基于阵列镜头的图像拼接方法技术

本发明专利技术公开一种基于阵列镜头的图像拼接方法，包括：对阵列镜头进行标定，得到阵列镜头的内参数；该阵列镜头由若干镜头模组按照N*M阵列形式排列组合而成；利用阵列镜头撷取阵列图像组，利用相应镜头的内参数对阵列图像中的相应图像进行校正，得到校正后的阵列图像组；对校正后的阵列图像组，进行预处理；对预处理后的阵列图像组，进行多视立体匹配，得到重建图像；对重建图像进行拼接。本发明专利技术的方法，利用阵列镜头获取的阵列图像组，对阵列图像组进行多视立体匹配，然后进行图像拼接，拼接效果较为理想。

【技术实现步骤摘要】
基于阵列镜头的图像拼接方法
本专利技术涉及一种基于阵列镜头的图像拼接方法，属于图像处理及计算机视觉处理

技术介绍
通常获取图像的场景的大小与拍摄装置的分辨率之间是矛盾的关系，即要想获取全场景的图像则图像分辨率较低，想得到高分辨率的图像则图像的拍摄范围有限。图像拼接技术的产生解决了这一矛盾，通过将多张高分辨率的图像拼接得到全景的完整图像，既满足了场景大小的需要，又达到了图像分辨率的要求。随着图像处理技术的不断发展，图像拼接技术逐渐成为图像处理领域的一个热点问题之一。现有的图像拼接方法，需要先利用同一相机拍摄多张图像，然后对多张图像进行拼接，静态场景拼接效果良好，对于三维场景及动态场景，图像拼接效果并不理想。
技术实现思路
鉴于上述原因，本专利技术的目的在于提供一种基于阵列镜头的图像拼接方法，利用阵列镜头获取的阵列图像组，对阵列图像组进行多视立体匹配，然后进行图像拼接，拼接效果较为理想。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于阵列镜头的图像拼接方法，包括：对阵列镜头进行标定，得到阵列镜头的内参数；该阵列镜头由若干镜头模组按照N*M阵列形式排列组合而成；利用阵列镜头撷取阵列图像组，利用相应镜头的内参数对阵列图像中的相应图像进行校正，得到校正后的阵列图像组；对校正后的阵列图像组，进行预处理；对预处理后的阵列图像组，进行多视立体匹配，得到重建图像；对重建图像进行拼接。所述多视立体匹配的方法是：从预处理后的阵列图像组中选取位于中心位置的图像作为参考图像，将参考图像的每个像素点作为网格点，建立空间曲面网，初始深度设为0；将场景空间沿参考图像的主轴方向划分成若干深度层，建立深度集合L；两两深度层的间隔根据两相邻深度层在参考图像上对应的像素位置差确定；根据公式：确定每个网格点的深度，其中fx∈L，N是参考图像相邻像素集合，其中Dx(fx)表示参考图像像素点X在深度fx处的灰度一致性，表示参考图像两相邻像素点x1，x2分别取深度对应的光滑能量项；求解能量函数确定每个网格点的深度，基于MRF模型算法得到参考图像上每个像素的深度，得到场景的重建表面。对重建图像进行拼接的方法是：利用sift算法确定特征点，进行特征点对齐；利用ransac算法去除噪声；图像融合。本专利技术的优点是：1、本专利技术的图像拼接方法，利用阵列镜头重叠的小光圈代替单个镜头的一个大光圈，模拟了昆虫的复眼，可获得更多的图像信息，利用阵列图像的相互信息可得到拼接效果较为理想的图像；2、本专利技术的图像拼接方法，利用阵列镜头获取的阵列图像组，对阵列图像组进行多视立体匹配，对重建图像进行拼接，对于三维场景及动态场景，避免了帧间运动估计问题，拼接效果较为理想。附图说明图1是本专利技术的方法流程示意图。具体实施方式以下结合附图和实施例对本专利技术作进一步详细的说明。如图1所示，本专利技术公开的基于阵列镜头的图像拼接方法，包括：S1：对阵列镜头进行标定，得到阵列镜头的内参数；阵列镜头由若干镜头模组按照N*M阵列形式排列组合而成，对N*M个镜头进行标定。S2：利用阵列镜头撷取阵列图像组，利用相应镜头的内参数对阵列图像中的相应图像进行校正，得到校正后的阵列图像组；N*M个镜头撷取N*M个图像，构成阵列图像组，对其中的每个图像，利用相应的镜头内参数进行校正，得到校正后的阵列图像组。待拼接的阵列图像组至少为两组。S3：对校正后的阵列图像组，进行预处理；对各图像进行预处理，包括去噪、边缘提取、直方图处理等。S4：对预处理后的阵列图像组，进行多视立体匹配，得到一幅重建图像；从校正后的阵列图像组中选取位于中心位置的图像作为参考图像，将参考图像的每个像素点作为网格点，建立空间曲面网，初始深度设为0。将场景空间沿参考图像的主轴方向划分成若干深度层，建立深度集合L。两两深度层的间隔可以根据两相邻深度层在参考图像上对应的像素位置差确定。根据公式：确定每个网格点的深度，其中fx∈L，N是参考图像相邻像素集合，其中Dx(fx)表示参考图像像素点X在深度fx处的灰度一致性，可以表示为除参考图像的其他图像与参考图像在深度为fx时的投影点的NCC(NormalizedCrossCorrelation，归一化积相关)均值。表示参考图像两相邻像素点x1，x2分别取深度对应的光滑能量项。不同的Dx(fx)和可以得到不同的深度重建效果。求解能量函数确定每个网格点的深度，基于MRF模型算法得到参考图像上每个像素的深度，得到场景的重建表面。利用多视立体匹配的结果，通过双线性插值得到初始重建图像，对初始重建图像进行优化处理，得到一幅清晰的重建图像。S5：对重建图像进行拼接。一组阵列图像组经多视立体匹配处理后得到一幅重建图像，两组阵列图像处理后得到两幅重建图像，然后将两幅重建图像进行拼接。拼接处理包括：利用sift算法确定特征点，进行特征点对齐；利用ransac算法去除噪声；图像融合。以上所述是本专利技术的较佳实施例及其所运用的技术原理，对于本领域的技术人员来说，在不背离本专利技术的精神和范围的情况下，任何基于本专利技术技术方案基础上的等效变换、简单替换等显而易见的改变，均属于本专利技术保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于阵列镜头的图像拼接方法，其特征在于，包括：对阵列镜头进行标定，得到阵列镜头的内参数；该阵列镜头由若干镜头模组按照N*M阵列形式排列组合而成；利用阵列镜头撷取阵列图像组，利用相应镜头的内参数对阵列图像中的相应图像进行校正，得到校正后的阵列图像组；对校正后的阵列图像组，进行预处理；对预处理后的阵列图像组，进行多视立体匹配，得到重建图像；对重建图像进行拼接。

【技术特征摘要】
1.基于阵列镜头的图像拼接方法，其特征在于，包括：对阵列镜头进行标定，得到阵列镜头的内参数；该阵列镜头由若干镜头模组按照N*M阵列形式排列组合而成；利用阵列镜头撷取阵列图像组，利用相应镜头的内参数对阵列图像中的相应图像进行校正，得到校正后的阵列图像组；对校正后的阵列图像组，进行预处理；对预处理后的阵列图像组，进行多视立体匹配，得到重建图像；对重建图像进行拼接。2.根据权利要求1所述的基于阵列镜头的图像拼接方法，其特征在于，所述多视立体匹配的方法是：从预处理后的阵列图像组中选取位于中心位置的图像作为参考图像，将参考图像的每个像素点作为网格点，建立空间曲面网，初始深度设为0；将场景空间沿参考图像的主轴方向划分成若干深度层，建立深度集合L；两两深度层的间隔根据两相邻深度层在参考图像上对应的像素位置差确定；根据公式...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹建成，颜培州，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11