一种基于全景技术的数据预处理结构优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于全景技术的数据预处理结构优化方法及系统，属于全景影像技术领域，所述方法包括：采集全景数据并储存；基于所述全景数据拼接生成初步全景图像；选取天地全景模板图像，将所述天地全景模板图像与所述初步全景图像进行镶嵌融合，得到天地一体全景影像；对所述天地一体全景影像进行可视化处理，得到最终全景影像。本发明专利技术采用5G实时传输技术，加快数据传输，便于数据管理作人员根据现场采集情况进行实时调整，提高全景数据采集工作效率、降低数据采集成本。本发明专利技术可直接生成天地一体全景影像数据，实现了多方位的高分辨率全景影像数据快速采集、处理与发布,可以作为传统地理信息数据的重要补充。为传统地理信息数据的重要补充。为传统地理信息数据的重要补充。

【技术实现步骤摘要】
一种基于全景技术的数据预处理结构优化方法及系统


[0001]本专利技术属于全景影像
，尤其涉及一种基于全景技术的数据预处理结构优化方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着计算机技术的高速发展，在全球范围内迅速发展并逐步流行一种视觉新技术——全景技术。全景技术是一种基于图像绘制技术生成真实感图形的虚拟现实技术，具体来说它是一种基于图像处理的技术。在目前网络技术条件下，全景技术具有三维立体的效果，能够使人自由改变视角，信息量全、真实性大、现场展现力强，其所具备的虚拟现实技术的立体感及沉浸感使得它的展示效果备受人们的欢迎。因此，基于全景技术的数据预处理技术研究逐渐成为热点。
[0003]经检索，公开号为：CN108616742A，专利技术名称为：“一种3D全景拍摄系统以及方法”提出：一种3D全景拍摄系统以及方法，系统包括：多个3D影像采集单元，用于获取包含彩色影像信息的彩色图和包含深度影像信息的深度图，多个3D影像采集单元的视场拼接后覆盖所需要的拍摄区域，相邻两个采集单元的视场在拼接处部分重叠；全景拼接处理单元，用于对多个3D影像采集单元的影像信息进行拼接处理，生成3D全景影像。本专利技术通过多个3D影像采集单元的视场拼接，再对多个3D影像采集单元的影像信息进行拼接处理，即可生成3D全景影像，这种3D全景拍摄的系统简单，且可以提升全景处理的精度和速度，由于通过增加深度信息形成3D影像，每个像点具有完整的三维空间信息，可以实时重构3D场景，便于VR快速建模，并可以方便地应用于VR、AR交互。
[0004]公开号为：CN109801354A，专利技术名称为：“全景处理方法和装置”提出：一种全景处理方法和装置，涉及互联网
该方法的一具体实施方式包括：获取全景信息数据；根据预设的空间模型，对所述全景信息数据进行分类操作以获取多个全景渲染类别；根据所述多个全景渲染类别，绘制全景图像。该实施方式通过将不同数据源的全景信息数据进行分类转换，并将不同类型的全景信息数据展示在不同的图层，从而能够适配不同的数据源，并对不同数据源的全景信息数据进行融合展示。
[0005]公开号为：CN107729565A，专利技术名称为：“基于无人机巡视图像处理的输电线路全息全景处理方法”提出：一种基于无人机巡视图像处理的输电线路全息全景处理方法，其包括以下步骤：步骤S1：提供一无人机，通过设置在无人机上的图像采集装置采集输电线路影像数据；基于图形图像识别处理技术，对输电线路影像数据进行改善，并实现输电线路全景全息数据的获取与处理；步骤S2：结合现实虚拟技术、互联网技术与GIS应用，实现输电线路及走廊在管理系统及移动巡检的全景全息展示；步骤S3：对多源海量三维全景全息信息及影像数据的入库及增量更新，构建输电线路全景全息大数据应用中心及管理平台，实现服务的增量实时发布。实现对输电线路影像数据的质量改善，输电线路全景全息数据的获取与处理。
[0006]检索可得，现有的全景数据预处理技术研究大多是针对与全景数据的拼接技术，
但针对全景数据补充天空和地面数据技术涉及较少，且目前的天地识别算法实现天地一体全景数据效果欠佳。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于快速有效的对全景数据进行处理，并直接导出天地一地的全景影像，为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于全景技术的数据预处理结构优化方法及系统。
[0008]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：本专利技术提供一种基于全景技术的数据预处理结构优化方法，包括：
[0009]采集全景数据并储存；
[0010]基于所述全景数据拼接生成初步全景图像；
[0011]选取天地全景模板图像，将所述天地全景模板图像与所述初步全景图像进行镶嵌融合，得到天地一体全景影像；
[0012]对所述天地一体全景影像进行可视化处理，得到最终全景影像。
[0013]优选地，所述全景数据包括可拼接成全景的图片数据、对应拼接规则的规则文件和用于编辑规则文件的编辑程序。
[0014]优选地，所述的基于所述全景数据拼接生成初步全景图像，包括：
[0015]提取所述全景数据中的所述图片数据和所述规则文件；
[0016]基于所述规则文件对所述图片数据进行拼接，生成初步全景图像。
[0017]优选地，所述的选取天地全景模板图像，将所述天地全景模板图像与所述初步全景图像进行镶嵌融合，得到天地一体全景影像，包括：
[0018]获取若干含有天空区域和地面区域的全景图像作为数据集，并标记出数据集中每幅全景图像中的天空区域和地面区域；
[0019]提取所述数据集中每幅全景图像中的天空区域特征和地面区域特征，并分别标记为正样本和负样本；
[0020]建立训练模型，将数据集中每幅全景图像中标记的正样本和负样本输入所述训练模型进行训练，得到最终模型；
[0021]提取所述初步全景图像的天空区域特征和地面区域特征并输入所述最终模型，得到标记了天空像素和地面像素的初始掩膜图像；
[0022]去除所述初始掩膜图像中的误分类像素点和误分类区域，得到对应的精确掩膜图像；
[0023]选取天地全景模板图像，基于所述精确掩膜图像，采用多分辨率融合算法对所述天地全景模板图像和所述初步全景图像进行融合，得到天地一体全景影像。
[0024]优选地，所述天空区域特征和所述地面区域特征均包括第一特征集和第二特征集，所述第一特征集包括R通道值、G通道值、B通道值和局部领域窗口内的方差；所述第二特征集包括B/G值、B/R值和行坐标与方差的乘积。
[0025]优选地，所述的去除所述初始掩膜图像中的误分类像素点和误分类区域，得到对应的精确掩膜图像，包括：
[0026]对所述初始掩膜图像进行中值滤波和卷积运算并阈值化，获得滤除噪点的初始掩
膜图像；
[0027]再去除所述滤除噪点的初始掩膜图像中天空和地面中的误分类区域，得到精确掩膜图像。
[0028]优选地，所述的选取天地全景模板图像，基于所述精确掩膜图像，采用多分辨率融合算法对所述天地全景模板图像和所述初步全景图像进行融合，得到天地一体全景影像，包括：
[0029]根据实际需求选择不同场景的天地全景模板图像；
[0030]采用多分辨率融合算法分别对所述天地全景模板图像和所述初步全景图像构建拉普拉斯金字塔；
[0031]对所述精确掩膜图像构建高斯金字塔；
[0032]利用构建的高斯金字塔对构建的拉普拉斯金字塔中的所述天地全景模板图像和所述初步全景图像进行合并，逐层重建得到天地一体全景影像。
[0033]优选地，所述的对所述天地一体全景影像进行可视化处理，得到最终全景影像，包括：
[0034]将所述天地一体全景影像中添加入可编辑的图层，并在所述图层上添加可视化处理选项，得到处理后天地一体全景影像；
[0035]通过所述编辑程序对所述规则文件进行编辑修改,生成修改后的规则文件；
[0036]通过修改后的规则本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于全景技术的数据预处理结构优化方法，其特征在于，包括：采集全景数据并储存；基于所述全景数据拼接生成初步全景图像；选取天地全景模板图像，将所述天地全景模板图像与所述初步全景图像进行镶嵌融合，得到天地一体全景影像；对所述天地一体全景影像进行可视化处理，得到最终全景影像。2.根据权利要求1所述的基于全景技术的数据预处理结构优化方法，其特征在于，所述全景数据包括可拼接成全景的图片数据、对应拼接规则的规则文件和用于编辑规则文件的编辑程序。3.根据权利要求2所述的基于全景技术的数据预处理结构优化方法，其特征在于，所述的基于所述全景数据拼接生成初步全景图像，包括：提取所述全景数据中的所述图片数据和所述规则文件；基于所述规则文件对所述图片数据进行拼接，生成初步全景图像。4.根据权利要求1所述的基于全景技术的数据预处理结构优化方法，其特征在于，所述的选取天地全景模板图像，将所述天地全景模板图像与所述初步全景图像进行镶嵌融合，得到天地一体全景影像，包括：获取若干含有天空区域和地面区域的全景图像作为数据集，并标记出数据集中每幅全景图像中的天空区域和地面区域；提取所述数据集中每幅全景图像中的天空区域特征和地面区域特征，并分别标记为正样本和负样本；建立训练模型，将数据集中每幅全景图像中标记的正样本和负样本输入所述训练模型进行训练，得到最终模型；提取所述初步全景图像的天空区域特征和地面区域特征并输入所述最终模型，所述最终模型输出得到标记了天空像素和地面像素的初始掩膜图像；去除所述初始掩膜图像中的误分类像素点和误分类区域，得到对应的精确掩膜图像；选取天地全景模板图像，基于所述精确掩膜图像，采用多分辨率融合算法对所述天地全景模板图像和所述初步全景图像进行融合，得到天地一体全景影像。5.根据权利要求4所述的基于全景技术的数据预处理结构优化方法，其特征在于，所述天空区域特征和所述地面区域特征均包括第一特征集和第二特征集，所述第一特征集包括R通道值、G通道值、B通道值和局部领域窗口内的方差；所述第二特征集包括B/G值、B/R值和行坐标与方差的乘积。6.根据权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王水，张兵，万玉梅，宁雅丽，梁庆，卢广师，
申请(专利权)人：安徽江北美图信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：