用于融合局部图像的方法、装置、服务器和介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了用于融合局部图像的方法、装置、服务器和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标车载设备拍摄的地图图像序列集和与地图图像序列集中的每个地图图像对应的目标车辆数据。基于地图图像序列集确定待匹配图像序列和基本图像序列。从基本图像序列中选择与待匹配图像的相似度大于预设阈值的基本图像作为第一基本图像。对待匹配图像序列与各个第一基本图像进行误差分析以生成图像误差值序列。将最小的图像误差值对应的第一基本图像与待匹配图像进行组合以生成图像组。将所生成的图像组中的每个图像组中的各个图像进行图像融合以生成融合后局部图像。该实施方式及时精确的融合了多个地图图像序列，进而可以应用于自动驾驶领域。

【技术实现步骤摘要】
用于融合局部图像的方法、装置、服务器和介质
本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及用于融合局部图像方法、装置、服务器和介质。
技术介绍
图像融合，是将多源信息采集到的关于同一目标的图像数据综合成高质量图像的一项技术。目前，图像融合技术通常采用的方式为：通过对图像的像素数据或者特征数据进行处理而获得融合图像的过程。然而，当采用上述方法进行图像融合时，经常会存在如下技术问题：第一，图像融合不及时以及融合不精确，进而导致融合的图像难以用于车辆自动驾驶领域；第二，针对任意多个地图图像序列的图像融合，存在大量相似度较高的图像，造成数据冗余以至于影响图像融合效率；第三，不能同时对任意多个图像序列进行图像融合得到更好的体现结果，而且造成图像融合的精确度降低。
技术实现思路
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了用于融合局部图像的方法、装置、服务器和介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。第一方面，本公开的一些实施例提供了一种用于融合局部图像的方法，该方法包括：获取目标车载设备拍摄的地图图像序列集和与上述地图图像序列集中的每个地图图像对应的目标车辆数据；基于上述地图图像序列集确定待匹配图像序列和基本图像序列，其中，上述待匹配图像序列是上述地图图像序列集中的一个地图图像序列，上述基本图像序列是上述地图图像序列集中的至少一个地图图像序列；对于上述待匹配图像序列中的每个待匹配图像，从上述基本图像序列中选择与上述待匹配图像的相似度大于预设阈值的基本图像作为第一基本图像，得到第一基本图像序列；基于所获取的目标车辆数据，对上述待匹配图像序列中的每个待匹配图像与所得到的第一基本图像序列中的每个第一基本图像序列中的各个第一基本图像进行误差分析以生成图像误差值序列，得到图像误差值序列集；将上述图像误差值序列集中的每个图像误差值序列中最小的图像误差值对应的第一基本图像与待匹配图像进行组合以生成图像组；将所生成的图像组中的每个图像组中的各个图像进行图像融合以生成融合后局部图像，得到融合后局部图像序列。第二方面，本公开的一些实施例提供了一种用于融合局部图像的装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标车载设备拍摄的地图图像序列集和与上述地图图像序列集中的每个地图图像对应的目标车辆数据；选择单元，被配置成基于上述地图图像序列集确定待匹配图像序列和基本图像序列，其中，上述待匹配图像序列是上述地图图像序列集中的一个地图图像序列，上述基本图像序列是上述地图图像序列集中的至少一个地图图像序列；第一生成单元，被配置成对于上述待匹配图像序列中的每个待匹配图像，从上述基本图像序列中选择与上述待匹配图像的相似度大于预设阈值的基本图像作为第一基本图像，得到第一基本图像序列；第二生成单元，被配置成基于所获取的目标车辆数据，对上述待匹配图像序列中的每个待匹配图像与所得到的第一基本图像序列中的每个第一基本图像序列中的各个第一基本图像进行误差分析以生成图像误差值序列，得到图像误差值序列集；第三生成单元，被配置成将上述图像误差值序列集中的每个图像误差值序列中最小的图像误差值对应的第一基本图像与待匹配图像进行组合以生成图像组；融合单元，被配置成将所生成的图像组中的每个图像组中的各个图像进行图像融合以生成融合后局部图像，得到融合后局部图像序列。第三方面，本公开的一些实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；摄像头，被配置成采集图像；当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中所描述的方法。本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：通过获取目标车载设备拍摄的图像序列集和与上述图像序列集中每个图像对应的目标车辆数据。然后，可以从图像序列集中选出一个图像序列作为待匹配图像序列，另外选出至少一个图像序列作为基本图像序列。由此，可以从基本图像序列中选出与待匹配图像序列中每个待匹配图像相匹配的至少一个基本图像。再然后，就可以生成每个待匹配图像与匹配的每个基本图像之间的误差值。从而，可以选出与每个待匹配图像与待匹配图像误差值最小的基本图像作为一个匹配图像组。因此，减少待融合图像之间的误差，提高融合的准确度。最后，可以将得到的每个匹配图像组中的各个图像进行融合生成融合后局部图像，得到融合后局部图像序列。该实施方式及时精确的融合了多个地图图像序列，进而可以应用于自动驾驶领域。附图说明结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。图1是根据本公开的一些实施例的用于融合局部图像方法的一个应用场景的示意图；图2是根据本公开的用于融合局部图像方法的一些实施例的流程图；图3是根据本公开的用于融合局部图像的装置的一些实施例的结构示意图；图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。图1是本公开的一些实施例的用于融合局部图像的方法的一个应用场景的示意图。在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取目标车载设备拍摄的图像序列集102和与上述图像序列集中的每个图像对应的目标车辆数据103。之后，基于上述图像序列集102确定待匹配图像序列104和基本图像序列105，其中，上述待匹配图像序列104是上述地图图像序列集102中的一个地图图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于融合局部图像的方法，包括：/n获取目标车载设备拍摄的地图图像序列集和与所述地图图像序列集中的每个地图图像对应的目标车辆数据；/n基于所述地图图像序列集确定待匹配图像序列和基本图像序列，其中，所述待匹配图像序列是所述地图图像序列集中的一个地图图像序列，所述基本图像序列是所述地图图像序列集中的至少一个地图图像序列；/n对于所述待匹配图像序列中的每个待匹配图像，从所述基本图像序列中选择与所述待匹配图像的相似度大于预设阈值的基本图像作为第一基本图像，得到第一基本图像序列；/n基于所获取的目标车辆数据，对所述待匹配图像序列中的每个待匹配图像与所得到的第一基本图像序列中的每个第一基本图像序列中的各个第一基本图像进行误差分析以生成图像误差值序列，得到图像误差值序列集；/n将所述图像误差值序列集中的每个图像误差值序列中最小的图像误差值对应的第一基本图像与待匹配图像进行组合以生成图像组；/n将所生成的图像组中的每个图像组中的各个图像进行图像融合以生成融合后局部图像，得到融合后局部图像序列。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于融合局部图像的方法，包括：
获取目标车载设备拍摄的地图图像序列集和与所述地图图像序列集中的每个地图图像对应的目标车辆数据；
基于所述地图图像序列集确定待匹配图像序列和基本图像序列，其中，所述待匹配图像序列是所述地图图像序列集中的一个地图图像序列，所述基本图像序列是所述地图图像序列集中的至少一个地图图像序列；
对于所述待匹配图像序列中的每个待匹配图像，从所述基本图像序列中选择与所述待匹配图像的相似度大于预设阈值的基本图像作为第一基本图像，得到第一基本图像序列；
基于所获取的目标车辆数据，对所述待匹配图像序列中的每个待匹配图像与所得到的第一基本图像序列中的每个第一基本图像序列中的各个第一基本图像进行误差分析以生成图像误差值序列，得到图像误差值序列集；
将所述图像误差值序列集中的每个图像误差值序列中最小的图像误差值对应的第一基本图像与待匹配图像进行组合以生成图像组；
将所生成的图像组中的每个图像组中的各个图像进行图像融合以生成融合后局部图像，得到融合后局部图像序列。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述基本图像序列中选择与所述待匹配图像的相似度大于预设阈值的基本图像作为第一基本图像，包括：
对所述基本图像序列中的每个基本图像进行特征提取以生成特征词组，得到特征词组序列；
确定所述特征词组序列中各个特征词组中的各个特征词的类别，得到特征词类别组；
基于所述特征词类别组，利用所述基本图像序列中的每个基本图像对应的特征词组中的各个特征词对所述基本图像进行特征描述以生成基本图像多维特征描述子；
确定所述待匹配图像的多维特征描述子；
将所述待匹配图像的多维特征描述子与所述基本图像多维特征描述子序列中的各个基本图像多维特征描述子进行相似度对比以生成多个相似度值；
将所述多个相似度值中大于预设阈值的相似度值对应的基本图像作为第一基本图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述特征词类别组，利用所述基本图像序列中的每个基本图像对应的特征词组中的各个特征词对所述基本图像进行特征描述以生成基本图像多维特征描述子，包括：
基于所述特征词类别组，确定所述基本图像对应的特征词组中的各个特征词的特征词类别，得到基本图像特征词类别组；
利用所述基本图像特征词类别组中的各个基本图像特征词类别对所述基本图像进行特征描述以生成基本图像多维特征描述子。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述确定所述待匹配图像的多维特征描述子，包括：
对所述待匹配图像进行特征提取以生成待匹配图像特征词组；
基于所述特征词类别组，确定所述待匹配图像特征词组中的各个待匹配图像特征词的特征词类别，得到待匹配图像特征词类别组；
利用所述待匹配图像特征词类别组中的各个待匹配图像特征词类别对所述待匹配图像进行特征描述以生成待匹配图像多维特征描述子。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述待匹配图像序列中的每个待匹配图像与所得到的第一基本图像序列中的每个第一基本图像序列中的各个第一基本图像进行误差分析以生成图像误差值序列，包括：
确定所述待匹配图像序列中的每个待匹配图像和与所述待匹配图像所对应的所述目标车辆数据，其中，所述目标车辆数据包括以下至少一项：目标车辆的旋转矩阵、章动角向量、旋进角向量、自转角向量、横轴平移向量、纵轴平移向量和竖轴平移向量；
利用以下公式对所述待匹配图像序列中的每个待匹配图像与所对应的所得到的第一基本图像序列中的每个第一基本图像序列中的各个第一基本图像进行误差分析生成图像误差值序列：



其中，T表示旋转矩阵；
Te表示误差旋转矩阵；
x表示第x个图像；
i表示第i个图像；
x→i表示第x个图像到第i个图像；
i≠x表示两个图像不相同；
n表示n个图像序列；
Te(x→i)表示第x个图像到第i个图像的误差旋转矩阵；
E表示误差值序列；
x→x′表示所得到的第一基本图像序列中的第x→x′个第一基本图像序列；
E(x→x′)表示所得到的第一基本图像序列中的第x→x′个第一基本图像序列的图像误差值序列...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭培恺，倪凯，骆沛，
申请(专利权)人：禾多科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11