拼接式环视全景图像的质量检测方法及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种拼接式环视全景图像的质量检测方法及存储介质，方法包括：根据预设的子区域大小，对待测全景图像进行网格化划分；分别根据各子区域及其上下左右相邻的子区域内的像素点的像素值，计算各子区域的九维特征，并进行归一化，得到各子区域的九维归一化特征向量；分别计算各子区域的九维归一化特征向量与其他子区域的九维归一化特征向量的距离，并计算各子区域与距离最小的一其他子区域之间的像素距离，作为各子区域对应的像素距离；根据各子区域对应的像素距离，统计各相同像素距离的个数，并计算各相同像素距离的平均值；若一相同像素距离的个数大于预设倍数的平均值，则判定存在质量问题。本发明专利技术可快速有效地检测拼接图像的质量。地检测拼接图像的质量。地检测拼接图像的质量。

【技术实现步骤摘要】
拼接式环视全景图像的质量检测方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及拼接图像质量检测
，尤其涉及一种拼接式环视全景图像的质量检测方法及存储介质。

技术介绍

[0002]汽车环视能够使驾驶员更清楚地了解汽车周边环境，保障汽车安全。一般安防类环视由一个全景镜头实现，但由于汽车车身较大，汽车环视一般是通过安装于车身前后左右四个摄像头采集图像，并将图像重叠的地方拼接形成完整全景。由于拼接一般采用标定固定重叠处的方式进行，如果车身上的摄像头在使用过程中出现位置偏移，就会使全景图像出现拼接不严密的断面，在断面处不同摄像头拍摄的相同图像区域没有完好地重叠在一起。这时需要自动检测方法和程序对全景图像的质量进行检测，在出现细微质量问题时就提示维修调整，否则持续恶化到用户视觉都不可接受的程度才返修时，维修调整的难度就更大。
[0003]传统的SIFT角点检测图像相同点等方法可检测出相同图像的对应点，来判断是否出现不同摄像头的相同图像区域没有完好重叠的情况，但传统方法计算复杂度太高，不适合在运算资源有限的车载嵌入式系统中使用。r/>
技术实现思路
<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种拼接式环视全景图像的质量检测方法，其特征在于，包括：获取待测全景图像，并根据预设的子区域大小，对所述待测全景图像进行网格化划分，得到子区域；分别根据各子区域及其上下左右相邻的子区域内的像素点的像素值，计算各子区域的九维特征，并分别对各子区域的九维特征进行归一化，得到各子区域的九维归一化特征向量；遍历各子区域，依次获取一子区域作为当前子区域；分别计算当前子区域的九维归一化特征向量与其他子区域的九维归一化特征向量的距离，并计算当前子区域与所述距离最小的一其他子区域之间的像素距离，作为当前子区域对应的像素距离；根据各子区域对应的像素距离，统计各相同像素距离的个数，并计算各相同像素距离的平均值；若一相同像素距离的个数大于预设倍数的所述平均值，则判定所述待测全景图像存在质量问题。2.根据权利要求1所述的拼接式环视全景图像的质量检测方法，其特征在于，所述九维特征包括第一维特征、第二维特征、第三维特征、第四维特征、第五维特征、第六维特征、第七维特征、第八维特征和第九维特征；所述分别根据各子区域及其上下左右相邻的子区域内的像素点的像素值，计算各子区域的九维特征，并分别对各子区域的九维特征进行归一化，得到各子区域的九维归一化特征向量具体为：根据第一公式f1＝Ave(S
i
)计算一子区域的第一维特征，Ave()表示子区域内的像素点的像素平均值，S
i
表示所述一子区域；根据第二公式f2＝Ave(L
i
)/Ave(L
i
+S
i
)计算一子区域的第二维特征，L
i
表示所述一子区域S
i
的左边相邻子区域，L
i
+S
i
表示两个子区域L
i
和S
i
内对应的像素点的像素值进行相加运算；根据第三公式f3＝Ave(R
i
)/Ave(R
i
+S
i
)计算一子区域的第三维特征，R
i
表示所述一子区域S
i
的右边相邻子区域，R
i
+S
i
表示两个子区域R
i
和S
i
内对应的像素点的像素值进行相加运算；根据第四公式f4＝Ave(U
i
)/Ave(U
i
+S
i
)计算一子区域的第四维特征，U
i
表示所述一子区域S
i
的上方相邻子区域，U
i
+S
i
表示两个子区域U
i
和S
i
内对应的像素点的像素值进行相加运算；根据第五公式f5＝Ave(B
i
)/Ave(B
i
+S
i
)计算一子区域的第五维特征，B<...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂岩恺，李辉，叶旭辉，
申请(专利权)人：厦门雅迅网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：