一种基于图像配准与多分辨率融合的全景图像拼接方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108416732A(43)申请公布日2018.08.17(21)申请号201810105951.3G06T5/00(2006.01)(22)申请日2018.02.02(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区南山街道崇文路2号(72)发明人杨春德吴戈史晶耿明月(74)专利代理机构重庆市恒信知识产权代理有限公司50102代理人刘小红(51)Int.Cl.G06T3/40(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06T7/136(2017.01)G06T7/12(2017.01)权利要求书3页说明书9页附图4页(54)发明名称一种基于图像配准与多分辨率融合的全景图像拼接方法(57)摘要本发明请求保护一种是基于图像配准与多分辨率融合的全景图像拼接方法。将序列图像自适应阈值二值化处理并利用像素邻域关系提取图像轮廓信息，通过Hu不变矩特征的相似性度量方法快速估算图像轮廓结构的相似区域，然后在两幅原图像相似区域部分进行SIFT特征点提取。并用双向K最邻近分类算法进行特征点初始匹配，RANSAC算法筛选误匹配点，估计图像间的仿射变换矩阵。另外在图像融合方面，采用亮度均衡化与局部色彩映射处理。然后通过改进的拉普拉斯金字塔多分率融合算法对拼接图像进行融合，实现无缝拼接。本发明不仅缩短了图像拼接时间，提高图像拼接的效率，而且可以快速定位相似区域，有效改善拼接中的误匹配，提高图像配准精度。CN108416732ACN108416732A权利要求书1/3页1.一种基于图像配准与多分辨率融合的全景图像拼接方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤S1、对输入待拼接的图像序列进行预处理，将预处理后的图像分为参考图像L与目标图像R；步骤S2、将参考图像L与目标图像R采用自适应阈值的二值化处理，通过孔洞填充方式去除轮廓特征不明显的区域，然后通过像素邻域关系模型进行快速轮廓提取，分别得到L和R的轮廓图像Lcontour和Rcontour；步骤S3、通过Hu不变矩特征思想，将Lcontour和Rcontour转化为和和分别表示关于Lcontour和Rcontour的Hu不变矩向量，利用相似性度量方法进行若干次等距迭代计算，估算出待拼接图像的相似区域；步骤S4、在参考图像与目标图像的相似区域分别进行基于SIFT算法的特征点提取，并通过欧式距离计算两幅图像特征点集合；步骤S5、对参考图像和目标图像的重叠区域建立K维分割树，并分别对参考图像L和目标图像R相互作为参考进行KNN匹配，提取两次匹配操作的公共匹配对作为初始匹配，采用RANSAC随机抽样一致算法对粗匹配过后的生成特征点对进行精确匹配；步骤S6、采用局部色彩映射与亮度均衡的方法处理曝光不均匀以及色调不统一问题；步骤S7、利用拉普拉斯金字塔多分辨率融合方法进行拼接缝消除以及鬼影问题处理；步骤S8、利用自动矫直的方法对拼接过后的图像序列进行畸变扭曲矫正。2.根据权利要求1所述的基于图像配准与多分辨率融合的全景图像拼接方法，其特征在于，所述步骤S2将参考图像L与目标图像R采用自适应阈值的二值化处理，通过孔洞填充方式去除轮廓特征不明显的区域，然后通过像素邻域关系模型进行快速轮廓提取，得到Lcontour和Rcontour；具体包括以下几个步骤：S2.1：输入两幅待拼接图像L和R，设L为左图，R为右图，通过滤波去除噪声干扰，分别进行自适应阈值的二值化处理，得到相应的二值图像Lbinary和Rbinary；S2.2：对图像Lbinary和Rbinary进行孔洞填充处理，快速提取主要轮廓结构信息，得到图像****Lbinary和Rbinary，Lbinary和Rbinary分别表示已进行孔洞填充处理后的图像；**S2.3：对二值图像Lbinary和Rbinary进行反色处理，即0代表黑色像素，1代表白色像素，对值为1的像素进行八邻域区域是否存在0值判断，当至少存在一个0值时，则该像素值不变，否则取反，得到的二值图像即为图像的轮廓结构信息，分别设为Lcontour和Rcontour。3.根据权利要求2所述的基于图像配准与多分辨率融合的全景图像拼接方法，其特征在于，所述步骤S3利用相似性度量方法进行若干次等距迭代计算，估算出待拼接图像的相似区域；包括以下几个步骤：S3.1以N(N＝W/20)个步长为单位，轮廓图像Lcontour从右往左依次取宽为20×i(1≤i＜iN)，高为H的区域Lcontou，r轮廓图像Rcontour从左往右依次取宽为20×i(1≤i＜N)，高为H的区iii域Rcontour，其中W表示图像的宽度，Lcontour和Rcontour分别表示第i次在轮廓图像Lcontour