拼接图像校正方法及装置制造方法及图纸

技术编号:26305563 阅读:39 留言:0更新日期:2020-11-10 20:03
本发明专利技术提供一种拼接图像校正方法及装置,方法包括:获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像;其中,所述目标场景划分为多个区域;将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像;基于所述目标场景对应的全景图像对所述目标场景的拼接图像进行校正。本发明专利技术能够降低拼接图像上拼接区域的失真程度和边缘的发散程度,使得拼接图像的边缘锐利度,以及拼接区的过度程度更加自然。

【技术实现步骤摘要】
拼接图像校正方法及装置
本专利技术涉及图像拼接
,具体涉及一种拼接图像校正方法及装置。
技术介绍
图像拼接是将同一场景中的多个子图像拼接成更宽场图像的一种方法,主要用来解决单次成像视场受限的问题。在医学成像、计算机视觉、无人机航拍、遥感图像、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接输出的是两幅图像的并集,即提取两幅输入图像的重叠部分,根据特征点进行配准,构建坐标变换矩阵,实现两幅图像的融合,输出一幅具有更宽视场的图像。当前的图像拼接算法大都基于该设想实现的,逻辑简单,具有一定的通用性,但也存在一定问题,通常需要引入额外的校正算法,使拼接后的图像显示更加自然。显微图像是指经过光学或电子学显微镜放大后的微区图像,在纳米材料、生物医学等领域有着广泛的应用。显微镜的放大倍率越大,视场越小,通常需要通过图像拼接的方法来获得全景的高分辨图像。当前,多张显微图像的拼接通常会存在拼接缝隙或错位,过渡区域色度对比明显等现象。因此,亟需一种简单高效的对拼接显微图像进行校正的方法。
技术实现思路
针对现有技术中的问题,本专利技术提供一种拼接图像校正方法及装置,能够降低拼接图像上拼接区域的失真程度和边缘的发散程度,使得拼接图像的边缘锐利度,以及拼接区的过度程度更加自然。为解决上述技术问题,本专利技术提供以下技术方案:第一方面,本专利技术提供一种拼接图像校正方法,包括:获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像;其中,所述目标场景划分为多个区域;将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像;基于所述目标场景对应的全景图像对所述目标场景的拼接图像进行校正。其中,所述获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像,包括:采用低倍物镜对所述目标区域进行图像采集得到所述目标场景对应的全景图像;采用高倍物镜分别对所述目标区域上各个区域进行图像采集,得到所述目标场景上各个区域各自对应的子图像。其中,所述将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像,包括:确定各个子图像各自对应的重叠区域并提取各个所述重叠区域各自对应的图像特征;根据图像特征对任意相邻的两个子图像进行拼接处理,得到所述目标场景的拼接图像。其中,所述基于所述目标场景对应的全景图像对所述目标场景的拼接图像进行校正,包括:将所述全景图像进行放大处理,以使所述全景图像的比例尺与所述拼接图像的比例尺相同;确定放大处理后的全景图像上的目标子区域;根据所述目标子区域对是拼接图像上的拼接处和边缘进行校正。其中,所述根据所述目标子区域对是拼接图像上的拼接处和边缘进行校正,包括:对所述拼接图像上的拼接处和边缘进行位置修正和色度修正。第二方面,本专利技术提供一种拼接图像校正装置,包括:采集单元,用于获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像;其中,所述目标场景划分为多个区域;拼接单元,用于将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像;校正单元,用于基于所述目标场景对应的全景图像对所述目标场景的拼接图像进行校正。其中,所述采集单元包括:第一采集子单元,用于采用低倍物镜对所述目标区域进行图像采集得到所述目标场景对应的全景图像;第二采集子单元,用于采用高倍物镜分别对所述目标区域上各个区域进行图像采集,得到所述目标场景上各个区域各自对应的子图像。其中,所述拼接单元包括:图像特征子单元,用于确定各个子图像各自对应的重叠区域并提取各个所述重叠区域各自对应的图像特征;图像处理子单元,用于根据图像特征对任意相邻的两个子图像进行拼接处理,得到所述目标场景的拼接图像。其中,所述校正单元包括:放大子单元,用于将所述全景图像进行放大处理,以使所述全景图像的比例尺与所述拼接图像的比例尺相同;校正区子单元,用于确定放大处理后的全景图像上的目标子区域;校正子单元,用于根据所述目标子区域对是拼接图像上的拼接处和边缘进行校正。其中,所述校正子单元包括:修正模块,用于对所述拼接图像上的拼接处和边缘进行位置修正和色度修正。第三方面,本专利技术提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现所述的拼接图像校正方法的步骤。第四方面,本专利技术提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现所述的拼接图像校正方法的步骤。由上述技术方案可知,本专利技术提供一种拼接图像校正方法及装置,通过获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像;其中,所述目标场景划分为多个区域;将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像;基于所述目标场景对应的全景图像对所述目标场景的拼接图像进行校正,能够降低拼接图像上拼接区域的失真程度和边缘的发散程度,使得拼接图像的边缘锐利度,以及拼接区的过度程度更加自然。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,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为本专利技术实施例中的拼接图像校正方法的流程示意图。图2为本专利技术实施例中的拼接图像校正方法中步骤S103的流程示意图。图3为本专利技术实施例中的拼接图像校正装置的结构示意图。图4为本专利技术实施例拼接图像校正装置中校正单元的结构示意图。图5为本专利技术实施例中的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供一种拼接图像校正方法的实施例,参见图1,所述拼接图像校正方法具体包含有如下内容:S101:获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像;其中,所述目标场景划分为多个区域;在进行高分辨显微图像采集时,根据微小物体的大小选用合适的低倍物镜对目标场景采集一张宽场全景图像,其中,目标场景是指显微图像上的感兴趣的区域。在高倍物镜下对该目标场景进行分区域采集。因此能够获得一张全景图像(即宽场图像)以及多张子图像(即高分辨子图像)。S102:将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像;在本步骤中,基于图像特征的图像配准和图像融合的方法实现两幅或多幅图像拼接的。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种拼接图像校正方法,其特征在于,包括:/n获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像;其中,所述目标场景划分为多个区域;/n将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像;/n基于所述目标场景对应的全景图像对所述目标场景的拼接图像进行校正。/n

【技术特征摘要】
1.一种拼接图像校正方法,其特征在于,包括:
获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像;其中,所述目标场景划分为多个区域;
将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像;
基于所述目标场景对应的全景图像对所述目标场景的拼接图像进行校正。


2.根据权利要求1所述的拼接图像校正方法,其特征在于,所述获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像,包括:
采用低倍物镜对所述目标区域进行图像采集得到所述目标场景对应的全景图像;
采用高倍物镜分别对所述目标区域上各个区域进行图像采集,得到所述目标场景上各个区域各自对应的子图像。


3.根据权利要求1所述的拼接图像校正方法,其特征在于,所述将各个区域各自对应的子图像进行拼接处理得到所述目标场景的拼接图像,包括:
确定各个子图像各自对应的重叠区域并提取各个所述重叠区域各自对应的图像特征;
根据图像特征对任意相邻的两个子图像进行拼接处理,得到所述目标场景的拼接图像。


4.根据权利要求1所述的拼接图像校正方法,其特征在于,所述基于所述目标场景对应的全景图像对所述目标场景的拼接图像进行校正,包括:
将所述全景图像进行放大处理,以使所述全景图像的比例尺与所述拼接图像的比例尺相同;
确定放大处理后的全景图像上的目标子区域;
根据所述目标子区域对是拼接图像上的拼接处和边缘进行校正。


5.根据权利要求4所述的拼接图像校正方法,其特征在于,所述根据所述目标子区域对是拼接图像上的拼接处和边缘进行校正,包括:
对所述拼接图像上的拼接处和边缘进行位置修正和色度修正。


6.一种拼接图像校正装置,其特征在于,包括:
采集单元,用于获取目标场景上各个区域各自对应的子图像和该目标场景对应的全景图像;其中,所述目标场景划分为...

【专利技术属性】
技术研发人员:董安宁陈静陈兴海蔡宏太陈海霞
申请(专利权)人:北京卓立汉光仪器有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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