[发明专利]视频拼接矫正的方法

说明书

本发明涉及视频拼接矫正的方法，首先用矩形框选中拼接出问题的全景画面。在矩形框选中拼接错误的图像区域时，如果该区域附近画面里有线型条纹，用矩形框选中线型条纹。计算该区域各个镜头中的特征点，镜头中的图像分成矩形区域内和区域外，重新计算矩形区域内图像的特征点，适当的增加该区域特征点的数量。特征点的算法可采用通用的特征点算法，例如SIFT等；特征点自动匹配，重新自动匹配矩形区域内的特征点，计算拼接参数，按照新计算的参数拼接。本发明提供的方法能够自动完成全景视频的拼接，使用计算机进行拼接可以减少人为误差，且操作简单上手容易。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，具体涉及一种视频拼接矫正的方法。

背景技术

全景视频是一种用3D摄像机进行全方位360度进行拍摄的视频，用户在观看视频的时候，可以随意调节视频上下左右进行观看。全景视频在拍摄过程中需要多台摄像机从不同角度同时进行拍摄，最后将各镜头拍摄得到的视频进行拼接，从而形成全景视频。

全景视频拼接过程中，拼接处经常出现错误。目前的技术是手动修补，在A镜头中选取特征点，然后在B镜头中选取对应的特征点，进行人工特征点匹配，计算拼接几何矩阵拼接A，B镜头内容。

现有技术的缺点在于：手动修补存在肉眼误差，更依靠个人的经验，对于刚入行的人而言通常修补的画面不能达到需求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种视频拼接矫正的方法，用于自动完成全景视频的拼接，使用计算机进行拼接可以减少人为误差，且操作简单上手容易。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

视频拼接矫正的方法，其特征在于包括以下步骤：

S01：用矩形框选中全景画面中拼接有问题的区域；

S02：使用特征点算法计算矩形框内选中区域内图像的特征点；

S03：矩形框区域内的特征点重新自动匹配，提高该区域特征点匹配精度；

S04：利用矩形框区域内匹配点和矩形框外的匹配点重新计算拼接参数。

S05：按照新计算的拼接参数完成全景视频的二次拼接。

优选的，所述特征点算法可以是FAST特征点检测算法或Harris角点检测算法或SIFT算法、SURF算法，用于检测特征点的位置。

作为本方案的进一步改进，为了提交匹配精度，应适当的增加矩形框内选中区域内的特征点个数。

优选的，所述步骤S03中的特征点重新自动匹配包括以下子步骤：

S11：对矩形框区域内的图像A选中某个特征点X_N；

S12：在矩形框区域内的图像B中搜索与X_N特征值相近的特征点Y_N、然后进行排序，选择最相近的特征点Y₁和Y₂，其中N为大于0的整数；

S13：定义k值，并计算如果K≤k，则该特征点匹配成功，否则计算下一个特征点，其中k取值为0.7～0.9。

优选的，所述X_N与Y_N是向量。

进一步的，所述特征点匹配成功后则从所有特征点中移除特征点X_N和Y_N。

更进一步的，所述步骤S04中的新计算拼接参数是在匹配成功的特征点中，选中相似度最近的四组匹配点，即|Y_N-X_N|最小的四组点计算变换参数。