[发明专利]基于双相机图像的最小化误差拼接方法、装置、电子设备

权利要求书

1.基于双相机图像的最小化误差拼接方法，用于双相机拍摄的机房设备图像，其特征在于，包括如下步骤：

S101，采集两幅拍摄内容有重叠的图像；

S102，对各图像进行特征点提取与匹配；

S103，使用单应性矩阵将图像粗略对齐；

S104，使用最小二乘法将图像精确对齐，完成图像之间的拼接；

所述使用最小二乘法将图像精确对齐是指：

设定图像A的特征点集为P，图像B的特征点集为Q，特征点集P和特征点集Q中有N对相匹配的特征点，p_i(x_i,y_i)、q_i(x_j,y_j)分别为特征点集P、特征点集Q的点且两个特征点相匹配，则p_i(x_i,y_i)与q_i(x_j,y_j)的欧式距离为：

其中，i、j为整数且0i≤N、0j≤K，K为特征点集Q中的特征点数量；

误差为

其中，R为旋转矩阵，T为平移矩阵；

使用最小二乘法对式(11)求最优解，即误差error最小时的旋转矩阵R和平移矩阵T，通过旋转矩阵R和平移矩阵T将图像A映射到图像B中。

2.根据权利要求1所述的基于双相机图像的最小化误差拼接方法，其特征在于，所述图像特征点为sift特征点。

3.根据权利要求2所述的基于双相机图像的最小化误差拼接方法，其特征在于，所述对各图像进行特征点提取与匹配，包括：

根据图像多尺度空间和高斯卷积核，找出尺度空间上特征点；

给特征点的方向赋值，利用特征点邻域像素的梯度分布特性来确定梯度及其方向；

使用直方图统计特征点邻域内像素对应的梯度方向和幅值；

对图像特征点进行匹配，构建KD-Tree数据结构存储图像特征点。

4.根据权利要求1所述的基于双相机图像的最小化误差拼接方法，其特征在于，所述使用单应性矩阵将图像粗略对齐，具体为：

以图像A为基准图，从该图像中随机选择M个特征点a_i，在图像B找到与特征点a_i一一匹配的M个特征点b_i，i为整数且0i≤M；

通过M个特征点a_i和M个特征点b_i计算得到单应性矩阵，将图像A中特征点a_i以外的特征点按照所得单应性矩阵空间变换投影到图像B中，统计图像A中特征点a_i以外的特征点与图像B中特征点b_i以外的特征点之间准确配对的数量；

重复上述步骤若干次，得到准确配对数量最多的一个单应性矩阵作为最佳单应性矩阵；

根据上述所得最佳单应性矩阵将图像粗略对齐。

5.根据权利要求4所述的基于双相机图像的最小化误差拼接方法，其特征在于，所述重复获取单应性矩阵的次数大于等于1000次。