一种影像拼接接缝线网络的生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种影像拼接接缝线网络的生成方法和装置，涉及图像处理的技术领域，包括：获取目标场景的多个影像数据，并确定各个影像数据的有效区域范围，得到包含各个影像数据的有效区域多边形的有效区域多边形集；基于有效区域多边形集，确定目标场景的自由多边形集和各个自由多边形的目标数据，其中，所述目标数据包括：自由多边形的祖先有效区域多边形集，自由多边形的重叠度；基于泰森多边形理论，目标数据和自由多边形集，确定目标场景的第一接缝线网络图；利用影像数据和自由多边形集对第一接缝线网络图进行优化，得到目标接缝线网络图，解决了现有的接缝线网络生成算法在对大场景进行拼接时，稳定性较差，容易出现崩溃的技术问题。

A Method and Device for Generating Image Mosaic Seam Network

The invention provides a method and device for generating image stitching seam line network, which relates to the technical field of image processing, including acquiring multiple image data of target scene, determining the effective region range of each image data, obtaining the effective region polygon set of effective region polygon containing each image data, and determining the target field based on the effective region polygon set. The free polygon set of scene and the target data of each free polygon, in which the target data include: the ancestor effective region polygon set of free polygon, the overlap degree of free polygon; based on Tyson polygon theory, target data and free polygon set, determine the first seam network map of the target scene; use image data and free polygon set to dock the first seam By optimizing the seam network graph, the target seam network graph is obtained, which solves the technical problems of poor stability and easy collapse of existing seam network generation algorithms when splicing large scenes.

【技术实现步骤摘要】
一种影像拼接接缝线网络的生成方法和装置
本专利技术涉及图像处理的
，尤其是涉及一种影像拼接接缝线网络的生成方法和装置。
技术介绍
现有的生成影像拼接接缝线网络的方法都是在生成两两相邻影像间的接缝线的基础上，再通过接缝线的裁切获得最终的接缝线网络，进而形成每幅正射影像的有效镶嵌多边形，即每幅正射影像中对镶嵌有贡献的像素的范围。但是，在生成影像拼接接缝线网络的过程中，各个影像间的接缝线最终的形态的确定因素复杂，可以认为对于任意两个影像间的接缝线是一条随机的曲线。由于接缝线的随机性和复杂性，需要一个稳定、高效的裁切算法通过这些随机曲线彼此的裁切，进而获得大场景的接缝线网络，而现有的接缝线网络生成算法对于大场景拼接具有稳定性差，且容易崩溃等问题。针对上述问题，还未提出有效的解决方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种影像拼接接缝线网络的生成方法和装置，以缓解了现有的接缝线网络生成算法在对大场景进行拼接时，稳定性较差，容易出现崩溃的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种影像拼接接缝线网络的生成方法，该方法包括：获取目标场景的多个影像数据，并确定各个影像数据的有效区本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种影像拼接接缝线网络的生成方法，其特征在于，包括：获取目标场景的多个影像数据，并确定各个影像数据的有效区域范围，得到包含各个影像数据的有效区域多边形的有效区域多边形集；基于所述有效区域多边形集，确定所述目标场景的自由多边形集和各个自由多边形的目标数据，其中，所述目标数据包括：自由多边形的祖先有效区域多边形集，自由多边形的重叠度；基于泰森多边形理论，所述目标数据和所述自由多边形集，确定所述目标场景的第一接缝线网络图；利用所述影像数据和所述自由多边形集对所述第一接缝线网络图进行优化，得到目标接缝线网络图。

【技术特征摘要】
1.一种影像拼接接缝线网络的生成方法，其特征在于，包括：获取目标场景的多个影像数据，并确定各个影像数据的有效区域范围，得到包含各个影像数据的有效区域多边形的有效区域多边形集；基于所述有效区域多边形集，确定所述目标场景的自由多边形集和各个自由多边形的目标数据，其中，所述目标数据包括：自由多边形的祖先有效区域多边形集，自由多边形的重叠度；基于泰森多边形理论，所述目标数据和所述自由多边形集，确定所述目标场景的第一接缝线网络图；利用所述影像数据和所述自由多边形集对所述第一接缝线网络图进行优化，得到目标接缝线网络图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述有效区域多边形集，确定所述目标场景的自由多边形集和目标数据包括：基于所述有效区域多边形集，构建所述自由多边形集，其中，所述自由多边形集表示为：F＝[F1,F2,…,Fn,…,FM]，Fn为所述自由多边形集中的第n个自由多边形，所述目标场景所对应的区域为所述自由多边形集中的全部自由多边形的并集所构成的区域，M为所述自由多边形集中自由多边形的数量，且M个自由多边形中任意两个自由多边形之间不存在交集；确定所述自由多边形集中各个自由多边形的重叠度和各个自由多边形的祖先有效区域多边形，其中，每个自由多边形为N个祖先有效区域多边形的交集，且N等于该自由多边形的重叠度ci。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于泰森多边形理论，所述目标数据和所述自由多边形集，确定所述目标场景的第一接缝线网络图包括：基于上述泰森多边形理论，所述目标数据和所述自由多边形集，确定所述自由多边形集中每个自由多边形对应的泰森多边形图的接缝线网络图，得到M个接缝线网络图，其中，M为所述自由多边形集中自由多边形的数量；基于所述M个接缝线网络图确定所述目标场景的第一接缝线网络图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述自由多边形集中每个自由多边形的接缝线网络图包括：基于所述目标数据和所述自由多边形集，确定自由多边形Fi的邻接父多边形集fi，以及所述自由多边形Fi与所述邻接父多边形集fi中各个邻接父多边形之间的公共边，其中，所述邻接父多边形集n为所述自由多边形Fi的邻接父多边形的数量，ani为所述自由多边形Fi的祖先有效多边形集，且kj≠i，i依次取1至M；基于所述自由多边形Fi的邻接父多边形集fi，确定所述自由多边形Fi对应的泰森多边形图的接缝线网络图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述自由多边形Fi的邻接父多边形集fi，确定所述自由多边形Fi对应的泰森多边形图的接缝线网络图包括：基于所述公共边，构造所述自由多边形Fi的生成元线段集，其中，所述生成元线段集为Ti，且Ti＝[t1,t2,…,tl]，l为所述生成元线段集Ti中生成元的数量，一个生成元对应所述自由多边形Fi的一个邻接父多边形的一条边；基于泰森多边形理论和所述生成元线段集Ti，生成所述自由多边形Fi的泰森多边形图，其中，所述泰森多边形图中包含子区域集Fi,j＝[Fi,1，F...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖明兴，沈均平，刘东升，葛慧斌，宋权，廖通逵，
申请(专利权)人：北京航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11