【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种4k高清的kvm坐席管理系统。
技术介绍
1、4k高清的kvm坐席管理系统可以用于管理和控制多个监控摄像头、显示屏、计算机等设备，监控人员可以通过kvm系统实时查看监控画面进行远程操作和控制；在对待监测区域进行监视侦察过程中，会存在针对同一区域的多个不同角度下摄像头同时进行监控的情况，而对多个角度下的图像进行传输的过程中，会存在部分角度下图像信息的冗余，进而降低压缩与传输的效率，因此一般利用图像融合的技术对不同角度下图像进行融合进而进行压缩传输，从而减少需要传输的数据量，可以大大降低传输所需的带宽，节省网络资源。
2、传统的图像融合过程中，往往会利用ransac（random sample consensus）算法来进行匹配点的筛选；但由于ransac算法在各次迭代过程中是随机选择样本进行子样本集的回归分析的，各次拟合过程中不同样本点均选取一个相同的拟合程度阈值进行内点的选取，这种方式忽略了部分图像中像素点的邻域内的空间结构信息，导致拟合效果较差，且由于最佳拟合程度阈值大小的选取会受到全部特征点的空间分布的影响，无法较好地选取一个精确的拟合程度阈值，使得所选内点对真实的回归模型的表现不佳，进而导致监控图像的融合效果较差，影响监控图像的压缩效果。
技术实现思路
1、为了解决现有方法在对待检测区域不同角度下的监控图像进行融合处理时存在的融合效果较差的问题，本专利技术的目的在于提供一种4k高清的kvm坐席管理系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提供了一种4k高清的kvm坐席管理系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：
3、获取待监测区域在不同角度下的监控视频，所述监控视频是由连续多帧4k高清监控图像构成的；
4、分别采用sift特征点匹配算法对同一时刻的每两个角度下的监控图像进行处理获得监控图像中的特征点以及各匹配对；利用不同预设放大倍数和不同预设旋转角度对同一时刻的每两个角度下的监控图像进行处理，基于处理之后每个匹配点对中两个像素点的邻域内像素点的灰度值的相似情况，获得每帧监控图像对应的最优放大倍数、最优旋转角度以及每个匹配点对之间的相似性；根据每个匹配点对中的特征点的邻域内像素点所对应的相似性、每个匹配点对中特征点的位置、所述最优放大倍数和所述最优旋转角度，得到每个匹配点对的初始异常程度；
5、根据每个匹配点对中的特征点的位置分布以及每个匹配点对中的特征点所在的监控图像对应的时刻之前同一角度下的监控图像中的特征点之间的位置分布，对所述初始异常程度进行修正，获得每个匹配点对的目标异常程度；基于所述目标异常程度确定每个匹配点对中的每个特征点修正后的拟合程度阈值；
6、基于所述修正后的拟合程度阈值选取内点集，对不同角度下的每两帧监控图像进行融合获得融合图像，对所述融合图像进行压缩处理。
7、优选的，利用不同预设放大倍数和不同预设旋转角度对同一时刻的每两个角度下的监控图像进行处理，基于处理之后每个匹配点对中两个像素点的邻域内像素点的灰度值的相似情况，获得每帧监控图像对应的最优放大倍数和最优旋转角度，包括：
8、将每个预设放大倍数分别与每个预设旋转角度进行组合获得各参数组合；
9、对于任意时刻的任意两个角度下的监控图像：
10、基于每个参数组合中的数据对两个角度中的第一个角度下的监控图像进行处理获得每个参数组合对应的第一图像；基于每个参数组合中的数据对两个角度中的第二个角度下的监控图像进行处理获得每个参数组合对应的第二图像；
11、对于两个角度下的监控图像中的第i个匹配对：在每个参数组合对应的第一图像中，基于第i个匹配对中的特征点的预设邻域内所有像素点的灰度值构建第i个匹配对在每个参数组合下的第一灰度序列；在每个参数组合对应的第二图像中，基于第i个匹配对中的特征点的预设邻域内所有像素点的灰度值构建第i个匹配对在每个参数组合下的第二灰度序列；
12、分别计算每个第一灰度序列与每个第二灰度序列的相关系数，将相关系数取最大值时的第一灰度序列对应的参数组合记为第一目标组合，将相关系数取最大值时的第二灰度序列对应的参数组合记为第二目标组合；将第一目标组合中的预设放大倍数作为两个角度中的第一个角度下的监控图像对应的最优放大倍数，将第一目标组合中的预设旋转角度作为两个角度中的第一个角度下的监控图像对应的最优旋转角度，将第二目标组合中的预设放大倍数作为两个角度中的第二个角度下的监控图像对应的最优放大倍数，将第二目标组合中的预设旋转角度作为两个角度中的第二个角度下的监控图像对应的最优旋转角度。
13、优选的，每个匹配点对之间的相似性的获取，包括：
14、对于两个角度下的监控图像中的第i个匹配对：将所述相关系数的最大值的归一化结果作为第i个匹配对之间的相似性。
15、优选的，所述根据每个匹配点对中的特征点的邻域内像素点所对应的相似性、每个匹配点对中特征点的位置、所述最优放大倍数和所述最优旋转角度，得到每个匹配点对的初始异常程度，包括：
16、对于任一匹配对：将该匹配对中的第2个特征点所在的监控图像对应的最优旋转角度记为参考角度，基于所述参考角度构建该匹配对的旋转变换矩阵，所述旋转变换矩阵的大小为，旋转变换矩阵中第一行第一列的元素和第一行第二列的元素均为参考角度的余弦值，第一行第二列的元素为参考角度的正弦值的相反数，第二行第一列的元素为参考角度的正弦值；
17、基于每个匹配点对中的像素点的邻域内像素点所对应的相似性、每个匹配点对中特征点的位置、所述最优放大倍数和所述旋转变换矩阵，得到每个匹配对的初始异常程度。
18、优选的，采用如下公式计算第i个匹配对的初始异常程度：
19、
20、其中，表示第i个匹配对的初始异常程度，表示第i个匹配对中的第1个特征点的邻域内包含的属于匹配对中的特征点的数量，表示第i个匹配对中的第1个特征点的邻域内包含的属于匹配对中的特征点所在的第j个匹配对之间的相似性，表示第i个匹配对中的第1个特征点的邻域内包含的属于匹配对中的特征点所在的第j个匹配对中的第1个特征点所在的监控图像对应的最优放大倍数，表示第i个匹配对中的第1个特征点的邻域内包含的属于匹配对中的特征点所在的第j个匹配对中的第2个特征点所在的监控图像对应的最优放大倍数，表示第i个匹配对中的第1个特征点的邻域内包含的属于匹配对中的特征点所在的第j个匹配对的旋转变换矩阵，表示第i个匹配对中的第1个特征点的坐标，表示第i个匹配对中的第1个特征点的邻域内包含的属于匹配对中的特征点所在的第j个匹配对中的第1个特征点的坐标，表示第i个匹配对中的第1个特征点的邻域内包含的属于匹配对中的特征点所在的第j个匹配对中的第2个特征点的坐标，表示第i个匹配对中的第2个特征点的坐标，表示向量的l2范数。
21、优选的，所述根据每个匹配点对中的特征点的位置分布以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种4K高清的KVM坐席管理系统，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征在于，利用不同预设放大倍数和不同预设旋转角度对同一时刻的每两个角度下的监控图像进行处理，基于处理之后每个匹配点对中两个像素点的邻域内像素点的灰度值的相似情况，获得每帧监控图像对应的最优放大倍数和最优旋转角度，包括：
3.根据权利要求2所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征在于，每个匹配点对之间的相似性的获取，包括：
4.根据权利要求1所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征在于，所述根据每个匹配点对中的特征点的邻域内像素点所对应的相似性、每个匹配点对中特征点的位置、所述最优放大倍数和所述最优旋转角度，得到每个匹配点对的初始异常程度，包括：
5.根据权利要求4所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征在于，采用如下公式计算第i个匹配对的初始异常程度：
6.根据权利要求1所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征
7.根据权利要求6所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征在于，采用如下公式计算第i个匹配点对的目标异常程度：
8.根据权利要求1所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征在于，所述基于所述目标异常程度确定每个匹配点对中的每个特征点修正后的拟合程度阈值，包括：
9.根据权利要求1所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征在于，所述基于所述修正后的拟合程度阈值选取内点集，对不同角度下的每两帧监控图像进行融合获得融合图像，包括：
10.根据权利要求1所述的一种4K高清的KVM坐席管理系统，其特征在于，所述对所述融合图像进行压缩处理，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种4k高清的kvm坐席管理系统，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种4k高清的kvm坐席管理系统，其特征在于，利用不同预设放大倍数和不同预设旋转角度对同一时刻的每两个角度下的监控图像进行处理，基于处理之后每个匹配点对中两个像素点的邻域内像素点的灰度值的相似情况，获得每帧监控图像对应的最优放大倍数和最优旋转角度，包括：
3.根据权利要求2所述的一种4k高清的kvm坐席管理系统，其特征在于，每个匹配点对之间的相似性的获取，包括：
4.根据权利要求1所述的一种4k高清的kvm坐席管理系统，其特征在于，所述根据每个匹配点对中的特征点的邻域内像素点所对应的相似性、每个匹配点对中特征点的位置、所述最优放大倍数和所述最优旋转角度，得到每个匹配点对的初始异常程度，包括：
5.根据权利要求4所述的一种4k高清的kvm坐席管理系统，其特征在于，采用如下公式计算第i个匹配对的初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈聪，杨静，廖超，张忠，李治强，何杰，
申请(专利权)人：广州市艾索技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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