[发明专利]基于最佳缝合线自选区域渐入渐出算法的图像拼接方法

说明书

本发明涉及一种基于最佳缝合线自选区域渐入渐出算法的图像拼接方法。本发明通过使用sift算法对目标图像以及参考图像分别进行特征点提取，建立特征描述子集合，利用比较最近邻距离与次近邻距离的匹配方式得到初始匹配结果，对初始匹配结果使用RANSAC算法剔除外点保留内点完成图像配准；使用改进的基于最佳缝合线的渐入渐出融合算法进行图像融合，包括使用动态规划的方法寻找最佳缝合线，根据最佳缝合线限定融合范围，最后使用渐入渐出融合算法在限定融合范围内进行融合，完成图像拼接。本发明较好的解决了图像拼接结果不自然，存在拼接缝的问题，增强了图像结果，可用于图像拼接中。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及到一种基于最佳缝合线自选区域渐入渐出融合算法的图像拼接方法。

背景技术

随着信息时代的发展与进步，拍摄设备越来越智能化与便利化，人们能更方便地获得海量图像。但是在日常生活中，普通相机的拍摄角度远远达不到人类视角。为了应对人们对于大场景图像日益增加的需求，图像拼接技术得到了广泛的应用。图像拼接是指将一系列的有重叠区域的小视角，低分辨率图像，经过一定的图像配准与融合技术，生成一张具有高分辨率的，大视角的全景图像，该图像包含之前所有系列图像的全部信息。目前，图像拼接技术在民用，军事等领域得到了广泛的应用，例如：虚拟现实，医学全景图像，汽车驾驶辅助系统，遥感图像处理等具体应用方面。

图像拼接过程可总结为三大部分：图像预处理、图像配准及图像融合，每一部分都关系着最后拼接效果的好坏。尽管图像拼接技术已经研究了多年，图像拼接中的图像配准技术已经比较成熟，但是图像模糊和存在拼接缝问题却一直是图像拼接中的难点。拼接图像的重叠区域可能会出现因过渡不均匀现象导致的拼接缝，以及在进行透视变换后图像像素点值变小导致图像模糊的问题，这些问题直接影响拼接结果图的质量，不利于后续的图像解释、处理和分类。因此选择合适的重叠区域融合算法，有助于生成结构清晰、过渡自然的无缝拼接图像。

发明内容

为了解决现有技术中存在的有拼接缝，效果不自然以及图像变换后失真的技术问题，本发明提供一种新的基于改进图像融合的拼接方法。

在现有的图像拼接技术的基础上本发明进行两部分优化：

(1)采用掩模板矩阵，利用内核实现对图像的卷积运算，增强图像。

针对经透视变换后，图像像素点值变小导致图像模糊，失真问题，选取掩模板矩阵[[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]]，利用内核实现对图像的卷积运算，增强图像。

(2)沿最佳缝合线自选融合区域，采用渐入渐出算法对缝合线两侧的融合区域图像进行融合处理。

人们对图像的边缘信息比较敏感，需对缝合线周围颜色过渡明显的区域进行融合处理使其达到较好的效果。通过对渐入渐出融合算法进行改进，本发明提出基于最佳缝合线的渐入渐出融合算法，限定融合区域，有效地消除拼接过程中产生的伪影和拼接缝。

本发明方法的具体步骤是：

步骤1：对获取到的待拼接图像A，B进行预处理，统一图像大小。使用sift算法对目标图像以及参考图像分别进行特征点提取，建立特征描述子集合。

步骤2：使用KNN匹配算法进行特征点匹配，利用Lowe’s算法进行筛选，将得到的匹配对作为初始匹配的结果，对初始匹配结果使用RANSAC算法剔除外点保留内点。

步骤3：计算目标图像及参考图像间的仿射变换矩阵H，对经透视变换后的图像进行锐化处理。

步骤4：使用动态规划的方法寻找最佳缝合线，沿最佳缝合线生成一个条带形融合区域，采用渐入渐出法对选定的融合区域图像进行融合处理，完成图像拼接。

本发明的有益效果：