长短焦图像融合方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:36256565 阅读:12 留言:0更新日期:2023-01-07 09:52
本申请涉及一种长短焦图像融合方法、装置、电子设备及存储介质,包括:建立长焦图像的第一多层图像金字塔和短焦图像的第二多层图像金字塔,并将第一多层图像金字塔的顶层图像与第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域作为最佳匹配区域图像;按照预设放大倍数放大最佳匹配区域图像,并将放大后的最佳匹配区域图像和长焦顶层缩放图像进行特征点匹配,得到匹配特征点,并获取初始仿射变换关系;根据初始仿射变换关系和匹配特征点确定最终仿射变换关系,并基于最终映射变换关系,将长焦图像映射到短焦图像进行长短焦图像融合。由此,解决了相关技术中长短焦相机检测远距离、小目标物体准确率低的问题,提高了远距离、小目标的检测准确率。目标的检测准确率。目标的检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
长短焦图像融合方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
,特别涉及一种长短焦图像融合方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的飞速发展,自动驾驶技术的稳步发展已经成为了趋势,同时由于硬件平台和算法的快速发展,自动驾驶级别也越来越高,逐步向L3、L4阶段跨进,因此,车辆的自动驾驶技术需要更好的安全性,能够精确识别车辆周围的目标和障碍物。
[0003]然而,相关技术中针对远距离、小目标的识别和检测图像算法存在检出率低、稳定性差等问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种长短焦图像融合方法、装置、电子设备及存储介质,解决了相关技术中长短焦相机检测远距离、小目标物体准确率低的问题,提高了远距离、小目标的检测准确率。
[0005]本申请第一方面实施例提供一种长短焦图像融合方法,包括以下步骤:建立长焦图像的第一多层图像金字塔和短焦图像的第二多层图像金字塔,并将所述第一多层图像金字塔的顶层图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域作为最佳匹配区域图像;按照预设放大倍数放大所述最佳匹配区域图像,并将放大后的所述最佳匹配区域图像和所述长焦顶层缩放图像进行特征点匹配,得到匹配特征点,并获取所述匹配特征点的初始仿射变换关系;根据所述初始仿射变换关系和所述匹配特征点确定最终仿射变换关系,并基于所述最终映射变换关系,将所述长焦图像映射到所述短焦图像进行长短焦图像融合。
[0006]根据上述技术手段,解决了相关技术中长短焦相机检测远距离、小目标物体准确率低的问题,提高了远距离、小目标的检测准确率,通过获取图像金字塔,提高算法的时效性。
[0007]进一步地,所述根据所述初始仿射变换关系和所述匹配特征点确定最终仿射变换关系,并基于所述最终映射变换关系,包括:通过所述初始仿射变换关系约束所述匹配特征点,并剔除所述匹配特征点中不满足第一预设条件的异常匹配特征点,得到目标匹配特征点;根据所述目标匹配特征点获取目标仿射变换关系,且通过所述目标仿射变换关系对所述目标匹配特征点重投影,根据重投影结果剔除不满足第二预设条件的匹配特征点,得到最优匹配特征点;根据所述最优匹配特征点获取所述最终仿射变换关系。
[0008]根据上述技术手段,通过获取最终仿射映射关系,提高识别融合图像的准确率。
[0009]进一步地,所述将所述第一多层图像金字塔的顶层图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域作为最佳匹配区域图像,包括:缩放所述第一多层图像金字塔的顶层图像,得到长焦顶层缩放图像;将所述长焦顶层缩放图像与所述第二多层图像金
字塔的顶层图像中相似度最大区域作为所述最佳匹配区域图像。
[0010]根据上述技术手段,通过获取的最佳匹配区域图像,提高了特征匹配的精度和准确性,又提高了实时性。
[0011]进一步地,所述缩放所述第一多层图像金字塔的顶层图像,得到长焦顶层缩放图像,包括:根据长焦图像的长焦视场和短焦图像的短焦视场确定尺度缩放系数;根据所述尺度缩放系数缩放所述第一多层图像金字塔的顶层图像,得到所述长焦顶层缩放图像。
[0012]根据上述技术手段,将长焦金字塔图像的顶层图像进行尺度缩放为了与短焦金字塔图像基本保持在同一尺度上,便于后续相似度求取。
[0013]进一步地,采用预设的归一化相关性度量函数,确定所述所述第一多层图像金字塔的顶层图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域。
[0014]根据上述技术手段,对两幅图像进行相似度的度量,采用预设的归一化相关性度量函数为更精确的获得数据。
[0015]本申请第二方面实施例提供一种长短焦图像融合装置,包括:建立模块,用于建立长焦图像的第一多层图像金字塔和短焦图像的第二多层图像金字塔,并将所述第一多层图像金字塔的顶层图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域作为最佳匹配区域图像;获取模块,用于按照预设放大倍数放大所述最佳匹配区域图像,并将放大后的所述最佳匹配区域图像和所述长焦顶层缩放图像进行特征点匹配,得到匹配特征点,并获取所述匹配特征点的初始仿射变换关系;融合模块,用于根据所述初始仿射变换关系和所述匹配特征点确定最终仿射变换关系,并基于所述最终映射变换关系,将所述长焦图像映射到所述短焦图像进行长短焦图像融合。
[0016]进一步地,所述融合模块,具体用于:通过所述初始仿射变换关系约束所述匹配特征点,并剔除所述匹配特征点中不满足第一预设条件的异常匹配特征点,得到目标匹配特征点;根据所述目标匹配特征点获取目标仿射变换关系,且通过所述目标仿射变换关系对所述目标匹配特征点重投影,根据重投影结果剔除不满足第二预设条件的匹配特征点,得到最优匹配特征点;根据所述最优匹配特征点获取所述最终仿射变换关系。
[0017]进一步地,所述建立模块,具体用于:缩放所述第一多层图像金字塔的顶层图像,得到长焦顶层缩放图像;将所述长焦顶层缩放图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像中相似度最大区域作为所述最佳匹配区域图像。
[0018]进一步地,所述建立模块,还用于:根据长焦图像的长焦视场和短焦图像的短焦视场确定尺度缩放系数;根据所述尺度缩放系数缩放所述第一多层图像金字塔的顶层图像,得到所述长焦顶层缩放图像。
[0019]进一步地,采用预设的归一化相关性度量函数,确定所述所述第一多层图像金字塔的顶层图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域。
[0020]本申请第三方面实施例提供一种车辆,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如上述实施例所述的长短焦图像融合方法。
[0021]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行,以用于实现如上述实施例所述的长短焦图像融合方法。
[0022]由此,本申请通过建立长焦图像的第一多层图像金字塔和短焦图像的第二多层图
像金字塔,并将第一多层图像金字塔的顶层图像与第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域作为最佳匹配区域图像,并按照预设放大倍数放大最佳匹配区域图像,将放大后的最佳匹配区域图像和长焦顶层缩放图像进行特征点匹配,得到匹配特征点,并获取初始仿射变换关系,根据初始仿射变换关系和匹配特征点确定最终仿射变换关系,并基于最终映射变换关系,将长焦图像映射到短焦图像进行长短焦图像融合。由此,解决了相关技术中长短焦相机检测远距离、小目标物体准确率低的问题,提高了远距离、小目标的检测准确率。
[0023]本申请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,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0024]本申请上述的和/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:
[0025]图1为根据本申请实施例提供的一种长短焦图像融合方法的流程图;
[0026]图2为根据本申请一个本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种长短焦图像融合方法,其特征在于,包括以下步骤:建立长焦图像的第一多层图像金字塔和短焦图像的第二多层图像金字塔,并将所述第一多层图像金字塔的顶层图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域作为最佳匹配区域图像;按照预设放大倍数放大所述最佳匹配区域图像,并将放大后的所述最佳匹配区域图像和所述长焦顶层缩放图像进行特征点匹配,得到匹配特征点,并获取所述匹配特征点的初始仿射变换关系;以及根据所述初始仿射变换关系和所述匹配特征点确定最终仿射变换关系,并基于所述最终映射变换关系,将所述长焦图像映射到所述短焦图像进行长短焦图像融合。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述初始仿射变换关系和所述匹配特征点确定最终仿射变换关系,并基于所述最终映射变换关系,包括:通过所述初始仿射变换关系约束所述匹配特征点,并剔除所述匹配特征点中不满足第一预设条件的异常匹配特征点,得到目标匹配特征点;根据所述目标匹配特征点获取目标仿射变换关系,且通过所述目标仿射变换关系对所述目标匹配特征点重投影,根据重投影结果剔除不满足第二预设条件的匹配特征点,得到最优匹配特征点;根据所述最优匹配特征点获取所述最终仿射变换关系。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一多层图像金字塔的顶层图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像相似度最大区域作为最佳匹配区域图像,包括:缩放所述第一多层图像金字塔的顶层图像,得到长焦顶层缩放图像;将所述长焦顶层缩放图像与所述第二多层图像金字塔的顶层图像中相似度最大区域作为所述最佳匹配区域图像。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述缩放所述第一多层图像金字塔的顶层图像,得到长焦顶层缩放图像,包括:根据长焦图像的长焦视场和短焦图像的短焦视场确定尺度缩放系数;根据所述尺度缩放系数缩放所述第一多层图像金字塔的顶层图像,得到所述长焦顶层缩放图像。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,其中,采用预设的归一化相关性度量函数,确定所述所述第一多层图像金字...

【专利技术属性】
技术研发人员:胡友呈吴川平
申请(专利权)人:重庆长安汽车股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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