一种手机云台全景照片拼接方法技术

本发明专利技术涉及一种手机云台的全景照片拼接方法。通过采用surf算法对拍摄的照片进行特征点检测和特征点匹配，使用最邻近方法，将最优匹配的置信度保存，同时提取这些图像匹配特征点的单应性矩阵，并通过相机参数估计和参数校正将图像被初始化成相同的旋转和焦距长度，根据图片左上角的坐标，寻找图像之间的缝合位置，并根据接缝位置进行图像融合和裁剪，实现了手机云台中全景照片拍摄稳定，重合点充足，拼接速度快和拼接效率高的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种手机云台全景照片拼接方法
本专利技术涉及照片拼接方法，尤其涉及一种手机云台的全景照片拼接方法。
技术介绍
随着手机摄像头硬件的不断增强，手机摄影已经成为了人们日常生活的一部分，拍摄全景照片也渐渐成为了一个重要需求。当前PC端依靠性能强劲的处理器，可以拼接出一些质量较好的全景照片，但是难以满足移动设备的需求。而手机的处理器运算能力还是相对较弱的，可分配的内存也有限，无法直接使用PC上成熟的方案，这使得全景拼接技术还没有在手机上得到足够的普及。现有的手机上的全景拼接技术都是基于重合点匹配的方法，对照片的要求较高，一般运算时只使用了单核心，在数据量比较大的时候，会出现拼接速度缓慢，发热严重的问题。一旦照片中有一定程度的抖动偏移，就可能导致找不到重合点而使得拼接失败。
技术实现思路
鉴于上述问题，为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种拍照稳定、可获取稳定重合点、速度快、功耗小的手机云台全景照片拼接方法。一种手机云台全景照片拼接方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在手机上安装指定的App，并通过无线连接方式连接上指定的云台；S2：手机向云台发送单位旋转角度，然后发送旋转指令，云台到达目标位置时，手机在此处自动对焦后拍摄一张照片存入手机存储，并重复上述过程；S3：照片数量满足一定要求后，手机发送指令停止本次转动，然后进入拼接流程；S4：将需要拼接的照片进行特征点匹配；S5：估计相机参数，并对选取的所有照片进行参数校正；S6：根据照片左上角坐标，寻找所述照片图像之间的缝合位置，根据缝合位置，进行图像融合和图像裁剪。S7：完成拼接并存储拼接后的全景照片。进一步地，所述步骤S4中的特征点匹配，具体包括以下步骤：S41：首先根据选择的照片数量，创建多条线程来运算，把整个拼接任务分割成若干部分；S42：对上述若干部分中的照片采用surf算法进行特征点检测；S43：使用最邻近方法，将最优匹配的置信度保存，同时提取这些图像匹配特征点的单应性矩阵。进一步地，所述步骤S5具体包括以下步骤：S51：根据置信度排序，删除比较低的匹配，精确匹配拼接集；S52：根据特征点估计出原始相机参数，再根据估计出的焦距求出旋转矩阵来进行相机参数估计；S53：相机参数估计完毕后，用光束平差法对所有照片进行参数校正，将每一个照片加上光束法平差值。进一步地，所述步骤S5还包括S54对照片进行波形校正的步骤。进一步地，所述步骤S6中的图像裁剪是指通过查找上下左右四方向上最靠近内部的空像素点，来裁出一个最大的矩形照片。进一步地，所述无线连接方式为蓝牙连接或wifi连接。进一步地，所述云台为手持云台。进一步地，所述云台为三轴云台。综上所述，本专利技术涉及一种手机云台全景照片拼接方法，通过采用surf算法对拍摄的照片进行特征点检测和特征点匹配，使用最邻近方法，将最优匹配的置信度保存，同时提取这些图像匹配特征点的单应性矩阵，并通过相机参数估计和参数校正将图像被初始化成相同的旋转和焦距长度，根据图片左上角的坐标，寻找图像之间的缝合位置，并根据接缝的位置，进行图像融合和裁剪，最终实现了手机云台中全景照片拍摄稳定，重合点充足，拼接速度快和拼接效率高的目的。附图说明参考所附附图，以更加充分的描述本专利技术的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本专利技术范围的限制。图1为本专利技术的一种手机云台全景照片拼接方法流程图。具体实施方式下面结合附图1和具体的实施例对本专利技术作进一步的说明，但是不作为本专利技术的限定。实施例在手机上安装好指定的云台控制App，该手机可以是安卓系统也可以是苹果系统手机，然后通过蓝牙模块连接上指定的云台设备，本次实施例以手持三轴云台为例进行说明。在上述APP中设定好全景照片所需的拍摄角度，用户可以自定义需要拍摄的角度和拼接照片的数量，本实施例以拍摄180度范围内的照片为例进行说明。用户选择拍摄180度范围内的场景进行拍摄，并分成六次拍摄，每次以云台旋转36度为基准拍摄一张照片，最终将拍摄的六张照片自动进行全景拼接。具体为：手机向云台发送每次旋转36度的指令，当云台到达目标位置，告知手机，手机在此处自动对焦后拍摄一张照片存入手机存储，然后发送给云台下一个目标点。手机依次拍摄六张照片后，发送指令给手持云台停止转动，然后进入拼接流程。手机在获取上述六张有照片后，首先根据照片数量创建多条线程来运算，把整个拼接任务分割成若干部分，以将手机的计算性能更多的发挥出来。其次，使用surf算法进行特征点检测，将需要拼接的几张图片进行特征点匹配，使用最邻近方法，将最优匹配的置信度保存，同时提取这些图像匹配特征点的单应性矩阵，并根据置信度排序，删除比较低的匹配，精确匹配拼接集。在这个过程中，根据特征点估计出原始相机参数，比如焦距等，再根据估计出的焦距求出旋转矩阵来进行相机参数估计；相机参数估计完毕后，用光束平差法对所有图片进行参数校正。因为多个成对的单应性矩阵合成全景图时，会忽略全局的限制，造成累积误差。因此每一个图像都要加上光束法平差值，使图像被初始化成相同的旋转和焦距长度。由于拍摄者可能手持拍摄，图片不一定是水平的，为了防止图像出现飞行曲线，在该过程中还会进行波形校正。最后，寻找图片之间的接缝。根据图片左上角坐标，去寻找图像之间的缝合位置，并根据接缝的位置进行图像融合，对融合结果进行裁剪。此时的融合结果并不是一个标准的矩形，不符合浏览的习惯，此时通过查找上下左右四方向上最靠近内部的空像素点，来裁出一个最大的矩形图片，将最终结果保存在手机之中并展示。用户可以直接在手机存储中找到该全景照片进行查看。综上所述，本专利技术涉及一种手机云台全景照片拼接方法，通过采用surf算法对拍摄的照片进行特征点检测和特征点匹配，使用最邻近方法，将最优匹配的置信度保存，同时提取这些图像匹配特征点的单应性矩阵，并通过相机参数估计和参数校正将图像被初始化成相同的旋转和焦距长度，根据图片左上角标，寻找图像之间的缝合位置，并根据接缝的位置，进行图像融合和裁剪，最终实现了手机云台中全景照片拼接，具有拍摄稳定，重合点充足，拼接速度快和拼接效率高的优点。拼接过程没有对图片进行缩放，保证输出的结果不会丢失细节，匹配算法较为精确，不会出现一些其他算法常见的拼接痕迹。同时，便携性良好，主流配置的手机均可运行，而无需导入电脑再进行拼接。通过说明和附图，给出了具体实施方式的特定结构的典型实施例，基于本专利技术精神，还可作其他的转换。尽管上述专利技术提出了现有的较佳实施例，然而，这些内容并不作为局限。对于本领域的技术人员而言，阅读上述说明后，各种变化和修正无疑将显而易见。因此，所附的权利要求书应看作是涵盖本专利技术的真实意图和范围的全部变化和修正。在权利要求书范围内任何和所有等价的范围与内容，都应认为仍属本专利技术的意图和范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手机云台全景照片拼接方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在手机上安装指定的App，并通过无线连接方式连接上指定的云台；S2：手机向云台发送单位旋转角度，然后发送旋转指令，云台到达目标位置时，手机在此处自动对焦后拍摄一张照片存入手机存储，并重复上述过程；S3：照片数量满足一定要求后，手机发送指令停止本次转动，然后进入拼接流程；S4：将需要拼接的照片进行特征点匹配；S5：估计相机参数，并对选取的所有照片进行参数校正；S6：根据照片左上角标，寻找所述照片图像之间的缝合位置，根据缝合位置，进行图像融合和图像裁剪。S7：完成拼接并存储拼接后的全景照片。

【技术特征摘要】
1.一种手机云台全景照片拼接方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在手机上安装指定的App，并通过无线连接方式连接上指定的云台；S2：手机向云台发送单位旋转角度，然后发送旋转指令，云台到达目标位置时，手机在此处自动对焦后拍摄一张照片存入手机存储，并重复上述过程；S3：照片数量满足一定要求后，手机发送指令停止本次转动，然后进入拼接流程；S4：将需要拼接的照片进行特征点匹配；S5：估计相机参数，并对选取的所有照片进行参数校正；S6：根据照片左上角标，寻找所述照片图像之间的缝合位置，根据缝合位置，进行图像融合和图像裁剪。S7：完成拼接并存储拼接后的全景照片。2.根据权利要求1所述的一种手机云台全景照片拼接方法，其特征在于，所述步骤S4中的特征点匹配，具体包括以下步骤：S41：首先根据选择的照片数量，创建多条线程来运算，把整个拼接任务分割成若干部分；S42：对上述若干部分中的照片采用surf算法进行特征点检测；S43：使用最邻近方法，将最优匹配的置信度保存，同时提取这些图像匹配特征点的单应性矩阵。3.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：李博闻，贾文峰，赵小星，
申请(专利权)人：极翼机器人上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31