[发明专利]一种针对AGV应用的大场景图像拼接方法

权利要求书

1.一种针对AGV应用的大场景图像拼接方法，其特征是，包括如下步骤：

a、输入待拼接图像；

b、采用ORB算法对每个待拼接图像进行特征点检测；

c、根据步骤b中检测得到的特征点，对图像之间特征点进行匹配，具体是：将左边第一幅图像作为基准图像，采用K-D树和最近邻算法，找到与基准图像上特征点对应的其他各目标图像上特征点的位置，从而得到特征点匹配对以及各目标图像相对于基准图像的位置关系；

d、使用随机抽样一致算法得到每一个目标图像对应的转换矩阵；

e、根据步骤d中转换矩阵，求出每一个转换矩阵对应的p_x和p_y，p_x表示目标图像相对于基准图像在水平方向上的移动偏移量，p_y表示目标图像相对于基准图像在垂直方向上的移动偏移量；并根据各转换矩阵对应的p_x和p_y，求出目标图像相较于基准图像在y轴沿负半轴移动的最大距离目标图像相较于基准图像在y轴沿正半轴移动的最大距离以及目标图像相较于基准图像在x轴沿正半轴移动的最大距离x_max；

f、确定图像融合所需掩码；具体是：将图像融合部分掩码置黑，其余需保留的部分掩码置白；

g、对图像进行多频段融合；

h、将不同倍频图像叠加到一起，恢复成原图像，实现图像拼接。

2.根据权利要求1所述的针对AGV应用的大场景图像拼接方法，其特征是，步骤f具体是：

f-1、根据和x_max，生成一个能容纳全景图像的第一掩码，该第一掩码的宽为基准图像的宽加x_max，第一掩码的高为基准图像的高加和

f-2、把基准图像左上角放到第一掩码的处，其余目标图像根据对应转换矩阵依次放到对应位置；

f-3、将第一掩码上与基准图像对应的部分置白，其余部分置黑；将各目标图像所在区域均置白；各目标图像所在位置即是其对应掩码所在位置；

f-4、在第一掩码的基础上，将各目标图像叠合在基准图像上的重合部分置黑，其余置白，得到基准图像的掩码；

f-5、对于目标图像的掩码，将其右侧各图像叠合在其上的重合部分置黑，其余置白，得到目标图像对应的掩码；最右侧目标图像对应的掩码为对应其图像大小的白色图。

3.根据权利要求1所述的针对AGV应用的大场景图像拼接方法，其特征是，掩码是一个8位单通道的二值图，对掩码置白，即设置为255；对掩码置黑，即设置为0。

4.根据权利要求1所述的针对AGV应用的大场景图像拼接方法，其特征是，步骤d具体是：对于每一个目标图像，从其与基准图像的匹配点对中循环的抽取点对，直到在循环内找到匹配成功率最大的内点对或者满足设定的循环次数后，得到最终的转换矩阵。

5.根据权利要求1所述的针对AGV应用的大场景图像拼接方法，其特征是，转换矩阵的表示形式为：

其中，(x，y)表示平移前目标图像上特征点的坐标，(x'，y')表示平移后目标图像上特征点的坐标；p_x表示目标图像相对于基准图像在水平方向上的移动偏移量，若目标图像相对于基准图像向右移动，则p_x小于0；相反，若向左移动，则p_x大于0；p_y表示目标图像相对于基准图像在垂直方向上的移动偏移量，若目标图像相对于基准图像向上移动，则p_y大于0；相反，p_y小于0。

6.根据权利要求1所述的针对AGV应用的大场景图像拼接方法，其特征是，步骤b中ORB算法是由FAST算法和BRIEF算法合并组成，采用FAST算法进行特征点检测，且在特征点检测之后，采用Harris方法计算特征点的响应值Q，具体计算公式如下：

式中，I_x和I_y分别表示采用Sobel算子计算像素在x方向和y方向的梯度，k表示Harris系数，s为尺度系数，与图像的像素n有关；

根据各特征点的响应值Q去除阈值外的边缘异常点。