【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种用于阵列摄像机的图像拼接方法、装置、亿级像素计算成像系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、视频监控因具有可靠性高、及时性强、便于查看等优点，已广泛应用于安防领域。当监控范围较大时，为实现大场景的超高清视频监控，出现了基于阵列摄像机的亿级像素计算成像系统，通过阵列摄像机包含的多个长焦窄视野的局部相机对监控场景拍摄多路局部高清视频，进而将各局部视频拼接融合，得到大视野或宽视野的可达亿像素级别的超高清融合视频，适用于对机场、公路、园区、运动赛场、边关、海面等较大场景进行视频拍摄和安全监控。
2、相关技术中，针对拍摄宽视野的直线型目标(如机场跑道)时、因镜头畸变等因素影响而出现的弧形成像问题，出现了结构优化的阵列摄像机，该阵列摄像机中各局部相机的图像传感器绕轴线旋转了一定角度，且局部相机的轴线与阵列摄像机全局中心轴线的水平夹角越大，其对应的旋转角度越大，从而可以改善直线型目标的弧形成像问题，优化直线型拍摄目标的成像质量。
3、然而，由于各局部相机的图像传感器旋转了一定角度，拍摄的有效画面发生改变，若基于未旋转的阵列摄像机使用的图像拼接模型构建方法，构建该旋转结构的阵列摄像机的图像拼接模型，用于拼接得到的融合视频图像中容易出现无效像素区域，如边界处或拼接处出现的黑色三角区域(通常无效像素区域采用像素值0，故为黑色)，即得到的融合视频图像并非完整有效画面，导致融合视频的成像质量较差。
技术实现思路
1、基于此，有必
2、第一方面，本申请提供了一种用于阵列摄像机的图像拼接方法。所述方法包括：
3、获取阵列摄像机的各局部相机拍摄的局部样本图像，并基于各所述局部样本图像，建立初始的图像拼接模型；所述初始的图像拼接模型包括每个所述局部相机对应的初始图像变换参数和初始裁剪参数；
4、将所述初始裁剪参数作为当前裁剪参数，针对每个所述局部相机，采用该局部相机的所述初始图像变换参数和所述当前裁剪参数，对该局部相机对应的所述空白对照图像进行图像变换和裁剪，得到当前待缝合图像；其中，所述空白对照图像与所述局部样本图像的尺寸相同，且所述空白对照图像中每个像素点的像素值均与无效像素点的像素值不同；
5、根据各所述当前待缝合图像中各像素点的像素值，判断各所述当前待缝合图像中是否存在无效像素区域，将存在无效像素区域的当前待缝合图像确定为目标待缝合图像，并确定所述目标待缝合图像中有效像素区域的目标内接矩形区域；
6、根据所述目标内接矩形区域的全局位置信息，对所述目标待缝合图像对应的目标局部相机及所述目标局部相机的关联局部相机的所述当前裁剪参数进行更新；
7、基于更新后的裁剪参数得到目标图像拼接模型，所述目标图像拼接模型用于对所述阵列摄像机拍摄的各局部视频图像进行拼接融合处理。
8、在其中一个实施例中，所述关联局部相机包括同行局部相机；所述当前裁剪参数包括当前上边界裁剪参数和当前下边界裁剪参数；所述目标内接矩形区域的全局位置信息包括区域上边界纵坐标和区域下边界纵坐标；所述根据所述目标内接矩形区域的全局位置信息，对所述目标待缝合图像对应的目标局部相机及所述目标局部相机的关联局部相机的所述当前裁剪参数进行更新，包括：
9、根据所述目标局部相机所在行中、各所述目标内接矩形区域的区域上边界纵坐标和区域下边界纵坐标，确定该行的最大区域上边界纵坐标和最小区域下边界纵坐标，并将该行的各所述局部相机的当前上边界裁剪参数和当前下边界裁剪参数，分别更新为所述最大区域上边界纵坐标和所述最小区域下边界纵坐标。
10、在其中一个实施例中，所述关联局部相机包括左邻局部相机和右邻局部相机；所述当前裁剪参数包括当前左边界裁剪参数和当前右边界裁剪参数；所述目标内接矩形区域的全局位置信息包括区域左边界横坐标和区域右边界横坐标；所述根据所述目标内接矩形区域的全局位置信息，对所述目标待缝合图像对应的目标局部相机及所述目标局部相机的关联局部相机的所述当前裁剪参数进行更新，包括：
11、针对每个所述目标局部相机，计算该目标局部相机的所述区域左边界横坐标与所述当前左边界裁剪参数的差值，得到当前左边界差值，并计算该目标局部相机的所述区域右边界横坐标与所述当前右边界裁剪参数的差值，得到当前右边界差值；
12、在所述当前左边界差值大于预设阈值的情况下，将该目标局部相机的当前左边界裁剪参数、以及该目标局部相机的左邻局部相机的当前右边界裁剪参数，更新为该目标局部相机的所述区域左边界横坐标；
13、在所述当前右边界差值大于预设阈值的情况下，将该目标局部相机的当前右边界裁剪参数、以及该目标局部相机的右邻局部相机的当前左边界裁剪参数，更新为该目标局部相机的所述区域右边界横坐标。
14、在其中一个实施例中，所述基于更新后的裁剪参数得到目标图像拼接模型，包括：
15、将更新后的裁剪参数作为新的当前裁剪参数，返回执行针对每个所述局部相机，采用该局部相机的所述初始图像变换参数和所述当前裁剪参数，对该局部相机对应的所述空白对照图像进行图像变换和裁剪步骤；
16、所述根据各所述当前待缝合图像中各像素点的像素值，判断各所述当前待缝合图像中是否存在无效像素区域之后，所述方法还包括：
17、在各所述当前待缝合图像均不存在无效像素区域的情况下，将所述当前裁剪参数作为目标裁剪参数，得到目标图像拼接模型。
18、在其中一个实施例中，所述对所述目标待缝合图像对应的目标局部相机及所述目标局部相机的关联局部相机的所述当前裁剪参数进行更新之后，所述方法还包括：
19、记录当前更新次数；
20、所述根据各所述当前待缝合图像中各像素点的像素值，判断各所述当前待缝合图像中是否存在无效像素区域之后，所述方法还包括：
21、在至少一个所述当前待缝合图像存在无效像素区域、且所述当前更新次数小于预设值的情况下，执行将存在无效像素区域的当前待缝合图像确定为目标待缝合图像的步骤；
22、在至少一个所述当前待缝合图像存在无效像素区域、且所述当前更新次数大于或等于预设值的情况下，将存在无效像素区域的当前待缝合图像确定为待校正图像，其对应的局部相机为待校正局部相机；
23、根据所述待校正图像包含的无效像素点的全局位置信息，对所述待校正局部相机及所述待校正局部相机的同行局部相机的当前上边界裁剪参数和/或当前下边界裁剪参数进行校正，将校正后的裁剪参数作为目标裁剪参数，得到目标图像拼接模型。
24、在其中一个实施例中，所述根据所述待校正图像包含的无效像素点的全局位置信息，对所述待校正局部相机及所述待校正局部相机的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于阵列摄像机的图像拼接方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联局部相机包括同行局部相机；所述当前裁剪参数包括当前上边界裁剪参数和当前下边界裁剪参数；所述目标内接矩形区域的全局位置信息包括区域上边界纵坐标和区域下边界纵坐标；所述根据所述目标内接矩形区域的全局位置信息，对所述目标待缝合图像对应的目标局部相机及所述目标局部相机的关联局部相机的所述当前裁剪参数进行更新，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联局部相机包括左邻局部相机和右邻局部相机；所述当前裁剪参数包括当前左边界裁剪参数和当前右边界裁剪参数；所述目标内接矩形区域的全局位置信息包括区域左边界横坐标和区域右边界横坐标；所述根据所述目标内接矩形区域的全局位置信息，对所述目标待缝合图像对应的目标局部相机及所述目标局部相机的关联局部相机的所述当前裁剪参数进行更新，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的裁剪参数得到目标图像拼接模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待校正图像包含的无效像素点的全局位置信息，对所述待校正局部相机及所述待校正局部相机的同行局部相机的当前上边界裁剪参数和/或当前下边界裁剪参数进行校正，包括：
7.一种用于阵列摄像机的图像拼接装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种亿级像素计算成像系统，其特征在于，所述系统包括阵列摄像机和服务器，其中：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种用于阵列摄像机的图像拼接方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联局部相机包括同行局部相机；所述当前裁剪参数包括当前上边界裁剪参数和当前下边界裁剪参数；所述目标内接矩形区域的全局位置信息包括区域上边界纵坐标和区域下边界纵坐标；所述根据所述目标内接矩形区域的全局位置信息，对所述目标待缝合图像对应的目标局部相机及所述目标局部相机的关联局部相机的所述当前裁剪参数进行更新，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联局部相机包括左邻局部相机和右邻局部相机；所述当前裁剪参数包括当前左边界裁剪参数和当前右边界裁剪参数；所述目标内接矩形区域的全局位置信息包括区域左边界横坐标和区域右边界横坐标；所述根据所述目标内接矩形区域的全局位置信息，对所述目标待缝合图像对应的目标局部相机及所述目标局部相机的关联局部相机的所述当前裁剪参数进行更新，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的裁剪参数得到目标图...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵月峰，王鹏，刘坤，张艳蕾，
申请(专利权)人：苏州一际智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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