一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法，包括以下步骤：对采集的图像进行光照补偿和畸变校正处理，并求得图像中的实际道面尺寸与图像的映射比例的初始值PPM

【技术实现步骤摘要】
一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法
本专利技术涉及大面积平面图像混合拼接
，尤其是一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法。
技术介绍
图像拼接技术，是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术，其主要包括单纯按位置组合照片和特征点匹配图像两种方式。本文所述的图像拼接主要运用于道面检测，道面检测机器人运行过程中，在大面积地面按照一定规则采集了一系列图像，每张图像记录有当前位置。现有技术是按照图像记录的位置信息，以及实际测量的每张图像可覆盖范围，将所有采集的图像直接合成为一张图像(检测的路面)。现有技术存在以下缺陷：第一，采用单纯按位置组合照片的方式：由于机器人运行和位置采集系统各种原因综合，每张图像的位置信息存在一定的抖动，合成的整图存在明显的误差；第二，现有技术采用特征点匹配图像的方式：其参考计算机视觉一般做法，对相邻图像提取特征，然后根据特征点匹配情况，计算对应图形之间的位置关系矩阵，然后使用图像融合技术，将对应图片合成为一张。在路面检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1，对道面检测机器人采集的图像进行光照补偿和畸变校正处理，并求得图像中的实际道面尺寸与图像的映射比例的初始值PPM

【技术特征摘要】
1.一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，对道面检测机器人采集的图像进行光照补偿和畸变校正处理，并求得图像中的实际道面尺寸与图像的映射比例的初始值PPM0；
步骤S2，根据道面检测机器人的行进轨迹和初始值PPM0，并采用组合方式获得原始大图Reslmg；
步骤S3，求得步骤S2中相邻的图像的重合率的平均值，根据重合率的平均值提取并匹配相邻的图像的重合部分的匹配特征点对，并计算相邻图像的相对偏移量的平均值(delta_x，delta_y)；
步骤S4，以相邻图像的前一图像为基准，将相邻图像的后一图像移动(-delta_x，-delta_y)，得到数个图像联通集img_connect_set_i；
步骤S5，更新任一图像联通集img_connect_set_i中的实际道面尺寸与图像的映射比例的坐标比例尺PPM1；
步骤S6，判断相邻列的两个图像联通集img_connect_set_i中任意两个图像之间是否存在重叠部分，若是，则根据所述两个图像的特征值匹配求得相对偏移量(delta_x1，delta_y1)，并进入步骤S7进行位置校正；否则，进入步骤S8；
步骤S7，以相邻列其中之一的图像联通集img_connect_set_i为基准，并以(-delta_x1，-delta_y1)调整另一图像联通集img_connect_set_i，并使两个图像在原始大图Reslmg中重合；
步骤S8，获得数个图像联通集Z；
步骤S9，获取任一图像联通集Z的中心位置，并根据坐标比例尺PPM1计算获得数个图像联通集Z在原始大图Reslmg中的平均位置；根据平均位置摆放所述数个图像联通集Z，以获得拼接图像。


2.根据权利要求1所述的一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法，其特征在于，所述步骤S2中，道面检测机器人采用栅状折返方式采集道面的图像，并将任一折返起始的图像旋转180°。


3.根据权利要求1所述的一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法，其特征在于，所述道面检测机器人采用编码器或时间触发相机拍摄图像，且所述道面检测机器人采用直线行进方式。


4.根据权利要求1所述的一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法，其特征在于，所述步骤S3中，计算相邻图像的相对偏移量的平均值(delta_x,delta_y)，具体如下：
步骤S31，提取并匹配相邻的图像的重合部分的所有匹配特征点对；
步骤S32，求得重合部分的所有匹配特征点的相对偏移量的平均值(delta_x,delta_y)。


5.根据权利要求1所述的一种应用于大面积平面图像的混合拼接方法，其特征在于，所述步骤S5中，更新任一图像联通集img_connec...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄敏，贺骥，杨辉，李鹏程，桂仲成，
申请(专利权)人：上海圭目机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31