【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像拼接，具体涉及一种基于局部边缘分析的图像拼接方法、设备和存储介质。
技术介绍
1、图像拼接是将多幅图像组合成一副无缝的图像的过程，通常用于创建全景图、医学影像拼接、虚拟现实等应用。
2、目前的图像拼接方法主要关注全局坐标的正确性，而忽略了对边缘细节的准确拼接，这导致了在拼接边缘等细节部分时可能存在误差，并且在使用传统边缘检测方法提取边缘时，可能会引入误差或噪音，这会传递到拼接过程中，导致不准确的边缘信息，对于在拼接图像中发生形变或变换的物体，边缘的拼接问题更为复杂，这可能需要更高级的变换模型和拼接技术来解决。
3、由于上述问题，图像拼接的误差可能严重影响目标检测的准确性，误差导致物体的位置和形状发生变化，可能使目标检测方法难以正确识别物体。
技术实现思路
1、技术目的：针对现有技术的不足，本专利技术公开了一种基于局部边缘分析的图像拼接方法、设备和存储介质，可以对边缘重叠部分进行更好的拼接，大幅增加边缘部分的目标计数、识别情况。
2、技术方案：为实现上述技术目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，包括以下步骤：
4、s1、获取第一图像和第二图像，分别计算第一图像针对所述第二图像的单应性矩阵和第二图像针对所述第一图像对应的单应性矩阵；
5、s2、根据第一图像的单应性矩阵和第二图像的单应性矩阵，分别确定第一图像的重叠区域和第二图像的重叠区域；
6、s
7、s4、分别提取步骤s3拼接图中第一图像重叠区域的连通域和第二图像重叠区域的连通域；
8、s5、根据加权最近邻算法计算第一图像重叠区域的连通域和第二图像重叠区域的连通域的相似连通域，根据相似连通域将两者重叠区域的连通域拼接成一个连通域；
9、s6、将拼接后的连通域的坐标变换为步骤s3中拼接图的坐标，并将变换坐标后的连通域缺少的像素部分用最近邻插值法补全；
10、s7、输出目标拼接图像。
11、优选地，所述根据加权最近邻算法计算第一图像重叠区域的连通域和第二图像重叠区域的连通域的相似连通域包括以下步骤：
12、s51、将第一图像重叠区域的连通域和第二图像重叠区域的连通域进行分割，划分成若干个块；
13、s52、为第一图像重叠区域的连通域中的块随机赋予一个初始的匹配块，所述匹配块位于第二图像重叠区域的连通域中；
14、s53、迭代计算第一图像重叠区域的连通域中块的最优匹配块；
15、s54、根据第一图像重叠区域的连通域中的块和其最优匹配块，计算得到第一图像重叠区域的连通域和第二图像重叠区域的连通域的相似连通域。
16、优选地，所述计算第一图像重叠区域的连通域中块的最优匹配块包括以下步骤：
17、s531、获取第一重叠区域的连通域中的块和与块相邻的相邻块；
18、s532、计算第一重叠区域的连通域中的块与它的匹配块之间的偏移值，再计算第一重叠区域的连通域中的相邻块与它的匹配块之间的偏移值，所述偏移值的计算公式如下：
19、f(x,y)＝afgminf[d(x,y),d(x1,y1),d(c2,y2)]
20、式中，f(x,y)表示第一图像重叠区域的连通域中块(x,y)与第二图像重叠区域的连通域中的匹配块(x',y')之间的偏移值，x、y表示第一图像重叠区域的连通域中块(x,y)的x轴和y轴坐标值，x'和y'表示第二图像重叠区域连通域中匹配块(x',y')的x轴和y轴的坐标值，(x1,y1)表示块(x,y)左边的相邻块，(x2,y2)表示块(x,y)上边的相邻块，d(x,y)表示第一图像重叠区域的连通域中块(x,y)和第二图像重叠区域连通域中匹配块(x',y')之间的匹配误差；
21、s533、比较步骤s532中计算出的各偏移值的大小关系，得到第一重叠区域的连通域中块的最优匹配块；
22、s534、以步骤s533得到的最优匹配块为中心，在不断指数衰减的半径区域内随机搜索并匹配若干次，直到半径小于1个像素，计算第一图像重叠区域的连通域中的块与随机搜索的匹配块之间的距离，所述计算第一图像重叠区域的连通域中的块与随机搜索的匹配块之间的距离公式如下：
23、ui＝fi(x,y)+wαiri
24、式中，ui表示第一图像重叠区域的连通域中的块(x,y)在第二图像重叠区域连通域中第i次随机搜索的匹配块的相对位置，fi(x,y)表示第一图像重叠区域的连通域中块(x,y)与第二图像重叠区域的连通域中第i次随机搜索的匹配块之间的偏移值，w表示最大搜索半径，其值为图像最长边的长度，α表示位于0-1之间固定的指数衰减因子，ri表示位于[-1,1]×[-1,1]中服从均匀分布的二维随机数，i表示随机搜索的次数，i的递增直到当前搜索半径wαi小于1为止；
25、s535、判断第一图像重叠区域的连通域中的块与随机搜索的匹配块之间的距离和第一重叠区域的连通域中的块与它的最优匹配块之间的偏移值的大小关系，若第一图像重叠区域的连通域中的块与随机搜索的匹配块之间的距离小于第一重叠区域的连通域中的块与它的最优匹配块之间的偏移值，将当前随机搜索的匹配块作为最优匹配块；若第一图像重叠区域的连通域中的块与随机搜索的匹配块之间的距离大于第一重叠区域的连通域中的块与它的最优匹配块之间的偏移值，保持原最优匹配块不变；
26、s536、输出第一图像重叠区域的连通域中块的最优匹配块。
27、优选地，所述第一图像重叠区域的连通域中块(x,y)和第二图像重叠区域连通域中匹配块(x',y')之间的匹配误差d(x,y)的计算公式如下：
28、
29、式中，x、y表示第一图像重叠区域的连通域中块(x,y)的x轴和y轴坐标值，x'和y'表示第二图像重叠区域连通域中匹配块(x',y')的x轴和y轴的坐标值。
30、优选地，为第一图像重叠区域的连通域中的块随机赋予一个初始的匹配块包含两种方式，分别是完全随机的赋值和加入先验信息的赋值。
31、优选地，所述迭代计算包括奇数次迭代和偶数次迭代，所述奇数次迭代是对第一重叠区域的连通域中的块每一列从上到下逐行扫描，每一行从左到右扫描，所述偶数次迭代是对第一图像重叠区域的连通域中的块每一列从下到上扫描，每一行从右到左扫描。
32、优选地，所述随机搜索的过程能够根据计算的匹配误差的值提前终止。
33、优选地，所述分别计算第一图像针对所述第二图像的单应性矩阵和第二图像针对所述第一图像对应的单应性矩阵包括以下步骤：
34、s11、分别提取第一图像和第二图像边缘区域的边缘特征点，然后对两张图像的边缘特征点进行特征点匹配，得到两张图像边缘特征点的匹配对；
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【技术保护点】
1.一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述根据加权最近邻算法计算第一图像重叠区域的连通域和第二图像重叠区域的连通域的相似连通域包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述计算第一图像重叠区域的连通域中块的最优匹配块包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述第一图像重叠区域的连通域中块(x,y)和第二图像重叠区域连通域中匹配块(x',y')之间的匹配误差D(x,y)的计算公式如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，为第一图像重叠区域的连通域中的块随机赋予一个初始的匹配块包含两种方式，分别是完全随机的赋值和加入先验的信息的赋值。
6.根据权利要求2所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述迭代计算包括奇数次迭代和偶数次迭代，所述奇数次迭代是对第一重叠区域的连通域中的块每一列
7.根据权利要求3所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述随机搜索的过程能够根据计算的匹配误差的值提前终止。
8.根据权利要求1所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述分别计算第一图像针对所述第二图像的单应性矩阵和第二图像针对所述第一图像对应的单应性矩阵包括以下步骤：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8任一所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1-8任一所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述根据加权最近邻算法计算第一图像重叠区域的连通域和第二图像重叠区域的连通域的相似连通域包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述计算第一图像重叠区域的连通域中块的最优匹配块包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述第一图像重叠区域的连通域中块(x,y)和第二图像重叠区域连通域中匹配块(x',y')之间的匹配误差d(x,y)的计算公式如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，为第一图像重叠区域的连通域中的块随机赋予一个初始的匹配块包含两种方式，分别是完全随机的赋值和加入先验的信息的赋值。
6.根据权利要求2所述的一种基于局部边缘分析的图像拼接方法，其特征在于，所述迭...
【专利技术属性】
技术研发人员：古玲，
申请(专利权)人：南京矩视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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