CN107424192A - 一种用于光球定位的图像处理方法、装置及虚拟现实设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于光球定位的图像处理方法、装置及虚拟现实设备，该图像处理方法包括：获取第一摄像头连续采集光球的N帧第一图像集合；确定N帧第一图像集合的每一帧中光球的X轴坐标和Y轴坐标；对所有X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标；将平滑X轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i‑1帧中光球的当前X轴坐标，将平滑Y轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i‑1帧中光球的当前Y轴坐标。通过本发明的方法，对摄像头连续采集的N帧图像中的光球坐标进行滤波处理，得到平滑坐标作为第N+i‑1帧图像中光球的当前坐标，能够有效减小每一摄像头采集光球的图像中光球位置的抖动，平滑光球位置，提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及头戴式显示器技术领域，更具体地，涉及一种用于光球定位的图像处理的方法、装置及虚拟现实设备。
背景技术
虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)是近年来出现的高新技术。虚拟现实技术将是支撑一个定性和定量相结合，感性认识和理性认识相结合的综合集成多维信息空间的关键技术。随着网络的速度的提升，基于虚拟现实技术的一个互联网时代正悄然走来，它将极大地改变人们的生产和生活方式。
现有的虚拟现实设备例如是手柄或者头戴显示器上均设置有光球，通过固定的两个摄像头采集光球的图像能够用于检测虚拟现实设备的空间位置信息。但是，由于每一摄像头采集的光球图像曝光时间、增益等参数导致的信噪比不一样，图像上光球位置计算方法的误差等将导致的图像上光球位置发生微小抖动；由于两个摄像头的标定参数可能不同、计算三维坐标方法存在的误差，也可能导致光球位置发生微小抖动；光球静止时也可能会产生抖动误差，这些问题都将影响光球位置的平滑性和抖动精度。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种能够提高光球位置平滑性和静止抖动精度的新技术方案。
根据本发明的第一方面，提供了一种用于光球定位的图像处理方法，包括：
获取摄像头连续采集所述光球的N帧第一图像集合，其中，所述第一图像集合中包括第i帧第一图像至第N+i-1帧第一图像，N为大于1的整数，i为自然数；
确定所述N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的X轴坐标和Y轴坐标，其中，X轴与Y轴相互正交；
对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标；
将所述平滑X轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前X轴坐标，将所述平滑Y轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Y轴坐标。
根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标包括：
计算所有所述X轴坐标的平均值作为所述平滑X轴坐标，计算所有所述Y轴坐标的平均值作为所述平滑Y轴坐标。
可选的是，所述对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标包括：
计算所有所述X轴坐标的平均值得到X轴平均值，计算所有所述Y轴坐标的平均值得到Y轴平均值；
对所述X轴平均值和所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的X轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑X轴坐标；对所述Y轴平均值和所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的Y轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Y轴坐标。
可选的是，所述对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标包括：
根据最小二乘法拟合法计算出对应所述第一图像集合中每一帧的权重系数；
根据所述权重系数对所有所述X轴坐标进行加权平均运算得到所述平滑X轴坐标，根据所述权重系数对所有所述Y轴坐标进行加权运算得到所述平滑Y轴坐标。
可选的是，所述确定所述N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的X轴坐标和Y轴坐标之后还包括：
确定所述N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的Z轴坐标，其中，所述Z轴与X轴及Y轴相互正交于一点；
对所有所述Z轴坐标进行滤波处理得到平滑Z轴坐标；
将所述平滑Z轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Z轴坐标。
可选的是，所述确定每一帧所述第一图像中所述光球的Z轴坐标之后包括：
获取所述光球所属的虚拟现实设备的姿态数据；
根据所述姿态数据判断所述虚拟现实设备是否静止，如是，则：
对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的X轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑X轴坐标；对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Y轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Y轴坐标；对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Z轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Z轴坐标；
将所述当前X轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前X轴坐标，将所述当前Y轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Y轴坐标，将所述当前Z轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Z轴坐标。
根据本发明的第二方面，提供了一种用于光球定位的图像处理装置，包括：
图像获取模块，用于获取摄像头连续采集所述光球的N帧第一图像集合，其中，所述第一图像集合中包括第i帧第一图像至第N+i-1帧第一图像，N为大于1的整数，i为自然数；
第一坐标确定模块，用于确定所述N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的X轴坐标和Y轴坐标，其中，X轴与Y轴相互正交；
第一滤波处理模块，用于对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标；
第一当前坐标确定模块，用于将所述平滑X轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前X轴坐标，将所述平滑Y轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Y轴坐标。
可选的是，所述滤波处理模块具体用于：
计算所有所述X轴坐标的平均值作为所述平滑X轴坐标，计算所有所述Y轴坐标的平均值作为所述平滑Y轴坐标。
可选的是，所述滤波处理模块具体用于：
计算所有所述X轴坐标的平均值得到X轴平均值，计算所有所述Y轴坐标的平均值得到Y轴平均值；
对所述X轴平均值和所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的X轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑X轴坐标；对所述Y轴平均值和所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的Y轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Y轴坐标。
可选的是，所述滤波处理模块具体用于：
根据最小二乘法拟合法计算出对应所述第一图像集合中每一帧的权重系数；
根据所述权重系数对所有所述X轴坐标进行加权平均运算得到所述平滑X轴坐标，根据所述权重系数对所有所述Y轴坐标进行加权运算得到所述平滑Y轴坐标。
可选的是，所述图像处理装置还包括：
第二坐标确定模块，用于确定N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的Z轴坐标，其中，所述Z轴与X轴及Y轴相互正交于一点；
第二滤波处理模块，用于对所有所述Z轴坐标进行滤波处理得到平滑Z轴坐标；
第二当前坐标确定模块，用于将所述平滑Z轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Z轴坐标。
可选的是，所述图像处理装置还包括：
姿态获取模块，用于获取所述光球所属的虚拟现实设备的姿态数据；
静止判断模块，用于根据所述姿态数据判断所述虚拟现实设备是否静止；
加权平均运算模块，用于在所述静止判断模块的判断结果为是的情况下，对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的X轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑X轴坐标；对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Y轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Y轴坐标；对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Z轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Z轴坐标；
第三当前坐标确定模块，用于将所述当前X轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前X轴坐标，将所述当前Y轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Y轴坐标，将所述当前Z轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Z轴坐标。
根据本发明的第三方面，提供了一种虚拟现实设备，包括根据本发明第三方面所述的图像处理装置。
根据本发明的第四方面，提供了一种虚拟现实设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令，所述指令用于控制所述处理器进行操作以执行根据本发明第一方面所述的图像处理方法。
本发明的一个有益效果在于，通过本发明的图像处理方法，对摄像头连续采集的N帧图像中的光球坐标进行滤波处理，得到平滑坐标作为第N+i-1帧图像中光球的当前坐标，能够有效减小光球坐标位置的计算误差，提高计算光球坐标位置的准确性，提升用户体验。
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
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1为根据本发明用于光球定位的图像处理方法的一种实施方式的流程图；
图2为根据本发明用于光球定位的图像处理方法的另一种实施方式的流程图；
图3为根据本发明用于光球定位的图像处理方法的第三种实施方式的流程图；
图4为根据本发明用于光球定位的图像处理装置的一种实施结构的方框原理图；
图5为根据本发明用于光球定位的图像处理装置的另一种实施结构的方框原理图；
图6为根据本发明虚拟现实设备的一种实施结构的方框原理图。
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。
为了解决现有技术中存在的光球位置检测方法会影响光球位置的平滑性和抖动精度的问题，提供了一种用于光球定位的图像处理方法。其中，该虚拟现实设备例如可以是具有光球的手柄或者头戴显示器等虚拟现实产品，光球能够发出红外光，通过设置在环境中的摄像头实时采集光球的图像，可以确定光球的位置信息。
图1为根据本发明用于光球定位的图像处理方法的一种实施方式的流程图。
根据图1所示，该图像处理方法包括以下步骤：
步骤S110，获取摄像头连续采集光球的N帧第一图像集合，其中，第一图像集合中包括第i帧第一图像至第N+i-1帧第一图像，N为大于1的整数，i为自然数。
摄像头连续采集光球所在区域的N帧第一图像集合，按照采集顺序，可以分别为第i帧第一图像、第i+1帧第一图像、……、第N+i-2帧第一图像和第N+i-1帧第一图像。
步骤S120，确定N帧第一图像集合的每一帧中光球的X轴坐标和Y轴坐标。其中，X轴和Y轴相互正交。
具体的，识别出N帧第一图像集合的每一帧中的光球，以每一第一图像的中心为原点，得到每一帧第一图像中光球的X轴坐标和Y轴坐标，其中，光球在图像中反映的形态可以为红外激光光斑。例如，第i帧第一图像中的光球的X轴坐标为X(i)，Y轴坐标为Y(i)；第i+1帧第一图像中光球的X轴坐标为X(i+1)，Y轴坐标为Y(i+1)；……；第N+i-2帧第一图像中光球的X轴坐标为X(N+i-2)，Y轴坐标为Y(N+i-2)；第N+i-1帧第一图像中光球的X轴坐标为X(N+i-1)，Y轴坐标为Y(N+i-1)。
步骤S130，对所有X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标。
具体的，对所有X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标Xs，对所有Y轴坐标Ys进行滤波处理得到平滑Y轴坐标的操作可以采用但不局限于以下实施例。
实施例1：
计算所有X轴坐标的平均值作为平滑X轴坐标，计算所有Y轴坐标的平均值作为平滑Y轴坐标。
那么，平滑X轴坐标Xs的计算公式可以为：
Xs＝[X(i)+X(i+1)+……+X(N+i-2)+X(N+i-1)]/N
平滑Y轴坐标Ys的计算公式可以为：
Ys＝[Y(i)+Y(i+1)+……+Y(N+i-2)+Y(N+i-1)]/N
实施例2：
计算所有X轴坐标的平均值得到平均X轴坐标，计算所有Y轴坐标的平均值得到平均Y轴坐标；
对平均X轴坐标和第一图像集合的第N+i-1帧中光球的X轴坐标进行加权平均运算，得到平滑X轴坐标；对平均Y轴坐标和第一图像集合的第N+i-1帧中光球的Y轴坐标进行加权平均运算，得到平滑Y轴坐标。
平均X轴坐标Xmean的计算公式可以为：
Xmean(N)＝[X(i)+X(i+1)+……+X(N+i-2)+X(N+i-1)]/N
平均Y轴坐标Ymean的计算公式可以为：
Ymean(N)＝[Y(i)+Y(i+1)+……+Y(N+i-2)+Y(N+i-1)]/N
平滑X轴坐标Xs的计算公式可以为：
Xs＝α*Xmean(N)+(1-α)*X(N)，0<α<1
其中，α为对应平均X轴坐标的权重系数。α的值越大，通过该方法计算出的平滑X轴坐标的延时越大；α的值越小，通过该方法计算出的平滑X轴坐标的延时越小。
平滑Y轴坐标Ys的计算公式可以为：
Ys＝β*Ymean(N)+(1-β)*Y(N)，0<β<1
其中，β为对应平均X轴坐标的权重系数。β的值越大，通过该方法计算出的平滑Y轴坐标的延时越大；β的值越小，通过该方法计算出的平滑Y轴坐标的延时越小。
进一步地，权重系数α和β可以相等。
实施例3：
当N为奇数时，根据最小二乘拟合法计算出对应第一图像集合中每一帧的权重系数；
根据权重系数对所有X轴坐标进行加权运算得到平滑X轴坐标，根据权重系数对所有Y轴坐标进行加权运算得到平滑Y轴坐标。
当N为奇数时，可以以n＝0为中心的N个X轴坐标为例，用如下的多项式来拟合它：
最小二乘拟合的残差εN的计算公式为：
其中，ak为对应每一帧图像的权重系数，例如，对应第i帧图像的权重系数为a1，对应第i+1帧图像的权重系数为a2，对应第N+i-1帧图像的权重系数为aN。根据上述公式求出当残差εN最小时对应每一帧图像的权重系数ak，且当εN最小时，εN对各个参数的偏导数都应为0。
根据上述公式可知，权重系数ak由滤波窗口的宽度N和阶数k决定，与i无关，不会随着滤波窗口中样本的改变而发生改变，例如当i＝1时，滤波窗口中的样本为第1帧第一图像至第N帧第一图像，对应第1帧第一图像的权重系数则为a1，对应第2帧第一图像的权重系数则为a2，对应第N帧第一图像的权重系数则为aN；当i＝3时，滤波窗口中的样本为第3帧第一图像至第N+2帧第一图像，对应第3帧第一图像的权重系数则为a1，对应第4帧第一图像的权重系数则为a2，对应第N+2帧第一图像的权重系数则为aN，以此类推。
那么，平滑X轴坐标Xs的计算公式可以为：
平滑Y轴坐标Ys的计算公式可以为：
上述N相当于是滤波窗口的宽度，即滤波窗口内样本的数量，该样本具体可以为N帧第一图像集合，随着i的不断增大，样本内容也将同时发生变化，例如当i＝1时，样本为第1帧第一图像至第N帧第一图像；当i＝2时，样本为第2帧第一图像至第N+1帧第一图像；当i＝10时，样本为第10帧第一图像至第N+9帧第一图像。这样，随着i的增大，就能够依次计算出每帧第一图像的平滑X轴坐标和平滑Y轴坐标。
步骤S140，将平滑X轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前X轴坐标，将平滑Y轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前Y轴坐标。
第N+i-1帧第一图像中光球的当前X轴坐标X(N+i-1)'＝Xs，第N+i-1帧第一图像中光球的当前Y轴坐标Y(N+i-1)'＝Ys。
这样，根据本发明的用于光球定位的图像处理方法，对摄像头连续采集的N帧第一图像集合中的光球坐标进行滤波处理，得到平滑坐标作为第N+i-1帧图像中光球的当前坐标，就能够有效减小每一摄像头采集光球的图像中光球位置的抖动，平滑光球坐标位置信息，提升用户体验。
图2为根据本发明用于平滑虚拟现实设备光球位置的方法的另一种实施方式的流程图。
根据图2所示，该实施例在图1所示实施例中执行完步骤S110之后，增加了步骤S210至步骤S230。
步骤S210，确定N帧第一图像集合的每一帧中光球的Z轴坐标。其中，Z轴与Z轴及Y轴正交于一点。
具体的，该步骤S210可以包括：
步骤S211，获取另一摄像头连续与前述摄像头同时采集的光球的N帧第二图像集合；
步骤S212，识别每一第二图像中的光球，以第二图像的中心为原点，得到第一图像集合的每一帧中光球的X轴坐标和Y轴坐标；
步骤S213，根据对应帧的第一图像和第二图像中光球的X轴坐标和Y轴坐标、两个摄像头的间距、及两个摄像头的焦距，计算得到对应每帧第一图像的Z轴坐标。
具体的，第i帧第一图像和第i帧第二图像是同时采集的，第i+1帧第一图像和第i+1帧第二图像是同时采集的，第N+i-1帧第一图像和第N+i-1帧第二图像是同时采集的，以此类推。
例如可以是根据第i帧第一图像和第i帧第二图像确定第i帧第一图像中光球的Z轴坐标；根据第i+1帧第一图像和第i+1帧第二图像确定第i+1帧第一图像中光球的Z轴坐标；根据第N+i-1帧第一图像和第N+i-1帧第二图像确定第N+i-1帧图像中光球的Z轴坐标，以此类推。
步骤S220，对所有Z轴坐标进行滤波处理得到平滑Z轴坐标。
步骤S230，将平滑Z轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前Z轴坐标。
进一步地，对每一Z轴坐标进行滤波处理得到平滑Z轴坐标的方法，与上述实施例1-3中所述的对X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标的方法、及对Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标的方法相同。
图3为根据本发明用于光球定位的图像处理方法的第三种实施方式的流程图。
根据图3所示，执行完图2中所示的步骤S210之后，该图像处理方法还可以包括：
步骤S310，获取虚拟现实设备的姿态数据。
进一步地，该姿态数据例如可以是虚拟现实设备的惯性测量单元输出的四元数，例如可以是Q＝(W，X，Y，Z)。惯性测量单元可以包括三轴加速度传感器和三轴角速度传感器，还可以包括三轴磁磁力计。
获取姿态数据的频率可以是与采集第一图像及第二图像的频率相同，例如，可以是当采集第i帧第一图像时，获取的姿态数据为Qi＝(Wi，Xi，Yi，Zi)，当采集第i+1帧第一图像时，获取的姿态数据为Qi+1＝(Wi+1，Xi+1，Yi+1，Zi+1)，当采集第N+i-1帧第一图像时，获取的姿态数据为QN+i-1＝(WN+i-1，XN+i-1，YN+i-1，ZN+i-1)。
步骤S320，根据该姿态数据判断虚拟现实设备是否静止，如是，则执行步骤S330，如否，则继续执行步骤S310。
具体的判断虚拟现实设备是否静止的方法可以为计算连续两个四元数的算数平方根TN+i-1，算数平方根TN+i-1的计算公式可以为：
判断TN+i-1是否小于预先设定的阈值，如是，则认为虚拟现实设备静止，执行步骤S330；如否，则不认为虚拟现实设备静止，继续执行步骤S310。
步骤S330，对第N+i-2帧第一图像的X轴坐标和第N+i-1帧第一图像的X轴坐标进行加权平均运算，得到平滑X轴坐标；对第N+i-2帧第一图像的Y轴坐标和第N+i-1帧第一图像的Y轴坐标进行加权平均运算，得到平滑Y轴坐标；对第N+i-2帧第一图像的Z轴坐标和第N+i-1帧第一图像的Z轴坐标进行加权平均运算，得到平滑Z轴坐标。
在执行步骤S310-S330的情况下，摄像头和另一摄像头可以是由一个双目摄像头提供，并根据双目摄像头采集的光球的图像获得对应每帧图像中光球的X轴坐标、Y轴坐标和Z轴坐标。
平滑X轴坐标的计算方法可以为：
Xs＝λ*X(N+i-2)+(1-λ)*X(N+i-1)
平滑Y轴坐标Ys的计算公式可以为：
Ys＝λ*Y(N+i-2)+(1-λ)*Y(N+i-1)
平滑Z轴坐标Ys的计算公式可以为：
Zs＝λ*Z(N+i-2)+(1-λ)*Z(N+i-1)
其中，λ为对应平均坐标的权重系数
步骤S340，将当前X轴坐标作为第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前X轴坐标，将当前Y轴坐标作为第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前Y轴坐标，将当前Z轴坐标作为第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前Z轴坐标。
具体的，第N+i-1帧第一图像中光球的当前X轴坐标X(N+i-1)'＝Xs，第N+i-1帧第一图像中光球的当前Y轴坐标Y(N+i-1)'＝Ys，第N+i-1帧第一图像中光球的当前Z轴坐标Z(N+i-1)'＝Zs。
这样，对每帧第一图像的坐标进行滤波处理，就能够在平滑光球在静止时的位置数据，根据得到的对应每帧第一图像的较为平滑的坐标位置信息，降低光球定位时的抖动误差。
与上述方法相对应的，本发明还提供了一种用于光球定位的图像处理装置。图4为根据本发明用于光球定位的图像处理装置的一种实施结构的方框原理图。
根据图4所示，该图像处理装置400包括图像获取模块410、第一坐标确定模块420、第一滤波处理模块430和第一当前坐标确定模块440。
上述图像获取模块410用于获取摄像头连续采集光球的N帧第一图像集合，其中，第一图像集合中包括第i帧第一图像至第N+i-1帧图像，N为大于1的整数，i为自然数。
上述第一坐标确定模块420用于确定N帧第一图像集合的每一帧中光球的X轴坐标和Y轴坐标，其中，X轴与Y轴相互正交。
上述第一滤波处理模块430用于对所有X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标。
上述第一当前坐标确定模块440用于将平滑X轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前X轴坐标，将平滑Y轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前Y轴坐标。
在本发明的一个具体实施例中，第一滤波处理模块430具体用于：
计算所有X轴坐标的平均值作为平滑X轴坐标，计算所有Y轴坐标的平均值作为平滑Y轴坐标。
在本发明的另一个具体实施例中，第一滤波处理模块430具体用于：
计算所有X轴坐标的平均值得到X轴平均值，计算所有Y轴坐标的平均值得到Y轴平均值；
对X轴平均值和第一图像集合的第N+i-1帧中光球的X轴坐标进行加权平均运算，得到平滑X轴坐标；对Y轴平均值和第一图像集合的第N+i-1帧中光球的Y轴坐标进行加权平均运算，得到平滑Y轴坐标。
在本发明的第三具体实施例中，第一滤波处理模块430具体用于：
根据最小二乘法拟合法计算出对应第一图像集合中每一帧的权重系数；
根据权重系数对所有X轴坐标进行加权平均运算得到平滑X轴坐标，根据权重系数对所有Y轴坐标进行加权运算得到平滑Y轴坐标。
图5为根据本发明用于平滑虚拟现实设备光球位置的装置的另一种实施结构的方框原理图。
根据图5所示，该装置400还包括第二坐标确定模块511、第二滤波处理模块512和第二当前坐标确定模块513。
上述第二坐标确定模块511用于确定N帧第一图像集合的每一帧中光球的Z轴坐标，其中，Z轴与X轴及Y轴相互正交于一点。
上述第二滤波处理模块512用于对所有Z轴坐标进行滤波处理得到平滑Z轴坐标。
上述第二当前坐标确定模块513用于将平滑Z轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前Z轴坐标。
在此基础上，该装置400还可以包括姿态获取模块521、静止判断模块522、加权平均运算模块523和第三当前坐标确定模块524。
上述姿态获取模块521用于获取虚拟现实设备的姿态数据。
上述静止判断模块522用于根据姿态数据判断虚拟现实设备是否静止。
上述加权平均运算模块523用于在静止判断模块的判断结果为是的情况下，对第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的X轴坐标进行加权平均运算，得到平滑X轴坐标；对第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Y轴坐标进行加权平均运算，得到平滑Y轴坐标；对第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Z轴坐标进行加权平均运算，得到平滑Z轴坐标。
上述第三当前坐标确定模块524用于将当前X轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前X轴坐标，将当前Y轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前Y轴坐标，将当前Z轴坐标作为对应第一图像集合的第N+i-1帧中光球的当前Z轴坐标。
本发明还提供了一种虚拟现实设备，根据一方面，该虚拟现实设备包括本发明的用于光球定位的图像处理装置400。
图6为根据本发明另一方面的该虚拟现实设备的实施结构的方框原理图。
根据图6所示，该虚拟现实设备600包括光球、存储器601和处理器602，该存储器601用于存储指令，该指令用于控制处理器602进行操作以执行上述用于光球定位的图像处理方法。
除此之外，根据图6所示，该虚拟现实设备600还包括接口装置603、输入装置604、显示装置605、通信装置606、扬声器607、麦克风608等等。尽管在图6中示出了多个装置，但是，本发明虚拟现实设备可以仅涉及其中的部分装置，例如，处理器601、存储器602、通信装置606等。
上述通信装置606例如能够进行有有线或无线通信。
上述接口装置603例如包括USB接口。
上述输入装置604例如可以包括触摸屏、按键等。
上述显示装置605例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。
本发明的虚拟现实设备例如可以是具有光球的手柄或者头戴显示器等虚拟现实产品。
上述各实施例主要重点描述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。
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。
本发明可以是装置、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“C”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)—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 (14)
1.一种用于光球定位的图像处理方法，其特征在于，包括：
获取摄像头连续采集所述光球的N帧第一图像集合，其中，所述第一图像集合中包括第i帧第一图像至第N+i-1帧第一图像，N为大于1的整数，i为自然数；
确定所述N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的X轴坐标和Y轴坐标，其中，X轴与Y轴相互正交；
对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标；
将所述平滑X轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前X轴坐标，将所述平滑Y轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Y轴坐标。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标包括：
计算所有所述X轴坐标的平均值作为所述平滑X轴坐标，计算所有所述Y轴坐标的平均值作为所述平滑Y轴坐标。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标包括：
计算所有所述X轴坐标的平均值得到X轴平均值，计算所有所述Y轴坐标的平均值得到Y轴平均值；
对所述X轴平均值和所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的X轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑X轴坐标；对所述Y轴平均值和所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的Y轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Y轴坐标。
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标包括：
根据最小二乘法拟合法计算出对应所述第一图像集合中每一帧的权重系数；
根据所述权重系数对所有所述X轴坐标进行加权平均运算得到所述平滑X轴坐标，根据所述权重系数对所有所述Y轴坐标进行加权运算得到所述平滑Y轴坐标。
5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述确定所述N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的X轴坐标和Y轴坐标之后还包括：
确定所述N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的Z轴坐标，其中，所述Z轴与X轴及Y轴相互正交于一点；
对所有所述Z轴坐标进行滤波处理得到平滑Z轴坐标；
将所述平滑Z轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Z轴坐标。
6.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述确定每一帧所述第一图像中所述光球的Z轴坐标之后包括：
获取所述光球所属的虚拟现实设备的姿态数据；
根据所述姿态数据判断所述虚拟现实设备是否静止，如是，则：
对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的X轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑X轴坐标；对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Y轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Y轴坐标；对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Z轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Z轴坐标；
将所述当前X轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前X轴坐标，将所述当前Y轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Y轴坐标，将所述当前Z轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Z轴坐标。
7.一种用于光球定位的图像处理装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取摄像头连续采集所述光球的N帧第一图像集合，其中，所述第一图像集合中包括第i帧第一图像至第N+i-1帧第一图像，N为大于1的整数，i为自然数；
第一坐标确定模块，用于确定所述N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的X轴坐标和Y轴坐标，其中，X轴与Y轴相互正交；
第一滤波处理模块，用于对所有所述X轴坐标进行滤波处理得到平滑X轴坐标，对所有所述Y轴坐标进行滤波处理得到平滑Y轴坐标；
第一当前坐标确定模块，用于将所述平滑X轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前X轴坐标，将所述平滑Y轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Y轴坐标。
8.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述滤波处理模块具体用于：
计算所有所述X轴坐标的平均值作为所述平滑X轴坐标，计算所有所述Y轴坐标的平均值作为所述平滑Y轴坐标。
9.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述滤波处理模块具体用于：
计算所有所述X轴坐标的平均值得到X轴平均值，计算所有所述Y轴坐标的平均值得到Y轴平均值；
对所述X轴平均值和所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的X轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑X轴坐标；对所述Y轴平均值和所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的Y轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Y轴坐标。
10.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述滤波处理模块具体用于：
根据最小二乘法拟合法计算出对应所述第一图像集合中每一帧的权重系数；
根据所述权重系数对所有所述X轴坐标进行加权平均运算得到所述平滑X轴坐标，根据所述权重系数对所有所述Y轴坐标进行加权运算得到所述平滑Y轴坐标。
11.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置还包括：
第二坐标确定模块，用于确定N帧第一图像集合的每一帧中所述光球的Z轴坐标，其中，所述Z轴与X轴及Y轴相互正交于一点；
第二滤波处理模块，用于对所有所述Z轴坐标进行滤波处理得到平滑Z轴坐标；
第二当前坐标确定模块，用于将所述平滑Z轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Z轴坐标。
12.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置还包括：
姿态获取模块，用于获取所述光球所属的虚拟现实设备的姿态数据；
静止判断模块，用于根据所述姿态数据判断所述虚拟现实设备是否静止；
加权平均运算模块，用于在所述静止判断模块的判断结果为是的情况下，对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的X轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑X轴坐标；对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Y轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Y轴坐标；对所述第一图像集合的第N+i-2帧和第N+i-1帧中的Z轴坐标进行加权平均运算，得到所述平滑Z轴坐标；
第三当前坐标确定模块，用于将所述当前X轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前X轴坐标，将所述当前Y轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Y轴坐标，将所述当前Z轴坐标作为对应所述第一图像集合的第N+i-1帧中所述光球的当前Z轴坐标。
13.一种虚拟现实设备，其特征在于，包括权利要求7-12中任一项所述的图像处理装置。
14.一种虚拟现实设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令，所述指令用于控制所述处理器进行操作以执行根据权利要求1-6中任一项所述的图像处理方法。
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