一种图片动态分析拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种图片动态分析拼接方法，包括步骤：图像预处理、图像配准、估算灰度图像变换公式、图像光度配准以及图像融合。本发明专利技术可以对于使用普通相机拍摄的亮度、色度不一致的图像均可稳健、正确拼接。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别
，具体的说，是涉及一种图片动态分析拼接方法。
技术介绍
随着信息时代的快速发展，图片拼接技术的应用已深入到个个领域，在图像遥感、运动分析、数字视频压缩等领域得到了广泛应用。在航拍领域为了扩大视野，提高分辨率，获得更全面的信息，更高的精确度，需要将来自不同遥感器的两幅或多幅图片拼接成一幅图片。由于该技术的复杂性、针对性和多样性，某种因素的介入也可能导致结果的巨大差异，对结果的评价标准也因人而异。传统图片拼接由于不同设备配置不同以及拍摄光环境等因素，尽管两张图片有重叠部分，对存在亮度和色彩存在较大差异的两张图片的拼接还是存在较大缺陷。上述缺陷，值得解决。
技术实现思路
为了克服现有的技术的不足,本专利技术提供一种图片动态分析拼接方法。本专利技术技术方案如下所述：一种图片动态分析拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像预处理；S2：图像配准；S3：估算灰度图像变换公式；S4：图像光度配准；S5：图像融合。进一步的，所述步骤S1具体为：将拍摄到的彩色图像转换为灰度图像，利用平均值法估计图像的亮度背景并在灰度图像减去以消除曝光度、亮度差别的影响。进一步的，所述步骤S2具体为：S21：利用Harris算法提取图像角点，具体的，先求得图像各点的实对称矩阵M M = Σ x , y w ( x , y ) I x 2 I x I y I x I y I y 2 ]]>其中，x、y为目标图像模板的点，Ix和Iy为图像I水平和垂直方向的一阶偏导，w(x,y)是二维高斯平滑函数，再利用M计算对应每个像素的角点响应函数R，对图像的每一点解得R，其在某一阈值之上并取得局部极大值的点即作为角点，R＝detM-k·(traceM)2,k＝0.04-0.2其中，det(M)为矩阵M的行列式，trace(M)为矩阵M的迹，k为常数；S22：采用归一化相关法进行角点匹配， N C C = Σ i ( I 1 ( x i , y i ) - u 1 ) ( I 2 ( x i , y i ) - u 2 ) Σ i ( I 1 ( x i , y i ) - u 1 ) 2 Σ i ( I 2 ( x i 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图片动态分析拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像预处理；S2：图像配准；S3：估算灰度图像变换公式；S4：图像光度配准；S5：图像融合。

【技术特征摘要】
1.一种图片动态分析拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像预处理；S2：图像配准；S3：估算灰度图像变换公式；S4：图像光度配准；S5：图像融合。2.根据权利要求1所述的图片动态分析拼接方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：将拍摄到的彩色图像转换为灰度图像，利用平均值法估计图像的亮度背景并在灰度图像减去以消除曝光度、亮度差别的影响。3.根据权利要求1所述的图片动态分析拼接方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：S21：利用Harris算法提取图像角点，具体的，先求得图像各点的实对称矩阵M再利用M计算对应每个像素的角点响应函数R，对图像的每一点解得R，其在某一阈值之上并取得局部极大值的点即作为角点，R＝detM-k·(traceM)2,k＝0.04-0.2其中，det(M)为矩阵M的行列式，trace(M)为矩阵M的迹，k为常数；S22：采用归一化相关法进行角点匹配，S23：用RANSAC算法对匹配点进行提纯，以去除错配。4.根据权利要求1所述的图片动态分析拼接方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：相机绕近似固定点摇移拍摄的图像满足透视变换关系，图像之间的关联公式如下： X i ′ = x i ′ y i ′ w i ′ = H · X i = h 0 h 1 h 2 h 3 h 4 h 5 h 6 h 7 h 8 · ...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙永生，
申请(专利权)人：深圳市神州龙资讯服务有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44