一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法及系统，应用于图像处理领域，包括：对基准图像和待配准图像添加线性噪声，并分别进行多尺度窗口划分，提取每个多尺度窗口中的极大值点和极小值点作为图像特征点；基于尺度不变特征变换，分别计算每个图像特征点的特征描述向量，并利用循环遍历对基准图像和待配准图像的特征描述向量进行比对，记录符合相似度要求的匹配点对；基于匹配点对，利用随机抽样一致算法计算基准图像和待配准图像间的单应性矩阵，完成基准图像和待配准图像间的拼接。本发明专利技术实现了不受尺度变化、光照不均匀和噪声影响，且可在没有先验知识的情况下，对多幅图进行拼接，并显著降低图像处理时间，提高图像拼接效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法及系统。

技术介绍

1、图像拼接技术是将零散的碎片化图像信息组合在一起，从中恢复完整图像信息的技术。图像拼接技术通常应用到图像处理中的半自动或全自动过程，与人工拼接重组相比，大大提高了图像处理的效率。图像拼接技术广泛应用于诸多领域，例如，基于机器视觉的虚拟现实、增强现实、导航、手机全景拍摄等生活相关领域，以及生物医学、微纳加工、航拍、空间遥感等科研领域。然而，在图像拼接过程中，由于图像之间存在尺度变化、光照不均匀、噪声等影响，会使拼接过程受到显著干扰，使拼接出现错误结果。

2、目前，针对图像拼接过程中存在的尺度变化、光照不均匀、噪声等影响，通常采用三种方法。第一种是尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform，sift)的特征检测方法，该方法通过建立高斯金字塔和高斯差分金字塔来计算图像中的特征点，进而对特征点进行描述，实现图像拼接。第二种是加速鲁棒特性的特征检测算法(speed uprobust features，surf)，该方法提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，步骤(1)中，对基准图像和待配准图像添加线性噪声，具体为：

3.根据权利要求1所述的一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，步骤(1)中，所述基准图像和待配准图像进行所述多尺度窗口划分的划分尺度相同，且所述多尺度窗口内的宽度和长度所包含的像素数量相同。

4.根据权利要求1所述的一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，步骤(2)中，基于尺度不变特征变换，分别计算每个所述图像特征点的特征描述向量，具体为...

【技术特征摘要】

1.一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，步骤(1)中，对基准图像和待配准图像添加线性噪声，具体为：

3.根据权利要求1所述的一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，步骤(1)中，所述基准图像和待配准图像进行所述多尺度窗口划分的划分尺度相同，且所述多尺度窗口内的宽度和长度所包含的像素数量相同。

4.根据权利要求1所述的一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，步骤(2)中，基于尺度不变特征变换，分别计算每个所述图像特征点的特征描述向量，具体为：

5.根据权利要求4所述的一种基于局部极值的多尺度图像拼接方法，其特征在于，基于图像特征点所处的窗口尺度，计算所述特征描述向量的图像特征点邻域，具体为：

6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵伟，李浩，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：