[发明专利]一种云数据中心机房实时宽场景监控合成方法

摘要

本发明提供一种云数据中心机房实时宽场景监控合成方法：是在云数据中心机房中设置两个普通摄像头摄像头通过：1）摄像头标定与校正方法，2）关键帧匹配；3）融合方法与实时宽场景视频合成方法，将监控视频实时合成为宽场景广角度视频，其中：1）摄像头标定与校正方法，是通过使用计算机视觉领域常用的棋盘法标定摄像头内、外参数和畸变参数并校正，对摄像头的失真进行了较好的修正，结果更加科学、客观、真实，摄像头标定与校正方法，是该方法的第一步，采用基于OpenCV的多个自由平面的标定算法，即手持7×7的棋盘图像，每个格子的长、宽均为2cm，将棋盘图像放在摄像机前平移、旋转，以获取不同方位的图像，当收集到足够图像时，至少10张以上，使用OpenCV的摄像机标定函数，求出摄像机的内、外参数和畸变参数，进而对帧图像进行校正。

主权项

一种云数据中心机房实时宽场景监控合成方法，其特征在于：在云数据中心机房中设置两个普通摄像头摄像头通过：1）摄像头标定与校正方法，2）关键帧匹配；3）融合方法与实时宽场景视频合成方法，将监控视频实时合成为宽场景广角度视频，其中：1）摄像头标定与校正方法，是通过使用计算机视觉领域常用的棋盘法标定摄像头内、外参数和畸变参数并校正，对摄像头的失真进行了较好的修正，结果更加科学、客观、真实，摄像头标定与校正方法，是该方法的第一步，采用基于OpenCV的多个自由平面的标定算法，即手持7×7的棋盘图像，每个格子的长、宽均为2cm，将棋盘图像放在摄像机前平移、旋转，以获取不同方位的图像，当收集到足够图像时，至少10张以上，使用OpenCV的摄像机标定函数，求出摄像机的内、外参数和畸变参数，进而对帧图像进行校正；2）关键帧匹配与融合方法，为了提高匹配的准确率、消除关键帧图像间的角度差异，需要首先对图像进行预处理，即将平面图像进行柱面投影，然后使用SIFT算法在两幅图像中分别提取具有尺度不变性，且不受噪声、亮度差影响的特征点，得到128维SIFT特征点描述符，进而采用目前应用最广泛的最近邻搜索算法寻找特征匹配点，并记录两幅图像间的重叠区域，最后使用渐进渐出法，将两幅图像的重叠区域进行融合、拼接，得到关键帧的宽场景图像；3）实时宽场景视频合成方法，是将静态图像转化为动态视频的过程，通过实时获取两摄像头的视频帧，将对应帧之间的重叠区域进行融合、拼接、连续播放，即可得到宽场景监控视频，由于经过前一步关键帧的拼接之后，两摄像头的各参数包括焦距、像素基本不变，获得的图像位置基本不变，视野中各图像的特征点的位置基本不变，所以图像间重叠区域的位置也基本不变，于是，只需对之后的所有帧使用渐进渐出算法进行图像融合操作合成宽场景图并播放，即可实现监控视频的实时宽场景合成。