[发明专利]视频图像拼接装置、拼接方法以及视频监视系统无效

专利信息
申请号: 201210180148.9 申请日: 2012-06-01
公开(公告)号: CN102708558A 公开(公告)日: 2012-10-03
发明(设计)人: 徐光著 申请(专利权)人: 惠州华阳通用电子有限公司
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50;H04N7/18
代理公司: 深圳市盈方知识产权事务所(普通合伙) 44303 代理人: 周才淇;朱晓江
地址: 516006 广东省惠州市东江*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 视频 图像 拼接 装置 方法 以及 监视 系统
【说明书】:

【技术领域】

发明涉及视频图像处理,具体地,涉及视频图像拼接装置、拼接方法以及使用该种拼接装置的视频监视系统。

【背景技术】

图像拼接技术已经逐渐成熟,在图像拼接的过程中,有可能由于两幅图像是由不同的摄像头在不同的时间拍摄的而导致在颜色上存在很大的差异,这样的图像拼接出来就会看到明显的拼接缝,严重影响图像的视觉效果。虽然拼接缝可以通过图像融合来消除,但是融合只是把重叠区域进行融合,很容易导致融合区域形成一条与两幅图像都存在颜色差异的“过渡地带”,不重叠部分的图像颜色差异依然比较明显。因此,亟需一种改进的技术方案来解决上述不足。

【发明内容】

本发明一方面提供一种视频图像的拼接方法,以改善或消除视频图像拼接后的色差差异。该拼接方法包括如下步骤:获取第一图像和第二图像;识别出第一图像、第二图像的重叠部分,该重叠部分分别称为第一子图像、第二子图像;计算第一子图像的色差分量的平均值、第二子图像的色差分量的平均值;计算第一子图像的色差分量平均值与第二子图像的色差分量的平均值的差异值;使用所述差异值调整所述第二图像的色差分量;对所述第一图像、第二图像进行拼接处理。

在本发明的一个实施例中,使用所述差异值调整所述第二图像的色差分量的步骤包括:将所述差异值与所述第二图像的色差分量相加。

在本发明的一个实施例中,计算第一子图像的色差分量的平均值、第二子图像的色差分量的平均值的步骤包括:获取第一子图像的第一像素的色差分量,获取第二子图像的第二像素的色差分量,所述第二像素与第一像素重叠;计算所述第一像素的色差分量值与第二子像素的色差分量的值的差值;若所述差值大于预设阈值,则:计算所述第一子图像的色差分量的平均值时排除所述第一像素,计算所述第二子图像的色差分量的平均值时排除所述第二像素。

在本发明的一个实施例中,所述色差分量包括明亮度分量Y、色度分量U和浓度分量。

在本发明的一个实施例中,对所述第一图像、第二图像进行拼接处理之前,还包括:分别对所述第一图像、第二图像进行伽马Gamma校正。

本发明另一方面提供一种改善的视频图像的拼接装置,包括:图像获取模块,用于获取第一图像和第二图像;图像识别模块,用于识别出第一图像、第二图像的重叠部分,该重叠部分分别称为第一子图像、第二子图像;色差计算模块,用于计算第一子图像的色差分量的平均值、第二子图像的色差分量的平均值,以及计算第一子图像的色差分量平均值与第二子图像的色差分量的平均值的差异值;色差调整模块,用于根据所述差异值调整所述第二图像的色差分量;拼接处理模块,用于对所述第一图像、第二图像进行拼接处理。

在本发明的一个实施例中,所述色差计算模块包括排除单元用于排除第一子图像和第二子图像中的异常像素,所述异常像素包括第一子图像中的第一像素、第二子图像的第二像素,所述第二像素与第一像素重叠,且第一像素的色差分量值与第二子像素的色差分量的值的差值大于预设阈值;所述排除是指计算所述第一子图像的色差分量的平均值时排除所述第一子图像的异常像素,计算所述第二子图像的色差分量的平均值时排除所述第二子图像的异常像素。

在本发明的一个实施例中,所述色差分量包括明亮度分量Y、色度分量U和浓度分量。

在本发明的一个实施例中,所述拼接处理模块还包括伽马校正单元,用于对所述第一图像、第二图像进行伽马Gamma校正。

本发明还提供一种视频监视系统,该监视系统包括用于拍摄图像的拍摄装置,还包括本发明提供的上述拼接装置,所述拼接装置与所述拍摄装置通信连接从拍摄装置获取图像。

本发明根据重叠部分的像素差异情况对带拼接的视频图像进行调整,有效地改善或消除了视频图像拼接后的色差。

【附图说明】

图1是需要拼接的两幅图像的示意图;

图2是本发明提供的对图像进行拼接处理的流程图;

图3是本发明提供的计算带拼接的图像的重叠部分的色差分量平均值的流程图;

图4是本发明一实施例提供的视频图像拼接装置的示意框图。

【具体实施方式】

参考图1,第一图像A和第二图像B为带拼接的图像。本实例中,将第一图像A作为基准图像,将第二图像B作为带校正的图像。

参考图1和图2,本实施例中,对图像A和图像B进行拼接的主要过程如下所述。

首先,识别出图像A和图像B中的重叠部分,该部分分别是图像A的第一子图像A1和图像B的第二子图像B1。

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