本发明专利技术提出了一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，采用SLIC分割以保证局部投影内容的一致性，并根据投影误差序列估计相应的投影矩阵。从具有相同投影关系的平面结构中取出拟合局部投影矩阵的内点集。此外，使用全局相似度变换和局部投影矩阵线性化来调整整体失真，并将局部投影变换与全局相似性相结合，使结果更加自然。最后，实验结果表明，本发明专利技术中的方法在提高宽视差条件下的对齐精度和自然性质量方面优于现有技术。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像拼接，尤其是涉及一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法。
技术介绍
1、图像拼接是将两个或多个具有重叠区域的图像序列拼接成更宽的全景图像的过程。它在医学成像、卫星遥感配准、视频拼接等多个领域都有特定的应用。图像拼接的步骤是图像处理、图像扭曲和图像融合。
2、图像扭曲中最具挑战性的步骤是图像对齐。单应性矩阵是一种简单而有效的图像对齐估计模型。它是在两种情况下建立：1)被拍摄的场景可以近似于同一平面。2)照相机模型只有旋转自由度。但是，很难同时满足这两种条件，缝合后的图像会在重叠区域出现伪影和扭曲。视差是影响图像对齐质量的一个重要因素。一个简单的视差相机运动模型只有位移，但复杂的视差模型包括位移和旋转和尺度自由度。特别是当被拍摄的场景靠近摄像机时，在理想条件下，不同深度或在同一深度上不同方向的平面不能被视为同一平面。
3、对于具有较宽的摄像机基线的复杂场景图像，实现精确的对齐和调整自然性是一个具有挑战性的任务。大多数拼接算法将图像划分为固定大小的网格，并对每个网格进行相同的局部投影变换，以消除失真。然而，具有不同场景深度或方向的平面结构可能对应于不同的投影关系。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，以提高宽视差条件下的对齐精度和自然性质量。
2、为此，本专利技术采用以下技术方案：
3、本专利技术公开了一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，所述方法包括：
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p>4、对输入图像分别进行多特征检测；其中，输入图像包括目标图像和参考图像；5、对双特征检测后的图像进行双特征引导的移动直接线性变换，再进行雅可比变换和全局相似变换，以消除非重叠区域的失真；
6、对参考图像域执行简单的线性迭代聚类，使投影内容保持一致；
7、将参考图像域划分为超像素块，对每个超像素块进行基于投影误差序列的引导变换，得到相应的局部投影变换矩阵，并将局部投影变换与全局相似变换相结合，调整对齐图像的自然性。
8、进一步地，对输入图像分别进行多特征检测，包括：
9、使用尺度不变特征变换算法获得目标图像和参考图像之间的特征点对；
10、检测目标图像和参考图像中的线段，加入特征线段形成双特征估计的最优全局单应性。
11、进一步地，对双特征检测后的图像进行双特征引导的移动直接线性变换，再进行雅可比变换和全局相似变换，包括：
12、双特征引导的mdlt投影变换；
13、利用雅可比矩阵将局部投影变换线性化；
14、对目标图像中的特征点进行多场景结构分类；
15、对分组后的每组特征点执行全局相似变换，找到具有最小旋转角度的全局相似变换矩阵，基于最小旋转角度的全局相似变换矩阵，对目标图像执行相似变换。
16、进一步地，对目标图像中的特征点进行多结构分组，包括：
17、数值归一化后的正常点finliers集合；
18、使用multi-gs算法设置输出阈值η＝0.001，执行m次迭代，得到每次finliers集合的投影误差；
19、找出满足阈值要求且迭代结果中具有最多特征点的特征点集合f1inliers，将f1inliers从finliers中移除，继续迭代出第二组特征点集合f2inliers，以此类推；
20、当一个特征点周围50个像素内没有其他特征点时，定义其为孤立的特征点，并删除该孤立的特征点。
21、进一步地，将局部投影变换与全局相似变换相结合，调整对齐图像的自然性，包括：
22、采用加权组合方法对重叠区域的局部投影变换进行更新，实现平滑变换。
23、进一步地，将局部投影变换与全局相似变换相结合，调整对齐图像的自然性，还包括：
24、对变换后的参考图像执行超像素分割，并拟合每一个超像素块的逆投影矩阵，计算像素在目标图像中的对应像素位置，并将其填充到对应的画布像素位置。
25、进一步地，对输入图像分别进行多特征检测，包括：
26、使用尺度不变特征变换算法获得目标图像和参考图像之间的特征点对，得到粗糙匹配的结果，对异常值进行过滤，得到正常点；
27、使用线段检测器lsd算法进行线段检测，并对线段匹配进行描述符向量化。
28、进一步地，对每个超像素块进行基于投影误差序列的引导变换，得到相应的局部投影变换矩阵，包括：
29、对变换后的参考图像域执行超像素分割，以获得超像素块；
30、找到每个超像素块的中心点；
31、选择中心点50像素以内的特征点，如果该特征点的投影误差序列与中心点相同，根据距离选择最接近的一个，直至选择出最小化的特征点集合；
32、使用直接线性变化匹配对应于超像素块的局部投影矩阵。
33、本专利技术的优点和积极效果：
34、本专利技术提出了一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，采用slic分割以保证局部投影内容的一致性，并根据投影误差序列估计相应的投影矩阵。从具有相同投影关系的平面结构中取出拟合局部投影矩阵的内点。此外，使用全局相似度变换和局部投影矩阵线性化来调整整体失真现象，并将局部投影变换与全局相似性相结合，使结果更加自然。本专利技术提出的具有综合效果的对齐自然性的宽视差图像拼接方法实现了消除伪影和拉伸变形的综合效果最好。
35、本专利技术引入引导局部投影变换，通过投影误差序列选择正确的值，并对每个超像素拟合更精确的局部投影变换。
36、本专利技术使用双特征mdlt进行预对齐，并将最小的角相似度变换与线性化的局部投影矩阵相结合来调整自然性。
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【技术保护点】
1.一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于对输入图像分别进行多特征检测，包括：
3.根据权利要求1所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于，对双特征检测后的图像进行双特征引导的移动直接线性变换，再进行雅可比变换和全局相似变换，包括：
4.根据权利要求3所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于，对目标图像中的特征内点进行多结构分组，包括：
5.根据权利要求1所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于，将局部投影变换与全局相似变换相结合，调整对齐图像的自然性，包括：
6.根据权利要求5所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于，将局部投影变换与全局相似变换相结合，调整对齐图像的自然性，还包括：
7.根据权利要求1所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于，对输入图像分别进行多特征检测，包括：
8.根据权利要求1所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于，对每个超像素块进行基于投影误差序列的引导变换，得到相应的局部投影变换矩阵，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于对输入图像分别进行多特征检测，包括：
3.根据权利要求1所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于，对双特征检测后的图像进行双特征引导的移动直接线性变换，再进行雅可比变换和全局相似变换，包括：
4.根据权利要求3所述的一种具有平衡自然对齐性的宽视差图像拼接方法，其特征在于，对目标图像中的特征内点进行多结构分组，包括：
5.根据权利要求1所述的一种具有平衡自然...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋涛，侯培国，李千，李珊珊，张思远，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：
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