一种基于改进图像融合的图像拼接方法.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CN107146201A(43)申请公布日2017.09.08(21)申请号201710315834.5(22)申请日2017.05.08(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号(72)发明人瞿中卜玮危学明黄旭吴戈王腾峰(74)专利代理机构北京天奇智新知识产权代理有限公司11340代理人马冬新(51)Int.Cl.G06T3/40(2006.01)G06T7/33(2017.01)权利要求书3页说明书13页附图6页(54)发明名称一种基于改进图像融合的图像拼接方法(57)摘要本发明涉及一种基于改进图像融合的图像拼接方法，主要解决现有技术中存在的实时性低，有拼接缝和伪影的技术问题，通过采用使用A-KAZE算法对目标图像及参考图像分别进行特征点提取，建立特征描述子集合；构建KD-tree，建立特征点数据索引，用双向KNN匹配算法匹配特征点，得到初始匹配结果，对初始匹配结果使用RANSAC算法剔除外点保留内点，完成图像配准；使用改进的基于拼接缝的拉普拉斯多分辨率融合算法进行图像融合，包括使用动态规划的方法寻找最优拼接缝，根据最优拼接缝限定融合范围，最后使用拉普拉斯多分辨率融合算法在融合范围内进行融合，完成图像拼接的技术方案，较好的解决了该问题，可用于图像拼接中。CN107146201ACN107146201A权利要求书1/3页1.一种基于改进图像融合的图像拼接方法，其特征在于：所述方法包括：(1)使用A-KAZE算法对目标图像及参考图像分别进行特征点提取，建立特征描述子集合；(2)将步骤(1)中从目标图像及参考图像中获得的特征描述子集合，构建KD-tree，建立特征点数据索引，使用双向KNN匹配算法进行特征点匹配，得到共有匹配的集合C，集合C中的匹配对为初始匹配结果，对初始匹配结果使用RANSAC算法剔除外点保留内点，计算目标图像及参考图像间的仿射变换矩阵H，将目标图像及参考图像统一到同一坐标系下，得出配准图像，完成图像配准；所述特征描述子集合包括特征点位置、方向及尺寸；(3)根据步骤(2)中图像配准结果，使用改进的基于拼接缝的拉普拉斯多分辨率融合算法进行图像融合，所述改进的基于拼接缝的拉普拉斯多分辨率融合算法包括使用动态规划的方法寻找最优拼接缝，根据最优拼接缝限定融合范围，最后使用拉普拉斯多分辨率融合算法在融合范围内进行融合，完成图像拼接。2.根据权利要求1所述的基于改进图像融合的图像拼接方法，其特征在于：所述步骤(3)中计算最优拼接缝包括：2(A)建立能量公式：T(i,j)＝α·EC(i,j)+β·EG(i,j)，α和β是权重值，α+β＝1，α值为0.79，β值为0.21；其中，EC代表拼接缝周围5×5区域像素的色调ECH，饱和度ECS和亮度之差ECR；EC＝ECH+ECS+ECR，EG代表拼接缝周围5×5区域的纹理差；(B)以重叠区域交叉P点为起始点，将P点作为拼接缝的第一个像素值，根据步骤(A)中能量公式计算P点的能量值T1；(C)继续向下一行搜索，搜索方向分别为P点正下方、左下方45度和右下方45度，计算P点下一行中正下方像素点的能量值T2、左下方45度像素点的能量值T3和右下方45度像素点的能量值T4，取T2-T4中最小值对应的像素点P'为该拼接缝的搜索点，令P＝P'返回重复执行步骤(C)；(D)将搜索到最后一行获得的搜索点集合作为最优拼接缝。3.根据权利要求2所述的基于改进图像融合的图像拼接方法，其特征在于：所述步骤(3)中确定融合范围包括：(a)计算最优拼接缝的最小外接矩形的左边界xmin和右边界xmax，设置限定范围ξ，20≤ξ≤40；(b)根据限定范围ξ确定限定的融合区域R'，包括限定范围ξ设定一个最优拼接缝的外接矩形R，限定的融合区域矩形R'，矩形R'的左边界为xmin-ξ、右边界为xmax+ξ；(c)限定的融合区域矩形R'为融合范围。4.根据权利要求3所述的一种基于改进图像融合的图像拼接方法，其特征在于：所述ξ＝30。5.根据权利要求1所述的基于改进图像融合的图像拼接方法，其特征在于：所述步骤2CN107146201A权利要求书2/3页(3)拉普拉斯多分辨率融合算法在融合范围内进行融合包括：(1a)建立拼接缝图像的权值图像IR，拼接缝左侧用像素值0填充，拼接缝右侧用像素值255填充；(1b)将目标图像I1和配准后参考图像I2扩充到与权值图像IR尺寸一致，所述扩展部分赋予像素值0；(1c)分别在步骤(1a)及步骤(1b)中的三幅尺寸相同的目标图像I1、配准后参考图像I2及权值图像IR中设置所述限定的融合区域矩形R'内的图像，分别为I′1、I'2及I'R；(1d)根据拉普拉斯分解法，分别对步骤(1c)中所述I′