图像处理方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种图像处理方法及装置，属于图像处理技术领域。方法包括：对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合，第一特征点对集合包括基准图像和待配准图像中匹配成功的第一特征点对；基于第一特征点对集合，对待配准图像进行映射处理，得到第一映射图像；对基准图像和第一映射图像进行第二图像处理，获取第二特征点对集合；基于第二特征点对集合，对第一映射图像进行映射处理，得到第二映射图像；将第二映射图像与基准图像进行拼接，得到拼接图像。本公开通过使用不同的图像特征对待配准图像进行两次映射处理，再在此基础上进行图像拼接，能够提高图像配准精度，改善图像拼接效果。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
技术介绍
图像配准技术是图像处理领域的重要技术之一，该图像配准技术是指将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。通过图像配准技术将两幅或多幅图像进行拼接，实现在拼接后的图像中显示该两幅或多幅图像中的信息，以更完整地显示图像中的目标，图像配准技术是图像拼接过程的技术关键点和技术难点，且该图像配准技术对于航拍图像的拼接、日常拍摄全景图像、临床医学图像拼接等都有很大的应用价值，因此，如何快速准确地进行图像配准以提高图像拼接效果受到越来越多的关注。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法及装置。根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合，所述第一特征点对集合包括所述基准图像和所述待配准图像中匹配成功的第一特征点对；基于所述第一特征点对集合，对所述待配准图像进行映射处理，得到第一映射图像；对所述基准图像和所述第一映射图像进行第二图像处理，获取第二特征点对集合，所述第二特征点对集合包括所述基准图像和所述第一映射图像中匹配成功的第二特征点对；基于所述第二特征点对集合，对所述第一映射图像进行映射处理，得到第二映射图像；将所述第二映射图像与所述基准图像进行拼接，得到拼接图像。在本公开的第一方面的第一种可能实现方式中，所述对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合包括：提取所述基准图像的尺度不变特征转换SIFT特征和所述待配准图像的SIFT特征，得到所述基准图像的SIFT特征点集合和所述待配准图像的SIFT特征点集合；根据所述基准图像的SIFT特征点集合和所述待配准图像的SIFT特征点集合，分别提取每个SIFT特征点对应的SIFT特征描述子；通过匹配所述基准图像和所述待配准图像对应SIFT特征点的SIFT特征描述子，获取所述第一特征点对集合，所述第一特征点对集合中每对特征点对应的SIFT特征描述子之间的差值在预设范围内。在本公开的第一方面的第二种可能实现方式中，所述对所述基准图像和所述第一映射图像进行第二图像处理，获取第二特征点对集合包括：提取所述第一映射图像的Harris特征点；基于所述第一映射图像的Harris特征点，通过KLT跟踪算法获取所述基准图像的Harris特征点；获取由所述第一映射图像的Harris特征点和所述基准图像的Harris特征点构成的第二特征点对集合。在本公开的第一方面的第三种可能实现方式中，所述基于所述第一特征点对集合，对所述待配准图像进行映射处理，得到第一映射图像包括：基于所述第一特征点对集合，获取单应变换矩阵；基于所述单应变换矩阵对所述待配准图像进行映射处理，得到所述第一映射图像。在本公开的第一方面的第四种可能实现方式中，所述基于所述第一特征点对集合，获取单应变换矩阵包括：采用随机抽样一致性RANSAC算法，获取所述单应变换矩阵。根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：第一图像处理模块，用于对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合，所述第一特征点对集合包括所述基准图像和所述待配准图像中匹配成功的第一特征点对；第一映射处理模块，用于基于所述第一特征点对集合，对所述待配准图像进行映射处理，得到第一映射图像；第二图像处理模块，用于对所述基准图像和所述第一映射图像进行第二图像处理，获取第二特征点对集合，所述第二特征点对集合包括所述基准图像和所述第一映射图像中匹配成功的第二特征点对；第二映射处理模块，用于基于所述第二特征点对集合，对所述第一映射图像进行映射处理，得到第二映射图像；拼接模块，用于将所述第二映射图像与所述基准图像进行拼接，得到拼接图像。在本公开的第二方面的第一种可能实现方式中，所述第一图像处理模块用于：提取所述基准图像的尺度不变特征转换SIFT特征和所述待配准图像的SIFT特征，得到所述基准图像的SIFT特征点集合和所述待配准图像的SIFT特征点集合；根据所述基准图像的SIFT特征点集合和所述待配准图像的SIFT特征点集合，分别提取每个SIFT特征点对应的SIFT特征描述子；通过匹配所述基准图像和所述待配准图像对应SIFT特征点的SIFT特征描述子，获取所述第一特征点对集合，所述第一特征点对集合中每对特征点对应的SIFT特征描述子之间的差值在预设范围内。在本公开的第二方面的第二种可能实现方式中，所述第二图像处理模块用于：提取所述第一映射图像的Harris特征点；基于所述第一映射图像的Harris特征点，通过KLT跟踪算法获取所述基准图像的Harris特征点；获取由所述第一映射图像的Harris特征点和所述基准图像的Harris特征点构成的第二特征点对集合。在本公开的第二方面的第三种可能实现方式中，所述第一映射处理模块用于：基于所述第一特征点对集合，获取单应变换矩阵；基于所述单应变换矩阵对所述待配准图像进行映射处理，得到所述第一映射图像。在本公开的第二方面的第四种可能实现方式中，所述第一映射处理模块用于：采用随机抽样一致性RANSAC算法，获取所述单应变换矩阵。第三方面，还提供了一种图像处理装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行的指令的存储器；其中，该处理器被配置为：对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合，所述第一特征点对集合包括所述基准图像和所述待配准图像中匹配成功的第一特征点对；基于所述第一特征点对集合，对所述待配准图像进行映射处理，得到第一映射图像；对所述基准图像和所述第一映射图像进行第二图像处理，获取第二特征点对集合，所述第二特征点对集合包括所述基准图像和所述第一映射图像中匹配成功的第二特征点对；基于所述第二特征点对集合，对所述第一映射图像进行映射处理，得到第二映射图像；将所述第二映射图像与所述基准图像进行拼接，得到拼接图像。本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是：本公开通过使用不同的图像特征对待配准图像进行两次映射处理，再在此基础上进行图像拼接，能够提高图像配准精度，改善图像拼接效果。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；图2A是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；图2B是根据一示例性实施例示出的一种效果图；图3是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置框图；图4是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置400的框图；图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置500的框图。具体实施方式为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合，所述第一特征点对集合包括所述基准图像和所述待配准图像中匹配成功的第一特征点对；基于所述第一特征点对集合，对所述待配准图像进行映射处理，得到第一映射图像；对所述基准图像和所述第一映射图像进行第二图像处理，获取第二特征点对集合，所述第二特征点对集合包括所述基准图像和所述第一映射图像中匹配成功的第二特征点对；基于所述第二特征点对集合，对所述第一映射图像进行映射处理，得到第二映射图像；将所述第二映射图像与所述基准图像进行拼接，得到拼接图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合，所述第一特征点对集合包括所述基准图像和所述待配准图像中匹配成功的第一特征点对；基于所述第一特征点对集合，对所述待配准图像进行映射处理，得到第一映射图像；对所述基准图像和所述第一映射图像进行第二图像处理，获取第二特征点对集合，所述第二特征点对集合包括所述基准图像和所述第一映射图像中匹配成功的第二特征点对；基于所述第二特征点对集合，对所述第一映射图像进行映射处理，得到第二映射图像；将所述第二映射图像与所述基准图像进行拼接，得到拼接图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合包括：提取所述基准图像的尺度不变特征转换SIFT特征和所述待配准图像的SIFT特征，得到所述基准图像的SIFT特征点集合和所述待配准图像的SIFT特征点集合；根据所述基准图像的SIFT特征点集合和所述待配准图像的SIFT特征点集合，分别提取每个SIFT特征点对应的SIFT特征描述子；通过匹配所述基准图像和所述待配准图像对应SIFT特征点的SIFT特征描述子，获取所述第一特征点对集合，所述第一特征点对集合中每对特征点对应的SIFT特征描述子之间的差值在预设范围内。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述基准图像和所述第一映射图像进行第二图像处理，获取第二特征点对集合包括：提取所述第一映射图像的Harris特征点；基于所述第一映射图像的Harris特征点，通过KLT跟踪算法获取所述基准图像的Harris特征点；获取由所述第一映射图像的Harris特征点和所述基准图像的Harris特征点构成的第二特征点对集合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征点对集合，对所述待配准图像进行映射处理，得到第一映射图像包括：基于所述第一特征点对集合，获取单应变换矩阵；基于所述单应变换矩阵对所述待配准图像进行映射处理，得到所述第一映射图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征点对集合，获取单应变换矩阵包括：采用随机抽样一致性RANSAC算法，获取所述单应变换矩阵。6.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：第一图像处理模块，用于对基准图像和待配准图像进行第一图像处理，获取第一特征点对集合，所述第一特征点对集合包括所述基准图像和所述待配准图像中匹配成功的第一特征点对；第一映射处理模块，用于基于所述第一特征点对集合，对所述待...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨松，郭涛，龙飞，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11