一种缝合线引导的图像拼接方法技术

本发明专利技术涉及一种缝合线引导的图像拼接方法，用于有效融合多幅图像的重叠区域，能够去除拼接过程中产生的伪影，达到全方位展示一个视点场景的目的。该方法主要针对公共区域的特征点匹配，由聚类方法获得匹配特征的分布，不同的聚类簇构成一个全景单应性假设，然后利用最小能量化问题查找不同全景假设的最佳缝合线，再根据缝合线融合，从而在全景单应性假设中获取最优拼接结果。本发明专利技术实现了同一个视点不同图像的拼接，展示了同一视点的大视野图像，同时缝合线引导的图像拼接方法有容忍小视差拼接的能力；不同对齐假设更加的接近较好的全景拼接图。

【技术实现步骤摘要】
一种缝合线引导的图像拼接方法
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种缝合线引导的图像拼接方法。
技术介绍
图像拼接是图像处理与计算机视觉等领域的研究热点，其主要作用是把同一视点中各个摄像机采集的图像，利用图像拼接技术制作宽视野图像的过程。全景拼接在实际的应用中，包括全景看房、全景直播、卫星图像拼接、虚拟场景、车载系统监控、安防监控、无人机全景拍摄等，存在着广泛的应用，涉及到民用与军用的各个领域。从摄像头的运动情况分析，可以分为运动摄像机与固定摄像机两种拼接。目前大部分的应用是基于固定摄像机，固定摄像机的图像拼接包括两个方面：特征匹配的图像拼接与标定的图像拼接。两者有一定的区别与联系：联系，它们都是为了寻找摄像机间的位置参数构建全景图；区别，前者通过检测图像中明显的特征来计算相邻相机的关系，后者通过公共区域标定物的位置，计算相机之间的内外参数获取相邻相机的关系。后续图像拼接的融合阶段步骤完全一致。传统的图像拼接欲达到较好的结果，需要满足两个条件：多个摄像头拍摄的场景近视为一个平面；多个摄像头围绕一个光心旋转拍摄。满足前者的条件只需要本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：图像特征匹配:特征提取待拼接的两幅图像，匹配图像中的特征，得到两幅图像的匹配特征点对；/n步骤2：匹配特征点聚类:通过图中物体类别自定义聚类簇数，采用KMeans聚类算法分组匹配的特征点对，获取各个簇的匹配特征坐标点集；/n步骤3：计算各个簇单应性假设:针对提取的各个簇的匹配特征坐标点集，利用随机采样一致剔除外点计算不同组的单应性变换矩阵，作为不同拼接结果的对齐假设；/n步骤4：查找最佳缝合线:针对每个对齐假设，通过单应性变换计算源图变换后的坐标，用计算的坐标截取目标图像与变换图像的公共区域，然后计算两幅图像公共区域的能量...

【技术特征摘要】
1.一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：图像特征匹配:特征提取待拼接的两幅图像，匹配图像中的特征，得到两幅图像的匹配特征点对；
步骤2：匹配特征点聚类:通过图中物体类别自定义聚类簇数，采用KMeans聚类算法分组匹配的特征点对，获取各个簇的匹配特征坐标点集；
步骤3：计算各个簇单应性假设:针对提取的各个簇的匹配特征坐标点集，利用随机采样一致剔除外点计算不同组的单应性变换矩阵，作为不同拼接结果的对齐假设；
步骤4：查找最佳缝合线:针对每个对齐假设，通过单应性变换计算源图变换后的坐标，用计算的坐标截取目标图像与变换图像的公共区域，然后计算两幅图像公共区域的能量矩阵，采用动态规划迭代查找能量矩阵的最小能量和路径作为最佳缝合线；
步骤5：筛选最优融合图像:针对每个对齐假设的最佳缝合线，融合公共区域像素，得到不同的全景融合图，选择图像质量最优的融合结果作为最终的全景拼接图。


2.根据权利要求1所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，步骤1中，由SIFT或SURF特征提取方法获得待拼接图像的特征点，利用BF或FLANN匹配方法，对每个特征点描述子用K近邻算法获得2个最优匹配，判断2个最优匹配的距离，如果两者描述子的距离比大于75％则丢弃该特征点的匹配。


3.根据权利要求2所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，特征匹配时，如果对性能要求较高则采用SURF特征提取，如果对拼接质量要求较高则采用SIFT特征算法。


4.根据权利要求2所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，步骤2中，根据源图像的特征点坐标，用K-Means聚类方法分组...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨明，黄丹，罗华军，沈平生，李金洋，祁宗，蔡克，
申请(专利权)人：重庆高新区飞马创新研究院，
类型：发明
国别省市：重庆;50