[发明专利]一种红外图像快速拼接方法

说明书

本发明涉及一种红外图像快速拼接方法，属于红外图像拼接技术领域。该方法包括以下步骤：读入待拼接图像库；根据拍摄信息解析出各个待拼接图像在图像阵列中的位置，按顺序进行拼接；在进行图像配准的过程中，将相邻图像视为弱透视关系，只考虑图像间的相对平移，并采用多级匹配策略，即使用傅里叶配准法进行粗匹配，再使用模板匹配法进行细匹配，若上述匹配方法匹配失败，则使用特征点匹配加RANSAC算法；最后使用拉普拉斯金字塔融合算法渐入渐出融合相邻图像。本发明的方法能够实现大批量红外图像的拼接，具备快速处理能力并且具有稳健性和准确性，易于推广应用。

技术领域

本发明属于红外图像拼接领域，具体涉及一种红外图像快速拼接方法，尤其涉及红外相机拍摄得到的红外图像的拼接方法。

背景技术

随着红外热成像技术的发展，红外图像处理作为红外技术中的重要技术手段，已经成为红外技术中不可或缺的重要组成部分。其中，红外图像拼接技术作为扩展视野的重要手段，已经成为图像处理领域研究的热点。

相比于可见光相机，红外相机由于特殊的成像机制，拍摄得到的图像普遍存在分辨率低、动态范围窄、噪声多等特点。这些问题给图像拼接中的图像配准步骤增加了难度。因此，针对特定应用场景，除从图像本身考虑拼接算法，还需要结合红外相机拍摄时获取的其他信息来辅助完成图像拼接。此外，某些应用场景(如航拍)产生的图像数量巨大，对某一区域进行摆扫式拍摄获取的图像数目成百上千，这就要求拼接算法具备快速处理能力并且具有很强的稳健性，不能因为其中某一张或某几张图像未能配准而导致拼接任务失败。

通常的图像拼接方法涉及以下步骤：首先使用Harris、SIFT等特征点检测算法检测待拼接图像中的特征点，然后对两幅图像的特征点进行匹配，并使用RANSAC算法对所述特征点对提纯并计算两幅图像的变换矩阵；使用变换矩阵对图像重映射后通过图像融合方法融合待拼接图像；为了防止灰度差异过大的两幅图像融合产生灰度阶跃，一般情况下需要在融合前对图像的灰度进行调整。此外，在对多幅图像进行拼接的应用中，图像配准误差会随着图像拼接数目的逐渐增多而积累，这就需要捆绑调整(Bundle Adjustment)算法对配准算法计算出的变换矩阵进行调整，消除误差，而捆绑调整算法需要对每一个变换矩阵进行不停的迭代计算，算法非常耗时。上述拼接方法步骤繁多，算法复杂，导致拼接任务耗时长。因此如何克服现有技术的不足是目前红外图像拼接领域亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种红外图像快速拼接方法，该方法针对红外图像，是一种利用拍摄过程中产生的信息进行图像拼接的方法，具有快速性、准确性和稳健性。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种航拍红外图像快速拼接方法，包括如下步骤：

步骤1，读取：读入待拼接图像库和拍摄过程中产生的拍摄信息；

步骤2，图像阵列的制作：根据步骤1的拍摄信息解析待拼接图像库中的各个待拼接图像的位置，之后按照各个待拼接图像的位置将所有的待拼接图像制成图像阵列；

步骤3，相邻图像粗匹配：将步骤2所得图像阵列中的相邻两幅图像视为对弱透视关系，采用基于傅里叶变换的图像配准法计算相邻两幅图像的相对平移量；

步骤4，相邻图像细匹配：根据步骤3得到的相对平移量，划定出相邻两幅两幅图像的重叠区域，之后将该区域向两侧分别扩大20％，接着在扩大后的区域中从左到右随机选择三块图像，记为左模板图像块、中模板图像块、右模板图像块；