[发明专利]一种高分辨率图像的宽视角快速拼接方法

说明书

本发明公开了一种高分辨率图像的宽视角快速拼接方法，旨在提高图像匹配的速度和精度，包括：对待拼接的多幅原始图像进行降采样处理；确定降采样后的各图像之间的重叠区域；采用SURF算法检测出重叠区域内的特征点；针对检测出的特征点，采用BRIEF算法生成特征点描述子；针对特征点描述子，采用Brute‑Froce Matcher算法进行特征点对粗匹配；计算两个特征点描述子之间的汉明距离，剔除错误匹配；使用RANSAC算法进行精细匹配，求解出单应性矩阵，得到各图像之间的相对位置关系；基于渐入渐出的加权平均算法对各原始图像的重叠区域进行图像融合处理，以融合拼接成一幅宽视角图像。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体地说，是涉及一种用于将多幅相互有重叠部分的同一场景图片拼接成一幅宽视角图像的方法。

背景技术

图像拼接技术是一种将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的图像)拼成一幅无缝的宽视角全景图像的技术。

图像拼接技术已经成为计算机图形学、计算机视觉中的一个重要研究课题，在军事和民用方面都有广泛的应用。根据应用场合的不同，图像拼接技术又可分为实时视频图像拼接技术和静态图像拼接技术。对宽视场视频和全景图像的需求体现在日常所用到的监控视频中，能大大提高人们对事物和场景的动态感知与监控能力。

图像拼接过程中技术要点涉及数据采集、图像配准、图像重投影、图像融合等方面，其中，图像配准是图像拼接的关键技术。目前，图像配准存在的主要技术难题在于图像匹配的速度和精度，匹配时间、匹配精度、匹配算法的鲁棒性是衡量一个图像匹配算法优劣的主要指标。

发明内容

本发明的目的在于提供一种高分辨率图像的宽视角快速拼接方法，以提高图像匹配的速度和精度。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种高分辨率图像的宽视角快速拼接方法，包括：对待拼接的多幅原始图像进行降采样处理；确定降采样后的各幅图像之间的重叠区域；采用SURF算法检测出重叠区域内的特征点；针对检测出的特征点，采用BRIEF算法生成特征点描述子；针对特征点描述子，采用Brute-Froce Matcher算法进行特征点对粗匹配；计算两个特征点描述子之间的汉明距离，剔除错误匹配；使用RANSAC算法进行精细匹配，求解出单应性矩阵，得到各图像之间的相对位置关系；基于渐入渐出的加权平均算法对各原始图像的重叠区域进行图像融合处理，以融合拼接成一幅宽视角图像。

优选的，所述多幅原始图像为三幅空间上连续且相互有重叠部分的同一场景图像，定义中间图像为参考图像，另外两幅图像为待拼接的左图像和待拼接的右图像，将参考图像分别与待拼接的左图像和待拼接的右图像分别进行所述的宽视角快速拼接方法，以将三幅原始图像融合拼接成一幅宽视角图像。

优选的，所述降采样处理优选为将待拼接的多幅图像的分辨率缩小至原图像的10％。

优选的，在所述确定降采样后的各幅图像之间的重叠区域的过程中，优选包括：采用以下公式计算降采样后的参考图像与降采样后的待拼接的左图像以及降采样后的待拼接的右图像之间的重叠度：