【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及显示屏图像拼接领域，尤其涉及一种基于线性特征不变性的图像拼接方法及相关装置。
技术介绍
1、随着科技不断发展，各类设备不断更新迭代，显示屏作为设备的显示组件之一，被运用在各占高端设备上，例如手机、电视、平板电脑等。而随着人们对画面显示的要求不断提高，显示屏逐渐成为技术精密的产品。
2、传统的显示屏基本都是四边形的，在aoi检测定位部分会比较容易的找到屏体的四个边缘轮廓线。通过灰度侦测的原理，即可有效的检测到四边形常规矩形显示屏的有效区域。
3、但是现如今，全息投影技术不断的迭代更新，一种专属于全息投影的显示屏应运而生。为了迎合全息投影的功能，产生了一种vr-glass的显示屏幕，该显示屏幕需要迎合用户的视角进行投影，给用户提供一种身临其境的体验感，需要将传统的矩形显示屏修改为存在不同倾斜程度的边缘，称之为异形屏。vr-glass则是因为拥有较强的体验感，越来越受到年轻人的喜欢，因此vr-glass设计也越来越新颖越来越时尚。现如今，vr-glass的显示屏幕已经远远区别于传统的显示屏的外形结构。
4、而vr-glass的显示屏幕已经大于四边形，成为了不规则的异形屏，而且上下左右的边缘线段的个数也不完全相同，这对于传统的aa区提取算法来说是无法解决的。aoi检测中aa区（有效区域）提取是必不可少的一个技术环节，准确的提取aa区，对于缺陷检测以及坐标统计都至关重要。
5、vr-glass显示屏尺寸小，分辨率高，所以显示屏的像素密度比较高。同时，由于与人眼距离比较近，vr
6、这就需要采用多相机拍图并进行图像拼接，这就会造成多相机取图，需要进行不同相机的灰度校正，以及计算相机之间的转换关系，再加上相机数据量比较大，采用多相机拍图拼接需要的处理器比较多，这对后续的数据整合带来很多麻烦，极大程度的降低了vr显示屏缺陷检测的效率。
技术实现思路
1、本申请公开了一种基于线性特征不变性的图像拼接方法及相关装置，具体是针对vr_glass显示屏的多图拼接方法，因为vr的ppi比较大，同时需要检出1um左右的缺陷，需要较高解析度的相机进行拍照，显示屏无法一次成像，需要多次拍图进行拼接。该方法可以消除相机移动过程中产生的平移，旋转引起的图像偏差，以及相距较远的图像之间的位置偏差，实现多张图准确的拼接在一起，本方法用于提高vr显示屏缺陷检测的效率。
2、本申请第一方面提供了一种基于线性特征不变性的图像拼接方法，包括：
3、向vr显示屏输入标定图像，标定图像上设置有点阵点；
4、使用相机对vr显示屏进行分区域拍摄，生成至少2张拍摄图像，相邻区域的两张拍摄图像具有同一排或同一列的点阵点；
5、获取拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据，对横纵坐标数据进行大小排序，将横纵坐标数据的下标集合放入一个空白矩阵，生成坐标数据矩阵；
6、通过透视变换计算出横纵坐标数据与坐标数据矩阵中点阵点的序号之间的映射关系；
7、根据映射关系和横纵坐标数据计算出新点阵点坐标；
8、使用仿射变换对相邻的坐标数据矩阵中处于同一行或同一列的新点阵点坐标平行处理；
9、根据新点阵点坐标集合与拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据对图像进行拼接，生成目标拼接图像。
10、可选地，获取拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据，对横纵坐标数据进行大小排序，将横纵坐标数据的下标集合放入一个空白矩阵，生成坐标数据矩阵，包括：
11、获取拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据，根据横纵坐标数据确定最大值和最小值的差值；
12、根据预设的相邻两个点阵点间的水平距离、垂直距离和差值，计算实际行列数；
13、确定横纵坐标数据的取值范围；
14、对横纵坐标数据中的点阵点坐标进行大小排序，并获取排序完成的点阵点坐标的下标集合；
15、根据实际行列数生成一个空白矩阵；
16、根据取值范围将排好序的下标集合放入一个空白矩阵，生成坐标数据矩阵。
17、可选地，在获取拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据，对横纵坐标数据进行大小排序，将横纵坐标数据的下标集合放入一个空白矩阵，生成坐标数据矩阵之后，通过透视变换计算出横纵坐标数据与坐标数据矩阵中点阵点的序号之间的映射关系之前，图像拼接方法还包括：
18、在坐标数据矩阵中将同行同列的横纵坐标数据进行排序并关联，获取新的排列索引；
19、通过计算行与行和列与列之间的差值确定行或列中缺少的点阵点；
20、取行或列的平均值作为缺失点的坐标，补全所述横纵坐标数据和所述坐标数据矩阵。
21、可选地，使用仿射变换对相邻的坐标数据矩阵中处于同一行或同一列的新点阵点坐标平行处理，包括：
22、取相邻区域的两张拍摄图像对应的两组新点阵点坐标；
23、分别确定两组新点阵点坐标中位于一行或者同一列的线性点阵点坐标，将这两组线性点阵点坐标分别进行直线拟合，生成两条拟合直线；
24、计算两条拟合直线的倾斜角度，通过仿射变换并根据倾斜角度生成旋转矩阵；
25、通过仿射变换的旋转矩阵对两条拟合直线进行平行处理。
26、可选地，使用仿射变换对相邻的坐标数据矩阵中处于同一行或同一列的新点阵点坐标平行处理之后，根据新点阵点坐标集合与拍摄图像的坐标对图像进行拼接，获取目标拼接图像之前，图像拼接方法还包括：
27、获取第一条拟合直线的最后一个点阵点坐标与第二条拟合直线中第一个点的坐标的差值，以此获得第二条拟合直线全部的平移差值，生成平移矩阵；
28、使用平移矩阵对线性点阵点坐标进行平移，并以此方式每一张拍摄图像的新点阵点坐标进行拟合、倾斜角度计算、平移参数计算、平移处理。
29、可选地，根据新点阵点坐标集合与拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据对图像进行拼接，生成目标拼接图像，包括：
30、以第一张拍摄图像为参考系，通过透视变换计算第二张拍摄图像的第一转换矩阵，第一张拍摄图像和第二张拍摄图像为相邻区域的两张拍摄图像；
31、根据第二张拍摄图像的新点阵点坐标集合与点阵点的横纵坐标数据通过透视变换计算第二转换矩阵；
32、根据第一转换矩阵和第二转换矩阵将第二张拍摄图像变换到拼接位置；
33、通过透视变换和仿射变换获取第三张拍摄图像的第三转换矩阵和第四转换矩阵，第三张拍摄图像是第二张拍摄图像另一个相邻区域的拍摄图像；
34、通过第一转换矩阵、第三转换矩阵和第四转换矩阵将第三张拍摄图像变换到拼接位置；
35、对位于拼接位置的拍摄图像进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于线性特征不变性的图像拼接方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，所述获取所述拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据，对所述横纵坐标数据进行大小排序，将所述横纵坐标数据的下标集合放入一个空白矩阵，生成坐标数据矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的图像拼接方法，其特征在于，在获取所述拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据，对所述横纵坐标数据进行大小排序，将所述横纵坐标数据的下标集合放入一个空白矩阵，生成坐标数据矩阵之后，所述通过透视变换计算出所述横纵坐标数据与所述坐标数据矩阵中点阵点的序号之间的映射关系之前，所述图像拼接方法还包括：
4.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，所述使用仿射变换对相邻的所述坐标数据矩阵中处于同一行或同一列的新点阵点坐标平行处理，包括：
5.根据权利要求4所述的图像拼接方法，其特征在于，使用所述仿射变换对相邻的所述坐标数据矩阵中处于同一行或同一列的新点阵点坐标平行处理之后，根据新点阵点坐标集合与所述拍摄图像的坐标对图像进行拼接，获取目标拼接图像之前，所述图像拼接方法还包
6.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，根据所述新点阵点坐标集合与所述拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据对图像进行拼接，生成目标拼接图像，包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的图像拼接方法，其特征在于，所述使用相机对所述VR显示屏进行分区域拍摄，生成至少2张拍摄图像，包括：
8.一种基于线性特征不变性的图像拼接装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上保存有程序，所述程序在计算机上执行时执行如权利要求1至7中任一项所述的图像拼接方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于线性特征不变性的图像拼接方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，所述获取所述拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据，对所述横纵坐标数据进行大小排序，将所述横纵坐标数据的下标集合放入一个空白矩阵，生成坐标数据矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的图像拼接方法，其特征在于，在获取所述拍摄图像的点阵点的横纵坐标数据，对所述横纵坐标数据进行大小排序，将所述横纵坐标数据的下标集合放入一个空白矩阵，生成坐标数据矩阵之后，所述通过透视变换计算出所述横纵坐标数据与所述坐标数据矩阵中点阵点的序号之间的映射关系之前，所述图像拼接方法还包括：
4.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，所述使用仿射变换对相邻的所述坐标数据矩阵中处于同一行或同一列的新点阵点坐标平行处理，包括：
5.根据权利要求4所述的图像拼接方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔乔乔，
申请(专利权)人：深圳精智达技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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