[发明专利]一种基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法

权利要求书

1.一种基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1：对拼接图像进行特征点提取；

S2：对S1中提取的特征点实现快速粗匹配；

S3：对S2中进行粗匹配点进行优化，剔除错误的匹配点阵；

S4：通过计算单应性变换矩阵的相关参数，求解出图像变换矩阵，进行图像拼接，获得初步拼接图像；

S5：通过采用渐入渐出加权融合算法对初步拼接图像中的重叠区域进行融合处理，去除图像拼接的痕迹，得到拼接图像。

2.根据权利要求1所述的基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法，其特征在于，所述S1中采用FAST算法对拼接图像的特征点进行提取，然后将提取的特征点进行BRIEF算法描述。

3.根据权利要求1所述的基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法，其特征在于，所述S2包括如下步骤：

S2.1：使用汉明距离判别描述相似度，计算出两个描述串按位与运算后的累和，作为汉明距离D(X,Y)：

其中，汉明距离的值的大小与描述串相关性正相关，

S2.2：利用模式匹配器对S1获取的特征点进行粗匹配。

4.根据权利要求1所述的基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法，其特征在于，所述S3中采用PROSAC算法对特征点进行提纯与优化。

5.根据权利要求4所述的基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法，其特征在于，所述S3包括如下步骤：

S3.1：初始化相关参数，输入最大迭代次数N_max，判断内点的误差极限E_lim，设定内点数目阈值T_num；

S3.2：按照粗匹配点对的将最近邻和次近邻的比值结果作为匹配质量，进行降序排列，选取匹配质量排列前m个匹配点对，从中选取随机选取至少4组点对，计算单应性变换矩阵，再计算其余匹配点与投影点的误差，比较误差与E_lim的大小，若误差小于E_lim，该点为内点，反之，则为外点。遍历所有匹配点对，计算出内点数量；

S3.3：判断迭代次数是否小于等于最大迭代次数N_max，满足条件，继续执行；若迭代次数大于最大迭代次数N_max，则输出统计中内点最多的一组匹配点对集合；

S3.4：比较内点数量与阈值T_num的大小，若内点数量小于阈值T_num，则迭代次数加1，重复执行步骤S3.2-S3.3；反之，输出当前内点集合，完成匹配点对的优化。

6.根据权利要求1所述的基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法，其特征在于，所述S4在去除误匹配点对后，得到待拼接的两副图像的最优匹配特征点集合f_a(x,y),f_b(x,y)，计算图像单应性变换矩阵的相关参数，获得图像变换矩阵后进行图像拼接，获得初步拼接图像，两幅图像特征点存在的空间单应性变换关系如下：

其中：h₀、h₁、h₃和h₄共同表示图形旋转角度和缩放尺度，h₂和h₅分别表示图形在x方向与y方向上的平移量，h6和h7分别表示图形在x方向和y方向上的变形量。

7.根据权利要求1所述的基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法，其特征在于，所述S5中通过渐入渐出加权融合方法去除拼接痕迹：

对两幅图像f₁(x,y),f₂(x,y)进行如下计算：

式中，加权权值两者与两幅图像的重叠区域的宽度相关，x₁和x₂是重叠区域左右边缘的像素点横坐标，其中x₁x₂，x_i是重叠区域内待融合像素点的横坐标。