一种基于SURF特征提取结合CS‑LBP描述符的图像拼接方法技术

本发明专利技术涉及一种基于SURF特征提取结合CS‑LBP描述符的图像拼接方法，包括以下步骤：获取待拼接图像；使用SURF提取待拼接图像的特征点信息；求取上述每个特征点的Harr描述符和CS‑LBP描述符；利用上述得到的Harr描述符和CS‑LBP描述符，确定待拼接图像的特征点匹配对；利用平滑的渐入渐出法对匹配后的图像进行融合，得到拼接图像。CS‑LBP采用中心对称比较方法，相对于传统LBP更简化，运行效率更高；SURF和CS‑LBP结合方法在保持SURF速度快、可以实时处理的基础上，对大面积旋转、光照复杂图像的拼接效果良好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SURF特征提取结合CS-LBP描述符的图像拼接方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于SURF特征提取结合CS-LBP描述符的图像拼接方法。
技术介绍
图像拼接是数字图像处理中一个重要的内容，是一种将两张甚至多张图片拼接成一张视野更宽广的图片。图像拼接可以弥补摄像机广角不够的缺陷，而且可以通过设置多摄像头达到超广角视野拍摄的目的，以及拍摄全景照片。图像拼接技术主要包括图像配准和图像融合两个关键环节。图像配准是图像拼接的核心部分,其目标是找出对齐的两幅或多幅重叠图像之间的运动情况,图像配准直接关系到图像拼接算法的成功率和运行速度。图像融合技术是用来消除由于几何校正、动态的场景或光照变化引起的相邻图像间的强度或颜色不连续问题,将两幅经过匹配确定出重叠区域的图像合并为一幅无缝图像。关于图像拼接的方法国内外已有不少的论文发表,其算法大致可分为基于模型的方法、基于变换域的方法、基于灰度相关的方法和基于特征的方法,而如何提高图像拼接的效率,减少处理时间和增强拼接系统的适应性一直是研究的重点。图像拼接从方法上可以分为基于灰度相关法和基于特征的方法。基于灰度相关的方法是以两幅本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于SURF特征提取结合CS‑LBP描述符的图像拼接方法，其特征在于包括以下步骤：使用SURF提取待拼接图像的特征点信息；求取上述每个特征点的Harr描述符和CS‑LBP描述符；利用上述得到的Harr描述符和CS‑LBP描述符，确定待拼接图像的特征点匹配对；根据上述特征点匹配对结果，利用平滑的渐入渐出法对图像进行融合，得到拼接图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于SURF特征提取结合CS-LBP描述符的图像拼接方法，其特征在于包括以下步骤：使用SURF提取待拼接图像的特征点信息；求取上述每个特征点的Harr描述符和CS-LBP描述符；利用上述得到的Harr描述符和CS-LBP描述符，确定待拼接图像的特征点匹配对；根据上述特征点匹配对结果，利用平滑的渐入渐出法对图像进行融合，得到拼接图像。2.根据权利要求1所述的的方法，其特征在于,求取每个特征点的CS-LBP描述符包括：选定特征点Pi(x,y,s,θ)，其中(x,y)为特征点在原始图像上的位置坐标，s和θ分别为特征点的尺度和主方向；以特征点Pi为中心，取半径为R的圆上的N点像素灰度值，将圆上采样的像素灰度值与中心像素灰度值进行比较，通过CS-LBP中心对称的编码规则，生成16维特征向量；对上述得到的特征向量进行归一化处理，得到CS-LBP描述符。3.根据权利要求2所述的的方法，其特征在于，所述CS-LBP中心对称的编码规则为：式中，N为均匀分布在半径为R的圆上的像素点数，ni和ni+N/2为中心对称像素点对的灰度值，T'为取值范围为[0，1]的阈值，u、v为特征向量的坐标。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述使用SURF提取待拼接图像的特征点信息，包括提取尺度信息、提取位置信息、提取方向信息。5.根据权利要求4所述的的方法，其特征在于，求取每个特征点的Harr描述符，包括：在特征点周围选取一个正方形框，将所述正方形框分为16个子区域，在所述每个子区域中统计25个像素的水平方向和垂直方向的Harr小波特征,得到每个特征点的16×4＝64维的向量作为特征点的Harr描述符。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定待拼接图像的特征点匹配对，包括：将得到Harr描述符匹配对的最近邻NN和得到CS-LBP描述符匹配对的最近邻距离比NNDR相乘，得到的值作为一组的特征值，当特征值小于设定的阈值T时，即NN×NNDR≤T，则看成是一组特征点匹配对。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，Harr描述符采用最近邻NN...

【专利技术属性】
技术研发人员：程德强，李岩，陈亮亮，姚洁，高蕊，赵广源，刘海，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32