[发明专利]一种基于SIFT特征的大场景图像拼接系统

权利要求书

1.基于SIFT特征的大场景图像拼接系统，其特征在于：

该系统包括图像的选取、图裁切及蒙版、图像预处理、图像特征点的提取、特征匹配及预览界面、特征点添加、图像融合参数设置以及生成全景图像；

无人机在空中进行图像的采集，通过网络将采集到的图片传回图片接收服务器，将无人机采集到的图像进行选取，每次选取相同格式的图像或者选取云台环绕拍摄的视频文件；

图像裁切和蒙版：如果待处理的图像中包含水印，软件提供了水印去除功能，同时对于尺寸超过1024*980的图片，利用软件对图片进行裁剪；

图像预处理模块：首先将输入的图像从真彩色图转为灰度图，然后将灰度图进行二值化，转变为二值图像，利用灰度图像将各像素灰度值进行垂直投影并将相同灰度值进行累加，将灰度值进行累加后得到投影曲线，通过比较相邻两张图像的投影曲线，获得初始的匹配位置，将第一次定位后的匹配位置记录下来，接下来，进行图像拼接的再次匹配，以预处理获得的匹配点为中心，在图像水平方向邻域范围内进行特征点搜索；

图像特征点提取使用SIFT算法进行特征提取，采用在重叠部分局部提取特征的方式；：首先根据飞机飞行的速度或者云台转动速度来计算采样速率，当相邻两张图片的重叠区域大于等于30％时，取相邻两张图像的30％重叠区域作为特征点提取区域，当相邻两张图像的重叠区域小于30％时，保留所有的重叠区域，对该重叠区域计算特征点，将特征点对存入到临时文件中，便于特征匹配时读取；

图像特征匹配：读取临时文件中保存的特征点对，选取一幅图像中的某个关键点，对待匹配图像中的所有关键点距离进行计算，将计算后的距离按照升序进行排列，选择距离最短的两个关键点，在这两个关键点中，如果最短的距离除以第二短的距离小于阈值Th，Th为0.4；

则接受这一对匹配点；

采用RANSAC随机抽样一致性算法来去掉外点，然后对去除错配点后的特征集采用广度优先搜索算法进行遍历，筛去没有匹配的图像并按照顺序依次排列，为全景图的预览作准备；

预览模块：本模块对特征匹配后的图片进行柱面投影，将图像进行坐标转换，投射到同一个固定坐标系的画布中，由此初步的全景图像形成；；输出模块设置图像输出的格式、输出图片尺寸、曝光融合的参数；

生成全景图：要将多张图片排列形成的初步的全景图转换为完成的全景图，需要进行图像融合来消除拼接缝、视觉错位的问题，采用拉普拉斯金字塔融合的方法，对图像进行融合生成最终的全景图。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，生成全景图时全景图像拼接系统界面采用c++的wxWidgets库进行搭建。

3.根据权利要求1所述的系统，图像特征匹配使用c++编写生成控制台EXE以供界面系统调用。