基于损失函数的图像相对旋转角计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于损失函数的图像相对旋转角计算方法，包括：采集获取任意相邻的两幅待拼接的图像，并采用surf算法匹配检测特征点，得到N对特征匹配点对；采用RANSAC算法进行特征点筛选，筛选获得M对特征匹配点对；以其中之一图像为基准，求得平移向量；获得相邻的两幅待拼接的图像的原始航向角；建立寻找最佳旋转角度的目标函数，并求得目标函数取值最小时对应的旋转角θ，求得两幅待拼接的图像的相对旋转角

【技术实现步骤摘要】
基于损失函数的图像相对旋转角计算方法
本专利技术涉及图像拼接
，尤其是基于损失函数的图像相对旋转角计算方法。
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。在图像拼接中，较为流行的方式是单应性矩阵，其主要步骤是：加载待拼接的图像；创建AKAZE征提取器；提取关键点跟描述子特征；描述子匹配并提取匹配较好的关键点；单应性矩阵图像对齐；创建融合遮罩层，准备开始融合；图像透视变换与融合操作；输出拼接之后的全景图。但是，单应性矩阵也存在以下问题：第一，图像拼接中，如果采用寻找单应性矩阵的方式，会导致图像变形的传递；若进行大面积图像拼接，那么用单应性矩阵的方式拼接是不合适的。第二，为了兼顾拼接后的定位准确，同样不允许对图像发生较大形变。另外，如专利申请号为“201711132452.5”、名称为“一种基于无人机POS信息与图像SURF特征结合的图像拼接方法”的中国专利技术专利。其采用全局拼接，将四个角进行变换，同样地，该技术同样存在图像形变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于损失函数的图像相对旋转角计算方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集获取任意相邻的两幅待拼接的图像，并采用surf算法匹配检测特征点，得到N对特征匹配点对，并分别标记两幅待拼接的图像的特征匹配点集Kpts0A和Kpts0B；所述N为大于1的自然数；/n采用RANSAC算法进行特征点筛选，筛选获得M对特征匹配点对；并分别标记两幅待拼接的图像筛选后的特征匹配点集KptsA和KptsB；所述M为小于等于N的自然数；/n以两幅待拼接的图像中的其中之一图像为基准，并以筛选后第i个特征匹配点对之间的距离换算成平移向量T

【技术特征摘要】
1.基于损失函数的图像相对旋转角计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集获取任意相邻的两幅待拼接的图像，并采用surf算法匹配检测特征点，得到N对特征匹配点对，并分别标记两幅待拼接的图像的特征匹配点集Kpts0A和Kpts0B；所述N为大于1的自然数；
采用RANSAC算法进行特征点筛选，筛选获得M对特征匹配点对；并分别标记两幅待拼接的图像筛选后的特征匹配点集KptsA和KptsB；所述M为小于等于N的自然数；
以两幅待拼接的图像中的其中之一图像为基准，并以筛选后第i个特征匹配点对之间的距离换算成平移向量Ti，并平移另一待拼接的图像；
获得相邻的两幅待拼接的图像的原始航向角Angle；
建立寻找最佳旋转角度的目标函数，其表达式为：

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏程，杨辉，费越，黄敏，桂仲成，
申请(专利权)人：成都圭目机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51