[发明专利]一种自适应图像拼接融合方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种自适应图像拼接融合方法，其特征在于，包括如下步骤：

S102：获取待拼接图像，使用特征提取算法提取两幅待拼接图像特征信息；

S104：对所述两幅待拼接图像进行特征点匹配，通过单应性矩阵提取所述特征点信息；

S106：选取一张待拼接图像作为目标图像，另一张作为源图像，对所述源图像通过透视变换算法变换图像的视角，获取透视变换图；

S108：将所述源图像和所述透视变换图分别进行矩阵点乘，依次获取图像裁剪部分和目标图像部分，再合并拼接获取全景图。

2.根据权利要求1所述的自适应图像拼接融合方法，其特征在于，所述步骤S108中，合并拼接时，根据所述目标图像尺寸和图像顶点变化改变所述图像裁剪部分和目标图像部分中重合部分的权重，并通过如下公式进行权重分配：

其中min_left_x表示透视变换图最小值横坐标，x_up表示透视变换图的左上角宽度；x_down表示目标图像的右下角宽度；left_margin表示目标图像横坐标和源图中横坐标的差值，x_源表示源图像的宽度；alpha是指源图像的的宽度与透视变换图之间最小宽度的差值的结果，再进行相对于left_margin归一化得到。

3.根据权利要求1所述的自适应图像拼接融合方法，其特征在于，所述步骤S102包括：

构造尺度空间，通过Hessian矩阵特征点检测，获取特征点信息；

将待拼接图像进行一阶微分，并进行归一化处理。

4.根据权利要求3所述的自适应图像拼接融合方法，其特征在于，所述步骤S104包括：

将相似特征点进行匹配，按照特征点的最小距离进行降序排列，获取预定数目的最佳特征点；

通过单应性矩阵函数点乘所述最佳特征点，获取变换矩阵。

5.根据权利要求4所述的自适应图像拼接融合方法，其特征在于，所述步骤S106包括：

获取源图像的四个顶点坐标，分别点乘所述变换矩阵，获取一组点乘结果；

将所述点乘结果遍历所述源图像中非顶点坐标的像素点，获取旋转透视参数矩阵，将所述旋转透视参数矩阵输入到透视变换函数获取透视变换图。

6.根据权利要求1所述的自适应图像拼接融合方法，其特征在于，所述步骤S108包括：

新建与所述透视变换图大小相同的的第一矩阵；

从透视变换图中截取第二图像，使所述第二图像与所述源图像的大小一致；

将所述第二图像转换成灰度图像，并判断所述灰度图像中灰度值是否为0；根据所述判断结果，修改所述第一矩阵中的值；

根据所述第一矩阵中的修改结果，构建第二矩阵；

将所述第二矩阵扩充为三维度，并点乘所述源图像获得图像裁剪部分；

将所述第二矩阵取反，获得第三矩阵，并点乘所述透视变换图，获取目标图像部分。

7.根据权利要求6所述的自适应图像拼接融合方法，其特征在于，所述根据所述判断结果，修改所述第一矩阵中值的步骤包括：

当所述灰度图像中灰度值为0时，不修改所述第一矩阵中的值；

当所述灰度图像中灰度值不为0时，修改所述第一矩阵中的值为1。

8.一种自适应图像拼接融合方法装置，其特征在于，包括：

特征提取模块，其用于获取待拼接图像，使用特征提取算法提取两幅待拼接图像特征信息；

特征匹配模块，其用于对所述两幅待拼接图像进行特征点匹配，通过单应性矩阵提取所述特征点信息；

透视变换模块，其用于选取一张待拼接图像作为目标图像，另一张作为源图像，对所述源图像通过透视变换算法变换图像的视角，获取透视变换图；及

融合模块，其用于将所述源图像和所述透视变换图分别进行矩阵点乘，依次获取图像裁剪部分和目标图像部分，再合并拼接获取全景图。