[发明专利]一种平面360度全景图像拼接方法及装置

说明书

本发明涉及图像拼接领域，提供一种平面360度全景图像拼接方法及装置，用于解决图像拼接处图像质量低的问题。本发明提供的平面360度全景图像拼接方法，包括：获取车辆四周的图像，每个所述图像中均包含标定物；分别提取所述拼接处的图像和所述校验图像的特征；计算所述拼接处的图像和所述校验图像的相对应的图像特征相似距离；判断所述拼接处的图像和所述校验图像的相似度，若相似度超过阈值，则拼接完成。提高了图像拼接的质量，尤其是提高了拼接处的图像质量，尤其适用于车身较长的货车的全景图像拼接。

技术领域

本发明涉及图像拼接领域，具体涉及平面360度全景图像拼接方法。

背景技术

全景影像系统的应用，通过在安装在汽车的前后左右等方位安装摄像头拍摄汽车周边的影像，并在汽车内部的显示屏上进行汽车周边的影像的显示，全景影像系统的设置为驾驶员获知汽车周边的状况带来便利，避免无法看到汽车的视角盲区的状况所带来的风险，可辅助驾驶员在汽车停下或倒车时获知汽车周边的状况，从而为驾驶员带来更好的驾驶体验。

但现有的全景图像都是拼接产生的，拼接处的图像质量一般较差。尤其是货车的车身较长，一般没有针对货车的全景图像产品。

发明内容

本发明解决的技术问题为图像拼接处图像质量低的问题，提供平面360度全景图像拼接方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：

一种平面360度全景图像拼接方法，包括：

获取车辆前方和后方的图像，并获取车辆两侧的图像，从车辆两侧获取的图像不少于两张，每个所述图像中均包含标定物；

将车辆四周的图像拼接后，得到全景图像，根据所述全景图像获取拼接处的图像；

通过摄像头获取拼接处的实际图像，作为校验图像；

分别提取所述拼接处的图像和所述校验图像的特征；

计算所述拼接处的图像和所述校验图像的相对应的图像特征相似距离；

根据所述拼接处的图像和所述校验图像的特征相似距离判断所述拼接处的图像和所述校验图像的相似度，若相似度超过阈值，则拼接完成；若相似度低于阈值，调整摄像头参数，重复上述步骤，至相似度超过阈值。

为了拼接的图像更加真实，进行图像标定；在标定时，获取的图像内具有标定物，标定物同周围环境有明显的区别；对拼接产生的图形进行特征提取后，与实际的拼接处图形进行比对，二者的相似度满足要求即可完成图像拼接。

提高了图像拼接的质量，尤其是提高了拼接处的图像质量。

优选地，计算所述拼接处的图像和所述校验图像的相对应的图像特征相似距离的方法包括：

将所述拼接处的图像和所述校验图像分别切割为多个子图像后，提取子图像的特征；

所述子图像拥有n个像素点，计算像素点a的颜色值f（a），f（a）=，其中a∈（0，n]，x为颜色值，其值为整数，x∈（0，256]，为隶属函数，∈[0，1]；

计算以像素点a为中心的区域的颜色平均值Y（a），Y（a）=，a表示计算的像素点，b表示区域内像素点的个数；

计算所述拼接处的图像和所述校验图像在像素点a的特征相似距离r_a（C，D）, r_a（C，D）=|f_C(a)-f_D(a)|，其中f_C(a)为所述拼接处的图像在像素点a的颜色值，f_D(a)为所述校验图像在像素点a的颜色值。

优选地，计算所述拼接处的图像和所述校验图像的特征相似距离的方法包括：

。

优选地，将所述拼接处的图像和所述校验图像分别切割为多个子图像后，将子图像输入卷积神经网络，所述卷积神经网络为训练好的视觉几何群模型，去掉改卷积神经网络的全连接层和softmax层；