一种基于标定的大视场角图像实时拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种基于标定的大视场角图像实时拼接方法，属于图像处理和计算机视觉领域。首先利用标定算法，求解相机之间的位置关系，并利用这些先验信息求解图像之间的单应性矩阵。系统容易构建；程序简单，易于实现；利用图像之间的单应性矩阵可以计算出图像的重叠区域ROI，并对其建立能量模型，用图割算法求解；图割算法时间复杂度高，依赖于图的节点个数，这里将图像分层，逐层求解并迭代，可以求出近似全局最优解的局部最优解。最后通过对拼接缝进行简单的线性融合，对拼接后的图像进行直方图均衡化对拼接后的图像进一步优化可以使其视觉看上去更为自然。

【技术实现步骤摘要】
一种基于标定的大视场角图像实时拼接方法
本专利技术属于图像处理和计算机视觉领域，涉及通过相机之间的RT计算图像之间的单应性矩阵，并运用图割寻找图像之间最佳过渡区域。通过羽化融合和直方图均衡化对图像进行后处理使得拼接结果更自然。
技术介绍
现阶段，无人驾驶技术发展迅速，无人驾驶技术需要保证安全性，车辆的视场角越大，获取信息越完全，对驾驶的安全性有着更高的保证。广角镜头的相机虽然视场角大，但是由于图像畸变大，观测的距离受到一定的限制，为了达到大视场角的效果，需要将多个相机的图像拼接起来并实时显示。目前图像拼接主要有以下三种方法。1全局对齐方法：此方法将通过一个单应性矩阵对齐图像，先提取图像之间的特征匹配点，再用求解图像之间的单应性矩阵，优点是简单处理速度块，但仅适用于处理视差小的图像拼接，局限性很大。2以APAP(尽可能的投影映射)为代表基于网格优化的拼接方法：此方法将图像分成C1*C2个网格块，提取图像的特征点，对每个网格求解其单应性矩阵，最后进行拼接，此方法拼接效果好，但依赖图像内容，对特征点的数目及分步有较高的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于标定的大视场角图像实时拼接方法，其特征在于，包括下列步骤：/n1)标定每个相机的内部参数和外部参数；内部参数包括焦距、光心；外部参数包括旋转、平移；/n2)计算单应性矩阵：结合相机内、外部参数，以及相机间的摆放角度，场景平面距离d计算图像间的单应性矩阵；/n3)构建重叠区域模型：应用步骤2)中图像间的单应性矩阵，计算图像重叠区域ROI，对重叠区域建模；/n4)将图像分为C

【技术特征摘要】
1.一种基于标定的大视场角图像实时拼接方法，其特征在于，包括下列步骤：
1)标定每个相机的内部参数和外部参数；内部参数包括焦距、光心；外部参数包括旋转、平移；
2)计算单应性矩阵：结合相机内、外部参数，以及相机间的摆放角度，场景平面距离d计算图像间的单应性矩阵；
3)构建重叠区域模型：应用步骤2)中图像间的单应性矩阵，计算图像重叠区域ROI，对重叠区域建模；
4)将图像分为C1*C2大小的块，将分成的块看作图的节点，进行图割，找到局部最优解，再将C1*C2对应的最优缝合线所对应的节点继续分块，直至最终分块大小等于像素值，这样通过每次寻找局部最优解，最终近似的找到全局最优解；
5)直方图均衡化曝光补偿；
6)直方图均衡化减弱图像的曝光差异。


2.根据权利要求1所述的一种基于标定的大视场角图像实时拼接方法，其特征在于，步骤2)中单应性矩阵的计算，具体分为以下几个步骤：
2-1)场景中的平面在两相机的成像，设平面在第一个相机坐标系下的单位法向量为N，单位法向量为N到第一个相机中心，即坐标原点的距离为d，d根据实际情况选区合适的数值；则平面π可表示为：
NTX1＝d
其中，可知相机内参K，X1是三维点PP在第一相机坐标系下的坐标，其在第二个相机坐标系下的坐标为X2，两者关系：
X2＝R*X1+T



2-2)单应矩阵第一个相机坐标系取得后，还需要将其变换到成像平面坐标系中：
x1＝KX1
x2＝KX2
H＝KH′K-1。


3.根据权利要求1或2所述的一种基于标定的大视场角图像实时拼接方法，其特征在于，步骤2)中数学模型的建立，具体包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：仲维，向元凯，李豪杰，王智慧，刘日升，樊鑫，罗钟铉，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21