图像缝合线确定方法、装置以及存储介质制造方法及图纸

本公开提出一种图像缝合线确定方法、装置以及存储介质，方法包括：获取当前时刻待拼接的第一图像和第二图像，并确定第一图像和第二图像的重叠区域，并在重叠区域存在运动目标的情况下，根据重叠区域的分辨率创建无向图，并基于预先定义的代价函数和第一图像及第二图像在重叠区域的像素点信息，计算无向图中边的容量，其中，代价函数用于计算无向图顶点颜色差异代价、几何线条不连续的代价以及运动目标被切割的代价；以及采用增广路径算法求解无向图的最小割，以确定第一图像和第二图像的最佳缝合线，能够在代价函数中增加运动目标的代价，因此在重叠区域存在弱纹理的运动目标时也可以使缝合线避开该目标，进而提升图像拼接效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
图像缝合线确定方法、装置以及存储介质


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像缝合线确定方法、装置以及存储介质。

技术介绍

[0002]缝合线搜索是一种用于改善拼接融合质量的技术，它采用某种算法在拼接区域中找到一条最佳的路径。在进行图像融合时，该路径一侧的像素全部取自甲图，而另一侧的像素全部取自乙图。在理想情况下，最佳缝合线能够绕开图像中的视觉敏感区域，使拼接后的图像看起来更加平滑自然。由于视觉敏感区域可能出现在画面中的任意位置，所以最佳缝合线一般不是简单的直线，需要采用比较复杂的算法才能找到理想的解。
[0003]然而，相关技术中的缝合线搜索算法主要综合考虑了图像色彩的差异和几何结构的差异，未考虑运动物体在移动过程中的运动信息，因此在拼接区域存在运动物体时，相关技术的缝合线搜索算法准确性有待提升。

技术实现思路

[0004]本公开提出了一种图像缝合线确定方法、装置以及存储介质，旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]本公开第一方面实施例提出了一种图像缝合线确定方法，包括：获取当前时刻待拼接的第一图像和第二图像，并确定第一图像和第二图像的重叠区域；在重叠区域存在运动目标的情况下，根据重叠区域的分辨率创建无向图；基于预先定义的代价函数和第一图像及第二图像在重叠区域的像素点信息，计算无向图中边的容量，其中，代价函数用于计算无向图顶点颜色差异代价、几何线条不连续的代价以及运动目标被切割的代价；以及采用增广路径算法求解无向图的最小割，以确定第一图像和第二图像的最佳缝合线。
[0006]本公开第二方面实施例提出了一种图像缝合线确定装置，包括：第一获取模块，用于获取当前时刻待拼接的第一图像和第二图像，并确定第一图像和第二图像的重叠区域；创建模块，用于在重叠区域存在运动目标的情况下，根据重叠区域的分辨率创建无向图；计算模块，用于基于预先定义的代价函数和第一图像及第二图像在重叠区域的像素点信息，计算无向图中边的容量，其中，代价函数用于计算无向图顶点颜色差异代价、几何线条不连续的代价以及运动目标被切割的代价；以及第一确定模块，用于采用增广路径算法求解无向图的最小割，以确定第一图像和第二图像的最佳缝合线。
[0007]本公开第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开实施例的图像缝合线确定方法。
[0008]本公开第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开实施例公开的图像缝合线确定方法。
[0009]本实施例中，通过获取当前时刻待拼接的第一图像和第二图像，并确定第一图像和第二图像的重叠区域，并在重叠区域存在运动目标的情况下，根据重叠区域的分辨率创建无向图，并基于预先定义的代价函数和第一图像及第二图像在重叠区域的像素点信息，计算无向图中边的容量，其中，代价函数用于计算无向图顶点颜色差异代价、几何线条不连续的代价以及运动目标被切割的代价；以及采用增广路径算法求解无向图的最小割，以确定第一图像和第二图像的最佳缝合线，能够在代价函数中增加运动目标的代价，因此在重叠区域存在弱纹理的运动目标时也可以使缝合线避开该目标，进而提升图像拼接效果。
[0010]本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
[0011]本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0012]图1是根据本公开一实施例提供的图像缝合线确定方法的流程示意图；
[0013]图2是根据本公开实施例提供的第一图像和第二图像重叠区域的示意图；
[0014]图3a是根据本公开实施例提供的重叠区域无向图的示意图；
[0015]图3b是根据本公开实施例提供的重叠区域最佳缝合线的示意图；
[0016]图4是根据本公开另一实施例提供的图像缝合线确定方法的流程示意图；
[0017]图5是根据本公开另一实施例提供的图像缝合线确定方法的流程示意图；
[0018]图6是根据本公开实施例提供的树结构增长过程示意图；
[0019]图7是本公开实施例提供的图像缝合线确定过程示意图
[0020]图8是根据本公开另一实施例提供的图像缝合线确定装置的示意图；
[0021]图9示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性计算机设备的框图。
具体实施方式
[0022]下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。相反，本公开的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
[0023]其中，需要说明的是，本实施例的图像缝合线确定方法的执行主体可以为图像缝合线确定装置，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置在电子设备中，电子设备可以包括但不限于终端、服务器端等。
[0024]图1是根据本公开一实施例提供的图像缝合线确定方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
[0025]S101：获取当前时刻待拼接的第一图像和第二图像。
[0026]本公开实施例中，当前时刻需要进行拼接处理的两个图像可以被称为第一图像和第二图像，其可以分别用表示。在实际应用中，可以获取多目相机(例如双目相机)在
当前时刻(t时刻)采集的两个图像作为该第一图像和第二图像其中，第一图像和第二图像可以是任意场景下采集的图像，对此不做限制。
[0027]一些实施例，第一图像和第二图像可以左右拼接，或者上下拼接，对此不做限制。本公开实施例将以第一图像作为左图，第二图像为右图为例，对图像缝合线确定方法进行示例性说明。
[0028]一些实施例，还可以对第一图像和第二图像进行预处理，例如平滑滤波处理，利用预处理后的第一图像和第二图像进行后续操作，其中，平滑滤波处理可以采用中值滤波算法或者双边滤波算法，对此不做限制。
[0029]S102：确定第一图像和第二图像的重叠区域。
[0030]可以理解的是，多目相机采集的相邻图像之间会存在重叠区域，而图像拼接通常在图像重叠区域进行拼接。在这种情况下，本实施例可以确定第一图像和第二图像的重叠区域。图2是根据本公开实施例提供的第一图像和第二图像重叠区域的示意图，如图2所示，第一图像(左图)和第二图像(右图)的重叠区域例如为W
×
H区域，W为宽度，H为高度。
[0031]在实际应用中，双目相机可以预先标定配置参数，配置参数例如双目镜头之间的距离，其可以影响采集的两个图像的重叠区域。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像缝合线确定方法，其特征在于，包括：获取当前时刻待拼接的第一图像和第二图像；确定所述第一图像和所述第二图像的重叠区域；在所述重叠区域存在运动目标的情况下，根据所述重叠区域的分辨率创建无向图；基于预先定义的代价函数和所述第一图像及第二图像在所述重叠区域的像素点信息，计算所述无向图中边的容量，其中，所述代价函数用于计算所述无向图顶点颜色差异代价、几何线条不连续的代价以及运动目标被切割的代价；以及采用增广路径算法求解所述无向图的最小割，以确定所述第一图像和第二图像的最佳缝合线。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取上一时刻采集的第一历史图像和第二历史图像；根据所述第一历史图像和所述第一图像确定第一光流数据集，并根据所述第二历史图像和第二图像确定第二光流数据集；基于所述第一光流数据集和所述第二光流数据集，确定运动目标信息；并且，确定所述第一图像和所述第二图像的重叠区域之后，还包括：根据所述运动目标信息，判断所述重叠区域是否存在运动目标。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述代价函数表示为：C(x,y)＝C
c
(x,y)+C
g
(x,y)+C
of
(x,y)其中，(x,y)表示所述无向图任一顶点位置，C
c
(x,y)表示所述颜色差异代价，C
g
(x,y)表示所述几何线条不连续的代价，C
of
(x,y)表示运动目标被切割的代价。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，C
c
(x,y)＝|Y(x
′
,y
′
)
‑
Y(x,y)|其中，Y(x,y)和Y(x
′
,y
′
)分别表示所述第一图像和所述第二图像在(x,y)位置像素点的亮度分量。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，C
g
(x,y)＝|S1(x,y)|+|S2(x,y)|其中，|S1(x,y)|和|S2(x,y)|分别所述第一图像和所述第二图像在(x,y)位置像素点边缘检测算子。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，C
of
(x,y)＝ω
·
B1(x,y)+ω
·
B2(x,y)其中，B(
·
)为二值函数，B1(x,y)和B2(x,y)分别所述第一图像和所述第二图像在(x,y)...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斯宁，赵昌华，
申请(专利权)人：爱芯元智半导体上海有限公司，
类型：发明
国别省市：