗口。例如，所述第一窗口为5(像素)×5(像素)，则所述第二窗口为5(像素)×5(像素)。

在对所述第二图像中对应极线上的每一个像素点构建与所述第一窗口相同大小的第二窗口后，根据NCC算法，针对所述第一图像中的所述第一窗口，对该第一窗口和与该第一窗口大小相同的多个第二窗口进行相关度计算，得到与所述第一窗口相关度最高的初始匹配块。

在基于归一化互相关匹配算法，确定所述第一图像中的待匹配像素点在所述第二图像上的初始匹配块之后，进入步骤2220。

步骤2220、针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点。

在该实施例中，根据初始匹配块可以确定与第一图像中的待匹配像素点相匹配的初始匹配像素点。该初始匹配像素点为位于初始匹配块的中心的像素点。根据NCC算法确定初始匹配块之后，对初始匹配块进一步进行亚像素匹配，可以在初始匹配像素点附近进行更精确的查找，以确定与待匹配像素点相匹配的目标像素点。根据本公开实施例，在确定初始匹配块之后进一步进行亚像素匹配，能够提高匹配的准确性。

在一个实施例中，针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤，进一步可以包括：步骤2221-2223。

步骤2221、在所述第二图像中构建以初始匹配像素点为中心的第三窗口。

在该实施例中，根据初始匹配块可以确定与第一图像中的待匹配像素点相匹配的初始匹配像素点。该初始匹配像素点为位于初始匹配块的中心坐标所在的像素点。在确定第二图像中的初始匹配像素点的位置信息后，基于该初始匹配像素点，构建第三窗口。第三窗口的大小可根据实际情况而设定，可选的，在本公开实施例中，初始匹配块的大小为5(像素)×5(像素)，第三窗口的大小也可以设定为5(像素)×5(像素)。

步骤2222、以预定方式移动第三窗口，并计算移动后的所述第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值。

在该实施例中，以初始匹配像素点为起始位置，以预定方式移动第三窗口，并且在每移动一次后计算第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值。根据第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值，可以确定第三窗口的中心坐标所在的像素点是否为与待匹配像素点相匹配的目标像素点。

以预定方式移动第三窗口例如可以是在预定的移动范围内以预定的的移动步长移动第三窗口。移动步长可以限定第三窗口每次移动的距离。移动步长可以是预先设定的，该预定的移动步长可以根据工程经验或者仿真试验经验进行设定，本公开实施例对此不做限制。移动步长可以包括水平方向上的移动步长和垂直方向上的移动步长。例如，水平方向上的移动步长为0.2个像素，垂直方向上的移动步长为0.2个像素。进一步地，可以将第三窗口的移动限定在预定的移动范围内。移动范围可以是预先设定的，该预定的移动范围可以根据工程经验或者仿真试验经验进行设定，本公开实施例对此不做限制。例如，初始匹配像素点的位置为LocalPoint_u,v，第三窗口的移动范围为[LocalPoint_u,v-0.5,LocalPoint_u,v+0.5]。

步骤2223、直至所述第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值大于预定比例阈值，将所述第三窗口的中心坐标所在的像素点确定为目标像素点。

在该实施例中，创建第三窗口后，计算第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值，判断所述第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值是否大于预定比例阈值，以判断该第三窗口的中心坐标所在的像素点是否为与待匹配像素点相匹配的目标像素点。

在一个实施例中，计算第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值的步骤可以进一步包括：步骤4100-4200。

步骤4100、基于所述第二图像，获取所述第三窗口的中心坐标所在的像素点附近的第一参考像素点、第二参考像素点、第三参考像素点、第四参考像素点的灰度值。

步骤4200、对所述第一参考像素点、第二参考像素点、第三参考像素点、第四参考像素点的灰度值进行加权平均计算，获得所述第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值。

可选的，图3示出了第三窗口的示意图。如图3所示，第三窗口的中心坐标所在的像素点为point，第一参考像素点point1、第二参考像素点point2、第三参考像素点point3、第四参考像素点point4分别为位于第三窗口的中心坐标所在的像素点的坐上位置、右上位置、坐下位置、右下位置的像素点。可以根据以下公式(1)计算第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值。

search_pixel＝wTL*GrayPoint1+wTR*GrayPoint2+wBL*GrayPoint3+wBR*GrayPoint4 (1)

其中，search_pixel为第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值；GrayPoint1为第一参考像素点的灰度值，wTL为第一参考像素点的权重；GrayPoint2为第二参考像素点的灰度值，wTR为第二参考像素点的权重；GrayPoint3为第三参考像素点的灰度值，wBL为第三参考像素点的权重；GrayPoint4为第四参考像素点的灰度值，wBR为第四参考像素点的权重。

该实施例中，第一参考像素点、第二参考像素点、第三参考像素点、第四参考像素点的权重可以根据参考像素点与所述第三窗口的中心坐标的距离进行确定。可选的，可以根据根据以下公式(2)-(5)分别计算第一参考像素点、第二参考像素点、第三参考像素点、第四参考像素点对应的权重。

wTL＝(1–subpix_x)*(1–subpix_y) (2)

wTR＝subpix_x*(1–subpix_y) (3)

wBL＝(1–subpix_x)*subpix_y (4)

wBR＝subpix_x*subpix_y (5)

其中，subpix_x为第三窗口的中心坐标所在的像素点在水平方向的亚像素值，subpix_y为第三窗口的中心坐标所在的像素点在垂直方向的亚像素值。

例如，移动后第三窗口的中心坐标所在的像素点的像素坐标为[6.2,8.2]，则subpix_x为2，subpix_y为2。

在一个实施例中，第一图像的平均灰度值是基于第一图像对应的灰度图像计算获得的。获取第一图像的平均灰度值的步骤可以进一步包括：步骤5100-5300。

步骤5100、基于所述第一图像对应的灰度图像，获取参考匹配块中各个像素点的灰度值。其中，参考匹配块是以第一图像中待匹配像素点为中心构建的与初始匹配块大小相同的图像块。

步骤5200、根据所述参考匹配块中各个像素点的灰度值，计算待匹配像素点在所述参考匹配块的水平方向和垂直方向上的灰度梯度值。

步骤5300、根据所述待匹配像素点在所述参考匹配块的水平方向和垂直方向上的灰度梯度值，确定第一图像的平均灰度值。

在一个实施例中，比例阈值可以是预先设定的，该预定的比例阈值可以根据工程经验或者仿真试验经验进行设定，本公开实施例对此不做限制。例如，比例阈值为0.95。

下面以一个具体的例子对目标像素点的确定进行说明。

当第三窗口的中心坐标所在的像素点为初始匹配像素点时，按照前述公式(1)计算第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值，进一步计算第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的当前比值。如果当前比值大于预定的比例阈值0.95，则确定该初始匹配像素点为与第一图像的待匹配像素点相匹配的目标像素点。如果当前比值不大于预定的比例阈值0.95，以预定的移动步长在预定的移动范围内移动第三窗口。再次按照前述公式(1)计算移动后的第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值，进一步计算移动后的第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的下一比值。如果下一比值大于预定的比例阈值0.95，则确定第三窗口的中心坐标所在的像素点为与第一图像的待匹配像素点相匹配的目标像素点。如果当前比值不大于预定的比例阈值0.95，则继续移动第三窗口，直至所述第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值大于预定比例阈值，将所述第三窗口的中心坐标所在的像素点确定为目标像素点。

在一个实施例中，针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤，进一步可以包括：如果移动第三窗口的次数达到预定的次数阈值，则根据每次移动后第三窗口的中心坐标所在的像素点的灰度值与第一图像的平均灰度值的比值，确定目标像素点。可选的，可以将灰度值最接近第一图像的平均灰度值的第三窗口的中心坐标所在的像素点确定为目标像素点。其中，次数阈值可以是预先设定的，该预定的次数阈值可以根据工程经验或者仿真试验经验进行设定，本公开实施例对此不做限制。例如，次数阈值为4。

在确定所述第二图像中与所述第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点之后，进入步骤2300。

步骤2300、使用所述待匹配像素点的像素值代替相匹配的所述目标像素点的像素值，获得第二图像对应的彩色图像。

在该实施例中，在确定第二图像中与第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点之后，可以用待匹配像素点在第一图像对应的像素值代替第二图像中相匹配的目标像素点的像素值，以获得第二图像对应的彩色图像。使用第一图像和经处理获得的第二图像对应的彩色图像，可渲染生成彩色的场景信息，以将场景信息显示给用户。

<装置实施例一>

参见图4，本公开实施例提供了图像处理装置40，该图像处理装置40包括处理器41和存储器42。存储器42用于存储计算机程序，计算机程序被处理器41执行时实现前述任一实施例公开的基于头戴显示设备的图像处理方法。

<装置实施例二>

参见图5，本公开的实施例提供了一种头戴显示设备50，该头戴显示设备可以是如图1所示的头戴显示设备100。该头戴显示设备50包括双目相机51和前述任一项实施例的图像处理装置52。

在一个实施例中，双目相机51包括彩色相机和单色相机。在一个实施例中，彩色相机和单色相机用于模拟人眼。彩色相机和单色相机的帧率大于60Hz，彩色相机和单色相机均采用Global Shutter(全局曝光)的曝光方式。

在一个实施例中，图像处理装置52可以用于获取通过彩色相机采集的第一图像和通过单色相机采集的第二图像；将所述第一图像与所述第二图像进行立体匹配，确定所述第二图像中与所述第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点；以及使用所述待匹配像素点的像素值代替相匹配的所述目标像素点的像素值，获得第二图像对应的彩色图像。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分相互参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，但本领域技术人员应当清楚的是，上述各实施例可以根据需要单独使用或者相互结合使用。另外，对于装置实施例而言，由于其是与方法实施例相对应，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的对应部分的说明即可。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“如“语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)网连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims

1.一种基于头戴显示设备的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，将所述第一图像与所述第二图像进行双目立体匹配，确定所述第二图像中与所述第一图像中的每个待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤包括：

3.根据权利要求2所述的方法，基于归一化互相关匹配算法，确定所述第一图像中的待匹配像素点在所述第二图像上的初始匹配块的步骤包括：

将所述第一窗口和对应的多个所述第二窗口进行相关度计算，得到与所述第一窗口相关度最高的初始匹配块。

4.根据权利要求2所述的方法，针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤包括：

5.根据权利要求4所述的方法，针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，针对所述第一图像中的待匹配像素点，对所述初始匹配块进行亚像素匹配，确定与所述待匹配像素点相匹配的目标像素点的步骤还包括：

7.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

获取所述第一图像对应的灰度图像的步骤。

9.一种图像处理装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机指令，所述计算机指令被所述处理器运行时，执行权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种头戴显示设备，其特征在于，包括双目相机和如权利要求9所述的图像处理装置，所述双目相机包括彩色相机和单色相机。