[发明专利]一种图像拼接方法及装置

说明书

本发明公开一种图像拼接方法及装置，可应用于金融领域或其他领域。确定图像组中第一目标图像和参考图像的投影误差，及确定第一目标图像对应的单应性模型；基于投影误差，对单应性模型进行聚类以得到至少一个模型类别并确定目标类别；利用优化方程，对目标类别中单应性模型对应的第一目标图像进行优化，得到第二目标图像；确定目标类别中单应性模型对应的优化后的最佳缝合线；基于优化后的最佳缝合线，将第二目标图像与相应的参考图像进行拼接，得到图像拼接结果；计算图像拼接结果的评价指标并据此确定最终图像拼接结果。本方案采用基于结果为驱动的图像拼接策略，并通过多个优化步骤降低图像拼接结果的失真，提高图像中低特征物体拼接的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像拼接方法及装置。

背景技术

图像拼接技术可以将两张具有重叠区域的输入图融合成一张具有高分辨率和具有更大视野的图像，通过图像拼接技术可以降低银行对于客户输入的证件和货币等图像的质量要求。

目前现有图像拼接技术的基本流程包括：像素值的标准化，指定参考系，图像的特征提取，单应性模型的估计，以及图像的融合。但是，由于证件和卡等物体具有平整光滑的特点，从图像中的证件和卡等物体上能够提取到的特征点较少，图像的背景特征的数量会远大于从物体(证件和卡)上提取到的特征的数量；按照现有的图像拼接技术所得到的单应性模型更倾向于满足背景特征的配置，导致期望的物体结构发生畸变，图像中低特征物体拼接的准确性较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种图像拼接方法及装置，以解决现有图像拼接技术存在的图像中低特征物体拼接的准确性较低等问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例第一方面公开一种图像拼接方法，所述方法包括：

获取多个图像组，每个所述图像组包括相对应的第一目标图像和参考图像；

对于每个图像组，确定所述图像组中第一目标图像和参考图像的投影误差，以及确定所述图像组中第一目标图像对应的单应性模型；

基于所述投影误差，对所有所述单应性模型进行聚类以得到至少一个模型类别，并从所述至少一个模型类别中确定目标类别；

利用预设的优化方程，对所述目标类别中每个单应性模型对应的第一目标图像进行优化，得到相应的第二目标图像，其中，所述优化方程至少包括：基于点特征的匹配优化项，基于线特征的匹配优化项，基于十字特征的投影失真优化项和基于十字特征的透视失真优化项；

确定所述目标类别中每个单应性模型对应的优化后的最佳缝合线；

对于每个第二目标图像，基于所述第二目标图像对应的优化后的最佳缝合线，将所述第二目标图像与相应的参考图像进行拼接，得到图像拼接结果；

计算各个所述图像拼接结果的评价指标，并基于所述评价指标从各个所述图像拼接结果确定最终图像拼接结果。

优选的，对于每个图像组，确定所述图像组中第一目标图像和参考图像的投影误差，以及确定所述图像组中第一目标图像对应的单应性模型，包括：

对于每个图像组，分别提取所述图像组中第一目标图像和参考图像的特征信息，其中，所述特征信息包括特征点和特征线；

基于所述特征信息，确定所述图像组中第一目标图像和参考图像的投影误差，以及确定所述图像组中第一目标图像对应的单应性模型。

优选的，基于所述投影误差，对所有所述单应性模型进行聚类以得到至少一个模型类别，并从所述至少一个模型类别中确定目标类别，包括：

基于所述投影误差，对所有所述单应性模型进行聚类以得到至少一个模型类别；

从进行聚类的所述单应性模型中确定最佳的单应性模型；