[发明专利]一种缝合线引导的图像拼接方法

权利要求书

1.一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：图像特征匹配:特征提取待拼接的两幅图像，匹配图像中的特征，得到两幅图像的匹配特征点对；

步骤2：匹配特征点聚类:通过图中物体类别自定义聚类簇数，采用KMeans聚类算法分组匹配的特征点对，获取各个簇的匹配特征坐标点集；

步骤3：计算各个簇单应性假设:针对提取的各个簇的匹配特征坐标点集，利用随机采样一致剔除外点计算不同组的单应性变换矩阵，作为不同拼接结果的对齐假设；

步骤4：查找最佳缝合线:针对每个对齐假设，通过单应性变换计算源图变换后的坐标，用计算的坐标截取目标图像与变换图像的公共区域，然后计算两幅图像公共区域的能量矩阵，采用动态规划迭代查找能量矩阵的最小能量和路径作为最佳缝合线；

步骤5：筛选最优融合图像:针对每个对齐假设的最佳缝合线，融合公共区域像素，得到不同的全景融合图，选择图像质量最优的融合结果作为最终的全景拼接图。

2.根据权利要求1所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，步骤1中，由SIFT或SURF特征提取方法获得待拼接图像的特征点，利用BF或FLANN匹配方法，对每个特征点描述子用K近邻算法获得2个最优匹配，判断2个最优匹配的距离，如果两者描述子的距离比大于75％则丢弃该特征点的匹配。

3.根据权利要求2所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，特征匹配时，如果对性能要求较高则采用SURF特征提取，如果对拼接质量要求较高则采用SIFT特征算法。

4.根据权利要求2所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，步骤2中，根据源图像的特征点坐标，用K-Means聚类方法分组特征点，通过特征点匹配关系，生成源图像与目标图像各个簇的匹配特征坐标点集。

5.根据权利要求4所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，聚类的时候，人为判断图像中明显的物体类别数作为簇的个数。

6.根据权利要求1所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，步骤4中，由步骤3的不同单应性假设，计算源图像变换后的四个顶点坐标，通过目标图像宽度与变换图像的最小x坐标，截取两幅图像的公共像素区域，用以缝合线查找，截取的公共区域像素矩阵同等大小。

7.根据权利要求6所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，最佳缝合线查找时，能量函数定义采用如下方法：三通道相邻像素的颜色差值，或灰度图像对应像素颜色差值的平方、x、y方向梯度的平方三者之和；能量矩阵的每个像素采用上述两种方法构建，最后使用动态规划或者图割法查找能量矩阵的最小能量和路径，即为最佳缝合线路径。

8.根据权利要求1所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，步骤5中，融合的时候根据查找的最佳缝合线，选取缝合线左右两侧20-50个像素进行融合，用以处理小视差情况下，图像未对准产生的伪影；公共区域像素融合时，以缝合线为界线，缝合线左侧使用左侧图像的像素值，右侧使用右侧图像像素值。

9.根据权利要求8所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，融合图像时，从性能与图像质量考虑，如果对拼接图像质量要求较高则采用多频带融合算法，如果对拼接的速度要求较高则使用加权平均融合算法。

10.根据权利要求5所述的一种缝合线引导的图像拼接方法，其特征在于，簇中心点坐标的选择采用随机模式。