一种基于重叠区域特征点对的图像亮度均衡方法技术

一种基于重叠区域特征点对的图像亮度均衡方法，包括如下步骤：利用SIFT算法对两幅图像进行处理，提取SIFT特征点；对提取的特征点进行粗匹配，形成特征点对，之后利用RANSAC算法去除错误的特征点对，得到最终用于匹配的特征点集；利用已配的特征点的位置关系得到两幅图像重合区域的在原图像中的坐标；利用步骤三确定的重叠区域特征点对计算两幅图像的亮度差；分别对重合区域和非融合区域的亮度值进行调整；输出最终的亮度调整后图像。本发明专利技术方法充分考虑了直方图亮度均衡对拼接图像亮度校正实时性的影响，在保证最终拼接图像效果的情况下，解决了因摄像头曝光率不同造成的明暗问题，并且大幅度提高了算法的实时性。在嵌入式平台上，具有较大应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于重叠区域特征点对的图像亮度均衡方法
本专利技术属于数字图像处理
，涉及到一种基于重叠区域特征点对的图像亮度均衡方法。
技术介绍
随着图像处理技术的发展，图像拼接技术已经广泛应用于汽车电子、虚拟旅游、全景漫游等众多领域。图像拼接技术涉及到计算机视觉、数字图像处理等领域的技术，主要是利用多摄像机进行图像获取，提取图像中的特征点，利用特征点的相对关系计算图像变换的单应性矩阵，在图像进行配准之后可以形成初步的全景图像，在进行图像的融合等操作的优化后，可以得到最终的全景图像。在图像拼接中，由于多幅图像的来源，拍摄时间、拍摄角度、相机曝光等条件不同，加之其他各种不定的因素的影响，使得拼接图像在拼缝处或多或少的存在拼接痕迹。由于拼接痕迹的存在，影响了拼接图像的质量，也为后续图像的处理带来了很多的不便。一般的做法是在图像配准拼接的同时，引入图像融合处理，以便于改善拼接图像的质量。图像融合指的是将互补的不同来源、不同时间或者不同视点的图像转化为一幅新的高质量的图像。图像融合算法已经在众多的领域得到了应用，例如：在遥感观测和天文学中，多传感器融合用来获取较高空间分辨率和较高光谱分辨率相结合本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于重叠区域特征点对的图像亮度均衡方法，其特征在于以下步骤：步骤一：利用SIFT算法对两幅待拼接图像进行计算处理，提取SIFT特征点集；步骤二：对提取的特征点进行粗匹配，形成特征点对，之后利用RANSAC算法去除错误的特征点对，得到最终用于匹配的特征点集；步骤三：利用已配的特征点的位置关系得到两幅图像重合区域的在原图像中的坐标，确定该区域中包含的特征点对的亮度及坐标信息；步骤四：利用步骤三确定的重叠区域特征点对，分别对两幅图像的特征点各通道亮度进行累加，之后做差求均值，得到亮度差，如公式(1)所示：

【技术特征摘要】
1.一种基于重叠区域特征点对的图像亮度均衡方法，其特征在于以下步骤：步骤一：利用SIFT算法对两幅待拼接图像进行计算处理，提取SIFT特征点集；步骤二：对提取的特征点进行粗匹配，形成特征点对，之后利用RANSAC算法去除错误的特征点对，得到最终用于匹配的特征点集；步骤三：利用已配的特征点的位置关系得到两幅图像重合区域的在原图像中的坐标，确定该区域中包含的特征点对的亮度及坐标信息；步骤四：利用步骤三确定的重叠区域特征点对，分别对两幅图像的特征点各通道亮度进行累加，之后做差求均值，得到亮度差，如公式(1)所示：

【专利技术属性】
技术研发人员：张云洲，陶亮，蒋建军，张亚洲，张杰，王争，崔家华，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21