[发明专利]基于改进RANSAC和动态融合的实时视频拼接方法在审
| 申请号： | 201811238125.2 | 申请日： | 2018-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN109658366A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 林健;杨建伟;黄波;史二厅;杨坤;候跃强 | 申请（专利权）人： | 平顶山天安煤业股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/00;G06T7/246;G06K9/46 |
| 代理公司： | 徐州创荣知识产权代理事务所(普通合伙) 32353 | 代理人： | 晏荣府 |
| 地址： | 467000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进RANSAC和动态融合的实时视频拼接方法，涉及视频拼接技术领域。本方法在粗匹配点对中顺序选取四对任意三点不共线匹配点，并分别计算其空间相似度，当相似度高于设定阈值时保留该匹配点对，反之，则舍弃，直至检测完所有匹配点对。随后从以上步骤筛选出的匹配点对中，随机选取四对，带入变换模型计算得出单应性矩阵H，随后用此步骤得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点，并将其标记。将上段所述步骤重复N次，提取被标记次数最多的内点，并将其作为最终的匹配点集，用所选取点集中的匹配对重新计算单应性矩阵，从而得到最终的参数估计值及最优单应性矩阵。 | ||
| 搜索关键词： | 匹配点 单应性矩阵 动态融合 实时视频 拼接 最优单应性矩阵 空间相似度 变换模型 步骤重复 参数估计 匹配点集 视频拼接 顺序选取 随机选取 重新计算 不共线 粗匹配 匹配对 相似度 阈值时 内点 改进 舍弃 筛选 测试 检测 保留 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进RANSAC和动态融合的实时视频拼接方法，其特征在于：具体步骤如下：(1)提取关键帧SURF特征：首先设定双目摄像头位于同一水平面，且重叠区域约为30％，对首帧图像进行SURF特征检测和匹配，计算出比较稳定和准确的投影变换矩阵；然后将这个投影变换关系应用到后续的帧图像的拼接中，以一定的时间间隔再进行特征提取、匹配和求取投影变换矩阵，然后又应用到后续一段时间的帧图像拼接中，以此获得最终的准确性较高的实时动态拼接视频；(2)利用改进RANSAC获取最优单应性矩阵：提取SURF特征点后，利用改进的RANSAC算法进行特征点提纯，并计算出最优单应性矩阵H，具体步骤如下：在粗匹配点对中顺序选取四对任意三点不共线匹配点，并分别计算其空间相似度，当相似度高于设定阈值时保留该匹配点对，反之，则舍弃，直至检测完所有匹配点对；随后从以上步骤筛选出的匹配点对中，随机选取四对，带入变换模型计算得出单应性矩阵H，随后用此步骤得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点，并将其标记，将上段所述步骤重复N次，提取被标记次数最多的内点，并将其作为最终的匹配点集，用所选取点集中的匹配对重新计算单应性矩阵，从而得到最终的参数估计值及最优单应性矩阵H；(3)图像动态融合：首先利用背景消除算法提取运动目标并记录其位置；其次，重叠区域的两幅图像中，某一图像的像素应当优于另一个，同时，在其左右边缘处设定一缓冲区，用来避免采用此方法所造成的明度突变，物体所在区域与其周围区域有着显著的不同，对物体所在区域采用动态融合方法进一步的融合。
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- 刘向增;卢强 - 西安微电子技术研究所
- 2017-03-30 - 2019-10-01 - G06T5/50
- 本发明公开了一种飞行器态势感知用多源图像实时融合方法及其装置，包括图像输入模块，FPGA模块将输入的图像进行帧同步处理，并转发至DSP配准模块；DSP配准模块计算输入图像间的尺度变换参数S，并根据S匹配相应的匹配模块，并获得变换参数Tfin；FPGA模块通过变换参数Tfin对待配准图像进行变换，变换后的图像通过FAMBED分解模块进行分解，得到多个频率层；FAMBED重构模块将频率层进行重构计算，输出融合图像。解决了飞行器机载多源图像实时融合问题，丰富下传图像的信息量，减少图像下传带宽，提高后续图像处理的有效性。
- 一种基于模型的图像融合方法-201910588155.4
- 丁辉 - 爱诺达智能科技(苏州)有限公司
- 2019-07-02 - 2019-09-27 - G06T5/50
- 本发明涉及一种基于模型的图像融合方法，包括以下步骤：步骤1：导入物体模型信息；步骤2：配置模型参数；步骤3：通过SURF算法对被检测图片提取特征点；步骤4：对被检测图片进行MIFA方法处理；与现有技术相比，本发明的优点是：大幅度降低对硬件配置的要求，且无需大量图片学习或采集海量信息，有效加快物体识别和提高物体识别率，还可以根据使用场景，做到动态配置。
- 一种基于决策图与稀疏表示的多聚焦图像融合方法-201610605703.6
- 廖斌;磨唯 - 华北电力大学
- 2016-07-29 - 2019-09-27 - G06T5/50
- 本发明公开了一种基于决策图与稀疏表示的多聚焦图像融合方法，本方法基于人眼视觉系统的特性提出了与以往多聚焦图像融合算法不同的多聚焦图像融合框架，并且针对多聚焦图像的过渡区域进行分析与研究，以避免其对融合结果的影响，提高了融合图像的质量。实现过程：在对多聚焦图像的低尺度图像进行清晰度分析的基础上，产生决策图，并根据该决策图获取融合结果；考虑到过渡区域的清晰度判决存在偏差，会导致生成的决策图存在误差，有必要确定出过渡区域并采用基于稀疏表示的多聚焦图像融合算法进行处理，获得过渡区域的融合结果；最终，将基于决策图的融合结果与过渡区域融合结果进行均值运算，获得最终的融合图像。
- 图像优化处理方法、装置、设备及存储介质-201910548423.X
- 张军;董健;李帅;王铎皓 - 睿魔智能科技(杭州)有限公司
- 2019-06-24 - 2019-09-24 - G06T5/50
- 本发明实施例公开了一种图像优化处理方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括：根据待处理图像生成一张与待处理图像相同尺寸的初始背景图像；对初始背景图像进行数据增广处理，得到最终背景图像；将最终背景图像和待处理图像进行融合，得到优化后的图像。本发明实现了通过对图像进行数据增广得到数据增广后的图像，并利用该数据增广图像对识别模型进行训练，使得识别模型具有更好的泛化能力，从而后续进行图像识别时，能够提高图像识别的稳定性和准确度，改善图像的识别效果。
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