【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种二维云台监视区域全景拼接及动态更新方法。
技术介绍
1、随着图像技术的发展，仅通过单个镜头采集的图像视场有限，需要有更大范围的全景图像来满足应用需求，比如在广场和长距离的高速公路路监控下。由于镜头视角和可视距离的限制下，获取单个镜头的全景图像往往所需的硬件要求都十分严苛，现有技术往往通过视频拼接来获得指定视场的全景图像。
2、传统的全景拼接方法通常都是两两配准，然后将图像几何变换参数依次进行累计。由于任何两幅图像的配准不可能没有误差，对于多幅图像的连续拼接问题，这种方法将导致误差累积问题，随着图像拼接帧数的增多，拼接的累积误差会越来越大，全景图像拼接累积误差问题会越来越严重，导致图像特征区域的错位越来越明显，而且在视频拼接完后无法对监控进行实时更新。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种云台监视区域全景拼接及动态更新方法，能在获取精确全景图像的同时实现实时动态更新。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种云台监视区域全景拼接及动态更新方法，包括以下步骤：
3、获取的视频影像序列，并每相邻两帧进行特征匹配，得到每两帧之间的变换矩阵；
4、基于金字塔序列的方法对图像序列逐级拼接，最后形成一幅全景图；
5、通过旋转云台得到的实时图像以及对应的云台位姿信息得到当前帧图像中心点在全景图的位置信息；
6、对当前帧及全景图对应位置的同规格图像进行特征匹配，得到变换矩阵将当前帧投
7、其中，所述获取视频影像序列方法包括：
8、使用云台和摄像设备对实景进行拍摄得到视频影像序列，以此影像序列作为程序输入图像序列；
9、记录每帧图像数据对应时刻云台位姿信息并对应标号；
10、其中，对获取的视频图像序列每相邻两帧进行特征匹配，得到每两帧之间的变换矩阵，包括：
11、采用sift+ransac算法对相邻帧图像进行特征匹配得到每两帧图像的变换矩阵h；
12、图像拼接时使用h对对应帧图像进行相应的移动、旋转、缩放或透视变换操作；
13、其中，基于金字塔序列的方法对图像序列逐级拼接，最后形成一幅全景图，包括：
14、以中心图像为基准，每三张图像为周期基于之前得到的变换矩阵关系逐段拼接，每个周期都以中间帧为基准，再对拼接完成的各段图像以上述方法拼接，逐级拼接最后形成一幅全景图，拼接过程中记录每帧图像的中心点变化信息；
15、其中，通过旋转云台得到的实时图像以及对应的云台位姿信息得到当前帧图像在全景图的中心点位置信息，包括：
16、通过获取平视、俯视、仰视三个视角拍摄视频，将每组三个视图拼接成一个图像作为新的视频序列，使用该序列作为拼接全景图的输入；
17、使用位姿传感器模块记录云台实时位姿信息；
18、根据位姿信息选取对应全景图原基础图像，并根得到该图像在拼接全景图过程中记录的中心点位置；
19、其中，对当前帧及全景图对应中心点位置的同规格图像进行特征匹配，得到变换矩阵将当前帧投影到全景图上实现实时动态更新，包括：
20、采用orb+ransac算法对相邻帧图像进行特征匹配得到每两帧图像的变换矩阵h；
21、图像拼接时使用h对对应帧图像进行相应的移动、旋转、缩放或透视变换操作。
22、本专利技术的一种二维云台监视区域全景拼接及动态更新方法，针对云台采集到的视频图像序列，通过sift算法进行帧间稀疏特征点匹配得到每帧间h矩阵，基于金字塔序列的方法根据获得的每帧图像变换关系对图像序列逐级拼接最后形成一幅全景图，这种方法克服了传统全景拼接方法中的累计误差过大问题，使全景图像拼接结果更加清晰准确；通过获取平视、俯视、仰视三个视角以扩大全景图的上下视角范围，再通过旋转云台得到的实时图像以及对应的云台位姿信息确定当前帧图像中心点在全景图的位置，之后对当前帧及全景图对应位置的同规格图像进行orb特征匹配，得到变换矩阵将当前帧投影到全景图上实现实时动态更新。
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1.一种二维云台监视区域全景拼接及动态更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的获取视频影像序列方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的对获取的视频图像序列每相邻两帧进行特征匹配，得到每两帧之间的变换矩阵，其特征在于：
4.如权利要求1所述基于金字塔序列的方法对图像序列逐级拼接，最后形成一幅全景图，其特征在于，以中心图像为基准，每三张图像为周期基于之前得到的变换矩阵关系逐段拼接，每个周期都以中间帧为基准，再对拼接完成的各段图像以上述方法拼接，逐级拼接最后形成一幅全景图，拼接过程中记录每帧图像的中心点变化信息。
5.如权利要求1所述通过旋转云台得到的实时图像以及对应的云台位姿信息得到当前帧图像在全景图的中心点位置信息，其特征在于：
6.如权利要求1所述对当前帧及全景图对应中心点位置的同规格图像进行特征匹配，得到变换矩阵将当前帧投影到全景图上实现实时动态更新，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种二维云台监视区域全景拼接及动态更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的获取视频影像序列方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的对获取的视频图像序列每相邻两帧进行特征匹配，得到每两帧之间的变换矩阵，其特征在于：
4.如权利要求1所述基于金字塔序列的方法对图像序列逐级拼接，最后形成一幅全景图，其特征在于，以中心图像为基准，每三张图像为周期基于之前得到的变换矩阵关系逐...
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