本申请通过一种用于视频图像拼接的技术方案，其方法包括：获取若干路视频片段，其中，每路视频片段包括若干帧连续的视频图像；基于每路视频片段，确定每帧视频图像的图像特征，并图像特征，确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域；确定重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域；基于重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接，以获得拼接后的大视角视频图像。通过本方法，可在对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接中针对预测的视频图像的重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域采取不同的处理，可避免重叠区域中运动物体对拼接效果所带来的影响，获得较好的拼接质量和效果。获得较好的拼接质量和效果。获得较好的拼接质量和效果。
【技术实现步骤摘要】
一种用于视频图像拼接的方法、装置及设备
[0001]本申请涉及视频图像处理
，尤其涉及一种用于视频图像拼接的技术。
技术介绍
[0002]在针对大区域监控或远程操控等需要应用到大视角视频图像的应用场景中，通常是采用在相应位置设置若干摄像机，构成摄像机阵列，每个摄像机拍摄的是固定视场的场景，或通过摄像机的同步慢速转动以拍摄到相应视场的场景，使得所有摄像机拍摄的场景可涵盖全部要监控的场景区域，其中，相关摄像机拍摄的视频图像中应包括重叠区域。然后将各摄像机拍摄的各路视频中的视频图像进行拼接，以合成大视角视频图像，可在大视角视频图像中一目了然监控全部区域。
[0003]由于摄像机视角的差异性，不同摄像机针对同一区域拍摄的视频图像存在一定的视差，使得拼接后的视频图像在重叠区域会存在明显的接缝，以及模糊、重影等影响视频图像质量的情况，尤其是当拍摄到的视频图像中包括运动物体且运动物体经过重叠区域的缝合线时，这种现象将更加明显。
技术实现思路
[0004]本申请的目的是提供一种用于视频图像拼接的技术方案，以至少部分解决现有技术中针对重叠区域中包含运动物体的视频图像拼接的效果不佳的技术问题。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种用于视频图像拼接的方法，其中，所述方法包括：
[0006]获取若干路视频片段，其中，每路视频片段包括若干帧连续的视频图像；
[0007]基于每路视频片段，确定每路视频片段的每帧视频图像的图像特征，并基于相应视频片段的同步帧视频图像的图像特征，确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域；
[0008]确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域；
[0009]基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接，以获得拼接后的大视角视频图像。
[0010]可选地，其中，所述基于每路视频片段，确定每路视频片段的同步帧视频图像的图像特征包括：
[0011]将每路视频片段的每帧视频图像输入SIFT模型，以获取每路视频片段的每帧视频图像的SIFT特征。
[0012]可选地，其中，所述基于相应视频片段的同步帧视频图像的图像特征，确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域包括：
[0013]将相应视频片段的同步帧视频图像的SIFT特征输入图像特征匹配模型，以确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域。
[0014]可选地，其中，所述图像特征匹配模型包括FLANN模型。
[0015]可选地，其中，所述确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的
边界及膨胀区域包括：
[0016]裁剪出每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域，并输入多目标跟踪模型，以确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域。
[0017]可选地，其中，所述多目标跟踪模型包括SORT模型。
[0018]可选地，其中，所述基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接包括：
[0019]基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，确定相应视频片段的同步帧视频图像间的最佳缝合线；
[0020]基于所述最佳缝合线，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接。
[0021]可选地，其中，所述基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，确定相应视频片段的同步帧视频图像间的最佳缝合线包括：
[0022]将每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界上的像素点的强度值设置为第一预设强度阈值，并将每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的膨胀区域的边界上的像素点的强度值设置为第二预设强度阈值；
[0023]基于所述第一预设强度阈值、所述第二预设强度阈值及预设平滑函数，设置所述膨胀区域内的各像素点的强度值；
[0024]基于相应视频片段的同步帧视频图像的重叠区域内的各像素点的强度值，将跨越重叠区域并由强度值变化最小的相邻像素点构成的像素线确定为所述相应视频片段的同步帧视频图像间的最佳缝合线。
[0025]可选地，其中，所述基于所述第一预设强度阈值、所述第二预设强度阈值及预设平滑函数，设置所述膨胀区域内的各像素点的强度值包括：
[0026]基于所述第一预设强度阈值、所述第二预设强度阈值及预设平滑函数，设置所述膨胀区域内的每个预测状态对应的区域边界上的像素点的强度值，其中，所述膨胀区域内标识有运动物体的预设数量个预测状态对应的区域边界；
[0027]基于相邻预测状态对应的区域边界上的像素点的强度值及所述预设平滑函数，设置相应预测状态对应的区域内的各像素点的强度值。
[0028]根据本申请的另一方面，还提供了一种用于视频图像拼接的装置，其中，所述装置包括：
[0029]第一模块，用于获取若干路视频片段，其中，每路视频片段包括若干帧连续的视频图像；
[0030]第二模块，用于基于每路视频片段，确定每路视频片段的每帧视频图像的图像特征，并基于相应视频片段的同步帧视频图像的图像特征，确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域；
[0031]第三模块，用于确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域；
[0032]第四模块，用于基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接，以获得拼接后的大视角视频图像。
[0033]与现有技术相比，本申请通过一种用于视频图像拼接的技术方案，其方法包括：首
先获取若干路视频片段，其中，每路视频片段包括若干帧连续的视频图像；接着基于每路视频片段，确定每路视频片段的每帧视频图像的图像特征，并基于相应视频片段的同步帧视频图像的图像特征，确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域；然后确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域；最后基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接，以获得拼接后的大视角视频图像。可选地，将每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界上的像素点的强度值设置为第一预设强度阈值，并将每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的膨胀区域的边界上的像素点的强度值设置为第二预设强度阈值；基于该第一预设强度阈值、第二预设强度阈值及预设平滑函数，设置膨胀区域内的各像素点的强度值；基于相应视频片段的同步帧视频图像的重叠区域内的各像素点的强度值，将跨越重叠区域并由强度值变化最小的相邻像素点构成的像素线确定为相应视频片段的同步帧视频图像间的最佳缝合线；再基于该最佳缝合线，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接，以获得拼接后的大视角视频图像。
[0034]本申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于视频图像拼接的方法，其特征在于，所述方法包括：获取若干路视频片段，其中，每路视频片段包括若干帧连续的视频图像；基于每路视频片段，确定每路视频片段的每帧视频图像的图像特征，并基于相应视频片段的同步帧视频图像的图像特征，确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域；确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域；基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接，以获得拼接后的大视角视频图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每路视频片段，确定每路视频片段的同步帧视频图像的图像特征包括：将每路视频片段的每帧视频图像输入SIFT模型，以获取每路视频片段的每帧视频图像的SIFT特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于相应视频片段的同步帧视频图像的图像特征，确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域包括：将相应视频片段的同步帧视频图像的SIFT特征输入图像特征匹配模型，以确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像特征匹配模型包括FLANN模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域包括：裁剪出每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域，并输入多目标跟踪模型，以确定每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多目标跟踪模型包括SORT模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接包括：基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，确定相应视频片段的同步帧视频图像间的最佳缝合线；基于所述最佳缝合线，对相应视频片段的同步帧视频图像进行拼接。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于每路视频片段的每帧视频图像的重叠区域、重叠区域中运动物体的边界及膨胀区域，确定相应视频片段的同步帧视频图像间...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡文强，夏明雨，刘曙新，严慧江，张晓冬，
申请(专利权)人：上海旷通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。