图像拼接方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种图像拼接方法、装置及终端设备，该方法包括：S11：对参考图像和待拼接图像进行特征匹配，确定匹配点数据集以及重叠区域；S12：获取参考图像中重叠区域的多个局域像素，组成监督数据集；S13：选取匹配点数据集中预设数量的匹配点对确定单应矩阵；S14：基于监督数据集与单应矩阵确定映射数据集，并计算监督数据集与映射数据集的像素误差；S15：检测步骤S13的执行次数，若步骤S13的执行次数未达到预设次数，则返回执行步骤S13～S14；若步骤S13的执行次数达到预设次数，则选取像素误差最小的单应矩阵进行图像拼接。本发明专利技术提供的图像拼接方法、装置及终端设备能够提高图像的拼接精度。

Image splicing method, device and terminal equipment

【技术实现步骤摘要】
图像拼接方法、装置及终端设备
本专利技术属于图像处理
，更具体地说，是涉及一种图像拼接方法、装置及终端设备。
技术介绍
图像拼接技术可以有效解决宽视场图像获取问题，是“全景视频”热点应用的技术基础，在视频会议、监控和遥感测绘等领域有广泛的应用。目前的应用较广的图像拼接算法主要为SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法和SURF(Speeded-UpRobustFeatures)算法。无论采用SIFT算法，还是SURF算法，在完成特征提取和特征匹配之后，都至少需要4对特征匹配点计算参考图像和待拼接图像之间的坐标转换参数，即单应矩阵。然而，在大多数图像拼接场合，在应用SIFT算法或者SUFT算法进行特征匹配后，会得到多于4对的特征匹配点。由于图像多样性、模糊和噪声等干扰特性，有些匹配点对存在误差，甚至错误，不应用于计算单应矩阵。因此，需要从原始匹配点对中选出最优的4对特征匹配点，以尽可能准确地计算单应矩阵。现有技术中，SIFT算法和SURF算法主要采用RANSAC(RandomSamplingConsensus)算法来选择最优的4对特征匹配点。RANSAC算法的主要内容为：随机抽样4对匹配点，作为一个组合，计算单应矩阵，再计算其余匹配点由单应矩阵映射为内点(即匹配误差在阈值范围内的匹配点)的数目。重复抽样，通过比较各组合得到的内点数目大小来确定最佳4对匹配点组合以及单应矩阵。然而，RANSAC算法难以适应“内点”占比低的情形，比如得到12对匹配点，其中4对内点，8对外点(即匹配误差超出阈值范围的匹配点)，这种情况下，RANSAC算法优选出错误组合的概率很高，得到的单应矩阵不够准确，导致后续的图像拼接也不够准确。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种图像拼接方法、装置及终端设备，以提高图像的拼接精度。本专利技术实施例的第一方面，提供了一种图像拼接方法，包括：S11：对获取的参考图像和待拼接图像进行特征匹配，确定参考图像和待拼接图像的匹配点数据集，以及参考图像和待拼接图像的重叠区域；S12：获取参考图像中所述重叠区域的多个局域像素，组成监督数据集；S13：选取所述匹配点数据集中预设数量的匹配点对，并基于预设数量的匹配点对确定待拼接图像相对于参考图像的单应矩阵；S14：基于所述监督数据集与所述单应矩阵确定所述监督数据集在待拼接图像上的映射数据集，并计算所述监督数据集与所述映射数据集之间的像素误差；S15：检测步骤S13的执行次数，若步骤S13的执行次数未达到预设次数，则返回执行步骤S13～S14；若步骤S13的执行次数达到预设次数，则选取像素误差最小的单应矩阵作为最优单应矩阵，并基于最优单应矩阵对参考图像和待拼接图像进行拼接。本专利技术实施例的第二方面，提供了一种图像拼接装置，包括：特征匹配模块，用于执行步骤S11，其中，步骤S11包括：对获取的参考图像和待拼接图像进行特征匹配，确定参考图像和待拼接图像的匹配点数据集，以及参考图像和待拼接图像的重叠区域；数据获取模块，用于执行步骤S12，其中，步骤S12包括：获取参考图像中所述重叠区域的多个局域像素，组成监督数据集；矩阵计算模块，用于执行步骤S13，其中，步骤S13包括：选取所述匹配点数据集中预设数量的匹配点对，并基于预设数量的匹配点对确定待拼接图像相对于参考图像的单应矩阵；误差确定模块，用于执行步骤S14，其中，步骤S14包括：基于所述监督数据集与所述单应矩阵确定所述监督数据集在待拼接图像上的映射数据集，并计算所述监督数据集与所述映射数据集之间的像素误差；循环模块，用于执行步骤S15，其中，步骤S15包括：检测步骤S13的执行次数，若步骤S13的执行次数未达到预设次数，则返回执行步骤S13～S14；若步骤S13的执行次数达到预设次数，则选取像素误差最小的单应矩阵作为最优单应矩阵，并基于最优单应矩阵对参考图像和待拼接图像进行拼接。本专利技术实施例的第三方面，提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的图像拼接方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的图像拼接方法的步骤。本专利技术实施例提供的图像拼接方法、装置及终端设备的有益效果在于：与现有技术相比，本专利技术实施例从参考图像中的重叠区域任选出多个局域像素，组成监督数据集，再将监督数据集通过单应矩阵映射得到映射数据集，通过映射数据集与监督数据集的像素误差来选择最优的单应矩阵，有效避免了“内点占比低”所导致的图像拼接不够准确的情况，提高了图像的拼接精度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例提供的图像拼接方法的流程示意图；图2为本专利技术另一实施例提供的图像拼接方法的流程示意图；图3为本专利技术一实施例提供的图像拼接装置的结构框图；图4为本专利技术一实施例提供的终端设备的示意框图。具体实施方式为了使本专利技术所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。请参考图1，图1为本专利技术一实施例提供的图像拼接方法的流程示意图，该方法包括：S11：对获取的参考图像和待拼接图像进行特征匹配，确定参考图像和待拼接图像的匹配点数据集，以及参考图像和待拼接图像的重叠区域。在本实施例中，可首先获取参考图像和待拼接图像，再使用SIFT算法或者SUFT算法对参考图像和待拼接图像进行特征匹配，得到参考图像和待拼接图像的特征匹配结果，最后基于参考图像和待拼接图像的特征匹配结果确定参考图像和待拼接图像的匹配点数据集、以及参考图像和待拼接图像的重叠区域。其中，参考图像和待拼接图像的匹配点数据集中包含所有参考图像和待拼接图像的匹配点对。S12：获取参考图像中重叠区域的多个局域像素，组成监督数据集。在本实施例中，可随机选取参考图像中重叠区域的多个局域像素(也即多个局域像素点)，多个局域像素组成监督数据集。在本实施例中，重叠区域指的是参考图像与待拼接图像的重叠区域，参考图像中重叠区域指的是参考图像中与待拼接图像重叠的区域。S13：选取匹配点数据集中预设数量的匹配点对，并基于预设数量的匹配点对确定待拼接图像相对于参考图像的单应矩阵。在本实施例中，可随机选取4组匹配点对(也即预设数量为4)，并根据随机选取的4组匹配点对计算待拼接图像相对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像拼接方法，其特征在于，包括：/nS11：对获取的参考图像和待拼接图像进行特征匹配，确定参考图像和待拼接图像的匹配点数据集，以及参考图像和待拼接图像的重叠区域；/nS12：获取参考图像中所述重叠区域的多个局域像素，组成监督数据集；/nS13：选取所述匹配点数据集中预设数量的匹配点对，并基于预设数量的匹配点对确定待拼接图像相对于参考图像的单应矩阵；/nS14：基于所述监督数据集与所述单应矩阵确定所述监督数据集在待拼接图像上的映射数据集，并计算所述监督数据集与所述映射数据集之间的像素误差；/nS15：检测步骤S13的执行次数，若步骤S13的执行次数未达到预设次数，则返回执行步骤S13～S14；若步骤S13的执行次数达到预设次数，则选取像素误差最小的单应矩阵作为最优单应矩阵，并基于最优单应矩阵对参考图像和待拼接图像进行拼接。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像拼接方法，其特征在于，包括：
S11：对获取的参考图像和待拼接图像进行特征匹配，确定参考图像和待拼接图像的匹配点数据集，以及参考图像和待拼接图像的重叠区域；
S12：获取参考图像中所述重叠区域的多个局域像素，组成监督数据集；
S13：选取所述匹配点数据集中预设数量的匹配点对，并基于预设数量的匹配点对确定待拼接图像相对于参考图像的单应矩阵；
S14：基于所述监督数据集与所述单应矩阵确定所述监督数据集在待拼接图像上的映射数据集，并计算所述监督数据集与所述映射数据集之间的像素误差；
S15：检测步骤S13的执行次数，若步骤S13的执行次数未达到预设次数，则返回执行步骤S13～S14；若步骤S13的执行次数达到预设次数，则选取像素误差最小的单应矩阵作为最优单应矩阵，并基于最优单应矩阵对参考图像和待拼接图像进行拼接。


2.如权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，在步骤S15之后，还包括：
S21：对映射数据集中的各个局域像素进行K次移位变换，得到K个变换数据集；分别计算K个变换数据集与监督数据集之间的像素误差，得到K个像素误差；
S22：选取所述K个像素误差中最小的像素误差，记为第一像素误差，并将最优单应矩阵对应的像素误差记为第二像素误差；
S23：若第一像素误差小于第二像素误差，则获取第一像素误差对应的映射数据集的移位变换数值，并根据所述移位变换数值对拼接图像进行微调；其中，拼接图像为基于最优单应矩阵对参考图像和待拼接图像进行拼接后的图像。


3.如权利要求2所述的图像拼接方法，其特征在于，对映射数据集中的各个局域像素进行K次移位变换，包括：
设定映射数据集中的各个局域像素的移位方向以及移位间隔；
基于设定的移位方向以及移位间隔对映射数据集中的各个局域像素进行K次移位变换。


4.如权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，若预设数量为4，则确定待拼接图像相对于参考图像的单应矩阵的方法为：



其中，Hi为待拼接图像相对于参考图像的单应矩阵，h＝[h1h2…h7h8]T；
其中，h的确定方法为：
h＝(ATA)-1ATb
其中，A的确定方法为：



其中，b的确定方法为：
b＝[x′i1y′i1…x′i4y′i4]T
其中，(xi1,yi1,x′i1,y′i1)、(xi2,yi2,x′i2,y′i2)、(xi3,yi3,x′i3,y′i3)、(xi4,yi4,x′i4,y′i4)为4个匹配点对。


5.如权利要求4所述的图像拼接方法，其特征在于，确定所述监督数据集在待拼接图像上的映射数据集的方法为：
对所述监督数据集中的每个局域像素进行单应矩阵的变换，得到所述监督数据集在待拼接图像上的映射数据集；
其中，单应矩阵的变换方法为：

【专利技术属性】
技术研发人员：郭希维，赵慎，方丹，何鹏，谢建华，王红云，高伟伟，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军工程大学，
类型：发明
国别省市：河北;13