CN103377470A - 一种车载全景视频***的图像拼接方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车载全景视频***的图像拼接方法，包括如下步骤：1）粗略匹配，在第二幅图像的边界取一个网格，将网格在第一幅图像上移动，计算所有网格点的两幅图像对应像素点的RGB值的差的平方和，记录最小的值的网格位置，得到最佳匹配位置；2）精确匹配，以当前最佳匹配位置为中心，网格向上下、左右各移动一个步长，初始步长为粗略匹配时移动步长的一半，不断的与当前最小平方和进行比较，得到新的最佳匹配点，直到水平步长和垂直步长均小于设定值为止；3）图像融合，采用渐入渐出的方法，即在重叠部分由第一幅图像慢慢过渡到第二幅图像。本发明通过找到最佳匹配位置后，进行平滑连接，可以获得满意的拼接效果。
Description
技术领域
本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种车载全景视频***的图像拼接方法。
背景技术
随着电子信息产业的发展和技术进步，能够获取、记录视频信息的设备日益普及，但与人眼的视场范围相比，普通摄像机(摄像头)的视场要小得多，如何有效的利用计算机扩大摄像机(摄像头)拍摄图像和视频的视场范围，引起了研究者的广泛注意。图像拼接技术可以解决由于摄像机(摄像头)等成像仪器的视角和大小的限制。所谓图像拼接是通过对齐一系列空间重叠的图像，构造一个无缝的、高清晰的宽视角图像或者360度视角的全景技术。
目前传统的图像拼接方式是图像配准和图像融合，但是其图像拼接的过程中会极易出现图像的光强度不连续或者运动物体的重复性，难以形成完整的无缝大视场图像。
发明内容
本发明的目的是提出了基于网格匹配的方法对边界部分有重叠的图像提出了一种行之有效的对准方法，并通过平滑因子对图像实现了无缝拼接，具有一定的普遍意义。
本发明具体公开了一种车载全景视频***的图像拼接方法，包括如下步骤：
1）粗略匹配，在第二幅图像的边界取一个网格，将网格在第一幅图像上移动，计算所有网格点的两幅图像对应像素点的RGB值的差的平方和，记录最小的值的网格位置，得到最佳匹配位置；
2）精确匹配，以当前最佳匹配位置为中心，网格向上下、左右各移动一个步长，初始步长为粗略匹配时移动步长的一半，不断的与当前最小平方和进行比较，如果比当前值优，就替换当前最佳匹配点，循环进行这个过程每次步长减半，直到水平步长和垂直步长均小于设定值为止；
3）图像融合，采用渐入渐出的方法，即在重叠部分由第一幅图像慢慢过渡到第二幅图像。
其中步骤1）中，计算所有网格点的两幅图像对应像素点的RGB值的差的平方和，记录最小的值的网格位置，得到最佳匹配位置的具体步骤为：
11）所有网格点的两幅图像对应像素点的RGB值的差的平方和与原始值进行比较；
12）若大于等于原始值，就直接判断是否移动到最后一个网格；若小于原始值，就将当前值作为原始值，判断是否移动到最后一关网格；
13）当判断到还未移动到最后一个网格，就继续移动网格，继续进行计算、比较判断，直到移动到最后一个网格，记录最小的值的网格位置。
其中步骤3）中，设渐变因子为d，其中0<d<1，对应的两幅图像为image1、image2，结果为image3，则image3=d*image1+(1-d)*imge2，其中d的值由1渐变到0，与该点距重叠边界的距离相关。
其中步骤1）中，网格在第一幅图像上移动，每次水平或垂直移动的步长为一个网格间距。
本发明通过找到最佳匹配位置后，进行平滑连接，可以获得满意的拼接效果。
附图说明
图1：粗略匹配流程图；
图2：精确匹配流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行具体说明。
为了能让计算机自动对准图像，要求待拼接的图像边界有部分重叠，计算机正是利用这些信息进行匹配对准。匹配算法的总体思想是既要保证对准的精度，又要保证运算量不至过大。这里算法利用了图像的自身特性，既在一般图像中，相邻的象素点的灰度值相差不大。因此，可在第二幅图像的边界取一个网格，然后将网格在第一幅图像上移动，计算所有网格点的两幅图像对应象素点的RGB值的差的平方和。记录最小的值的网格位置，即认为是最佳匹配位置。找到最佳匹配位置后，需要进行平滑连接，以获得满意的拼接效果。
整个拼接过程可以分为三个步骤进行：
第一步是粗略匹配，具体如图1所示。在该阶段可在第二幅图像的边界取一个网格，将网格在第一幅图像上移动，每次水平或垂直移动一个网格间距，计算所有网格点的两幅图像对应像素点的RGB值的差的平方和，与原始值进行比较，若大于等于原始值，就直接判断是否移动到最后一个网格；若小于原始值，就将当前值作为原始值，判断是否移动到最后一关网格；当判断到还未移动到最后一个网格，就继续移动网格，继续进行计算、判断，直到移动到最后一个网格，记录最小的值的网格位置。
第二步是精确匹配，在完成所述第一步粗略匹配之后，在当前最佳匹配点处进行精确匹配，在该阶段以当前最佳匹配点为中心，网格向上下、左右各移动一个小步长。初始步长为粗略拼接时移动步长的一半，即为半个网格间距。不断的与当前最小平方和进行比较，如果比当前值优，就替换当前最佳匹配点。循环进行这个过程每次步长减半，直到水平步长和垂直步长均小于一设定值为止。
第三步是图像融合，当找到最佳匹配点后，随后的步骤就是把两幅图像合成一幅图像。为了能使拼接区域平滑，保证图像质量，所述第三步就是采用渐入渐出的方法，即在重叠部分由第一幅图像慢慢过渡到第二幅图像，可以设渐变因子为d（0<d<1），对应的前后两幅图像为image1、image2，结果为image3，则image3=d*image1+(1-d)*imge2其中d的值由1渐变到0，它与该点距重叠边界的距离有关。
Claims (4)
1.一种车载全景视频***的图像拼接方法，其特征在于包括如下步骤：
1）粗略匹配，在第二幅图像的边界取一个网格，将网格在第一幅图像上移动，计算所有网格点的两幅图像对应像素点的RGB值的差的平方和，记录最小的值的网格位置，得到最佳匹配位置；
2）精确匹配，以当前最佳匹配位置为中心，网格向上下、左右各移动一个步长，初始步长为粗略匹配时移动步长的一半，不断的与当前最小平方和进行比较，如果比当前值优，就替换当前最佳匹配点，循环进行这个过程每次步长减半，直到水平步长和垂直步长均小于设定值为止；
3）图像融合，采用渐入渐出的方法，即在重叠部分由第一幅图像慢慢过渡到第二幅图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1）中计算所有网格点的两幅图像对应像素点的RGB值的差的平方和，记录最小的值的网格位置，得到最佳匹配位置的具体步骤为：
11）所有网格点的两幅图像对应像素点的RGB值的差的平方和与原始值进行比较；
12）若大于等于原始值，就直接判断是否移动到最后一个网格；若小于原始值，就将当前值作为原始值，判断是否移动到最后一关网格；
13）当判断到还未移动到最后一个网格，就继续移动网格，继续进行计算、比较判断，直到移动到最后一个网格，记录最小的值的网格位置。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：步骤3）中，设渐变因子为d，其中0<d<1，对应的两幅图像为image1、image2，结果为image3，则image3=d*image1+(1-d)*imge2，其中d的值由1渐变到0，与该点距重叠边界的距离相关。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于：步骤1）中，网格在第一幅图像上移动，每次水平或垂直移动的步长为一个网格间距。
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