[发明专利]一种基于流形优化的图像拼接方法

说明书

本发明涉及一种基于流形优化的图像拼接方法，属于图像拼接技术领域。该拼接方法首先将图像重叠，即将图像网格化，再通过在流形空间利用迭代优化方式来优化重叠部分匹配特征点的残差，以此对齐图像重叠部分；再处理图像的非重叠部分，将之前得到的各个网格的单应矩阵与全局相似变换在流形空间按距离权重进行插值。相比现有技术的直接插值方式，流形空间下的插值更具有合理性，效果也有明显提升；在实验结果表明，在流形空间上得到的结果与在普通欧氏空间的结果相比，拼接效果更加自然平滑，效果更好。

技术领域

本发明涉及一种图像拼接方法，特别涉及一种基于流形优化的图像拼接方法，属于图像处理以及图像拼接技术领域。

背景技术

随着可视化媒体的逐渐发展，社会大众对于媒体信息也有了更高的需求。除了希望可以得到更高的分辨率和更清晰的图像之外，人们还希望图像中可以涵盖更大视角的场景信息。但是当前一般的拍摄设备因为摄像头硬件条件的限制，无法获取到更大视角的图像。虽然有可以拍摄出更大视角的广角相机或是超广角相机，但是这类相机的成本一般会比较高，而且操作起来会非常复杂，只有专业的人士才可以使用，在普通用户中很难推广。为了可以迎合大众在这方面的需求，利用图像拼接获取广视角图像的科研方向逐步发展起来。

之前的图像拼接方法都是在欧氏空间操作，得到的图像可能会有扭曲的产生，本发明的操作基本都是在流形空间中进行，可以有效避免在欧氏空间中可能会产生的问题，从而得到一幅平滑而自然的拼接图像。

发明内容

本发明的目的就是要利用流形优化的优势来实现图像的拼接，并得到一幅平滑自然的广角图像，提出了一种基于流形优化的图像拼接方法。

本发明的核心思想是将图像拼接的中的变换矩阵映射到流形空间去，在流形空间中通过一系列的优化插值得到最后的图像变换矩阵，然后再将该矩阵映射到欧氏空间并作用到变换图像上，最后将参照图像和变换图像融合到一起得到最后的广角图像；之所以将矩阵的操作放到流形空间是因为从李群的角度俩看，变换矩阵在欧氏空间中的加减运算是不合理的，容易产生奇异的结果，而在流形空间则会避免这样的情况，所以将变换矩阵的操作放入流形空间。

本发明的具体实现步骤如下：

一种基于流形优化的图像拼接方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、将待拼接的两幅图像的重叠部分进行对齐；

其中，使用I¹和I²来表示待拼接的两幅图像；

步骤1.1、求取待拼接的两幅图像的对应特征点；具体为：

首先使用特征点提取的算法检测图像I¹和图像I²的特征点；然后进行粗匹配；再利用RANSAC算法进一步筛选出准确的匹配特征点；

步骤1.2、利用流形优化的方法获取图像变换矩阵，具体为：

步骤1.2.1、将图像I²网格化，即将图像I²为w×h个网格；

其中，w为宽，h为高，共M＝w×h个网格；

步骤1.2.2、在流形空间中获取步骤1.2.1中w×h个网格的变换矩阵；

在流形空间中获取w×h个网格中的每一个网格的变换矩阵，具体通过迭代优化能量函数(1)来得到：

其中，M＝w×h表示所有的网格数；i表示w×h个网格按行排列后的第i个网格；N_i表示第i个网格内的所有匹配特征点数；是第i个网格前一次迭代后得到的变换矩阵，初始的值设为直接线性变换得到的全局单应矩阵；