一种图像拼接的实时性优化方法技术

本发明专利技术属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种图像拼接的实时性优化方法。本发明专利技术包括图像NCC区域匹配；SURF阈值估算；特征点匹配。本发明专利技术在精确求取变换矩阵的情况下，经过算法优化使检测特征点数得到大幅度下降；同时通过局部区域匹配算法NCC预估图像重叠区域的大小，通过锁定重叠区域来减少图像拼接过程中特征点搜索范围。NCC算法获取互相关最大值窗口来估计图像的大致匹配情况，避免了在全局图像之间进行特征点查找，两种方法的叠加使用能使图像拼接的实时性得到提升。

【技术实现步骤摘要】
201610423395

【技术保护点】
一种图像拼接的实时性优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)图像NCC区域匹配输入图像A和图像B两张待拼接图像，以图像A为模板图像，图像B为待匹配图像，通过NCC算法寻找图像A与图像B之间互相关最大时的搜索窗口位置，通过搜索窗口位置初步确定图像间的位置关系，将图像A和图像B的重合区域锁定为图像A’和图像B’；(2)SURF阈值估算获取不同环境下的若干分辨率不同的图像，通过高斯滤波的得到统一的不同尺度图像，计算每张图像的图像熵值，同时不断调整SURF阈值制导图像特征点个数满足要求，通过RANSAC算法来预测图像熵与SURF阈值之间的最优模型；输入图像A’和图像B’，得到两个阈值a和b；(3)特征点匹配在检测到的图像特征点间利用KNN最近邻匹配算法以及RANSAC优化算法进行图像特征点匹配以及排除误匹配特征点，从而得到经过细化的准确匹配点，经过图像坐标系变换后，得到匹配特征点在原图像内的特征点坐标，通过匹配点来计算图像之间单应性矩阵进行图像拼接。

【技术特征摘要】
1.一种图像拼接的实时性优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)图像NCC区域匹配输入图像A和图像B两张待拼接图像，以图像A为模板图像，图像B为待匹配图像，通过NCC算法寻找图像A与图像B之间互相关最大时的搜索窗口位置，通过搜索窗口位置初步确定图像间的位置关系，将图像A和图像B的重合区域锁定为图像A’和图像B’；(2)SURF阈值估算获取不同环境下的若干分辨率不同的图像，通过高斯滤波的得到统一的不同尺度图像，计算每张图像的图像熵值，同时不断调整SURF阈值制导图像特征点个数满足要求，通过RANSAC算法来预测图像熵与SURF阈值之间的最优模型；输入图像A’和图像B’，得到两个阈值a和b；(3)特征点匹配在检测到的图像特征点间利用KNN最近邻匹配算法以及RANSAC优化算法进行图像特征点匹配以及排除误匹配特征点，从而得到经过细化的准确匹配点，经过图像坐标系变换后，得到匹配特征点在原图像内的特征点坐标，通过匹配点来计算图像之间单应性矩阵进行图像拼接。2.根据权利要求1所述的一种图像拼接的实时性优化方法，其特征在于，所述步骤(1)图像NCC区域匹配具体包含以下步骤：(1.1)定义模板窗口n×n，设定ncc阈值，获取图像A模板像素并计算均值，标准方差；(1.2)根据模板大小，在目标图形上从左到右，从上到下移动窗口，计算每移动一个像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡成涛，汪鹏飞，刘安，翁翔宇，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23