[发明专利]一种在拼接影像中拼接错误区域的识别方法

说明书

本发明公开一种在拼接影像中拼接错误区域的识别方法，可以自动化对拼接影像中所有区域进行快速的扫描，并将可能存在拼接错误区域的识别出来；对于快速的在大量的、大范围的拼接影像识别拼接错误具有十分重要的价值。提高拼接影像的质量检查、校验工作的效率和质量。

技术领域

本发明公开一种在拼接影像中拼接错误区域的识别方法，属于拼接影像处理技术领域。

背景技术

利用影像拼接技术可以将手机、无人机拍摄的影像拼接为一个大范围正射影像或者拼接为全景影像，构建高质量的拼接影像对于地图绘制、现场内容还原、虚拟现实场景还原等应用具有非常重要的价值。

在中影像拼接过程中一个关键步骤是需要利用SIFT算法寻找不同影像中互相匹配的位置，并基于这些“位置”将多个影像组合在一起；然而，在实际工作影像中内容往往会出现：过于近似和单一的纹理、完全无特征的单一颜色（如天空）、偶发的局部近似特征（如两辆相同的汽车）；这些特征往往会导致拼接错位，导致拼接影像中出现不规则的颜色混乱条带，极大的影响了拼接影像的质量。因此，非常有必要发现识别出这些拼接错误区域，进行拼接影像的质量检查和校验工作，以提高拼接影像的质量。

对于拼接影像中拼接错误区域的识别，当前方式行业内主要采取两种工作模式：1）以纯人工的方式在大型拼接影像中检查，这种方式效率较低人力成本较高不适合大范围拼接工作；而且往往由于拼接后影像过大，人在实际检查的过程中不可避免的出现较多的遗漏。2）在拼接影像中人工添加检查点（如人工在地面摆放检查点标志物），计算机依据检查点来校验拼接位置；这种模式应用范围十分有限，一些地区不具备大量摆放检查点的条件，而且检查点物体也会出现在最终拼接结果中，影响拼接影像的展现效果。

发明内容

本发明提供一种在拼接影像中拼接错误区域的识别方法，对于输入的拼接影像，构造了规律变化探测算子可以对局部区域影像内容变化的规律性进行描述，进而依据规律变化特性利用特性差异算子来对不规则的程度进行描述，进而判断拼接影像中的特定区域拼接错误情况进行识别。

本发明所述的一种在拼接影像中拼接错误区域的识别方法，包括以下步骤：

S1，输入已经拼接好影像Image，输入检测细致度Ixz；获取Image的宽度IWidth，获取Image的高度IHeight；建立异质性探测列表Iyzlist；获得异质性探测列表元素个数IyzlistNum；

S101，输入已经拼接好影像Image，Image为一个灰度影像采用二维数组存储；

S102，输入检测细致度Ixz；

S103，获取Image的宽度IWidth=Image的宽度；

S104，获取Image的高度IHeight=Image的高度；

S105，建立异质性探测列表Iyzlist=一个空列表；

S106，横向探索初始化变量IInitWid=Ixz+Ixz/2；

S107，纵向探索初始化变量IInitHig=Ixz+Ixz/2；

S108，建立异质性探测表项IInitStruct，它包含以下字段：

ISWPos：横向坐标，该字段值为IInitWid；

ISHPos：纵向坐标，该字段值为IInitHig；

ISWF：横向规律变化特征数组，该数组初始化为一个5个元素的数组，数组内容全为-1；

ISHF：纵向规律变化特征数组，该数组初始化为一个5个元素的数组，数组内容全为-1；

ISBWF：横向大范围规律变化特征数组，该数组初始化为一个5个元素的数组，数组内容全为-1；

ISBHF：纵向大范围规律变化特征数组，该数组初始化为一个5个元素的数组，数组内容全为-1；