[发明专利]一种基于卢卡斯‑卡纳德图像对齐的图像配准方法

摘要

本发明中提出的一种基于卢卡斯‑卡纳德图像对齐的图像配准方法，其主要内容包括直接每像素损失函数，卢卡斯‑卡纳德算法，粗略对齐，用卷积神经网络特征图替换金字塔，球型拼接，其过程为，先通过迭代找到参数集使图像变形成对应模型，在每次迭代中使用损失函数相对于变形参数向量的梯度，确定使更接近函数最小值的参数更新，接着使用高斯模糊平滑原始图像去除图像中的细节来简化损失，然后用卷积神经网络特征图替换金字塔，最后实时球型拼接系统跟踪旋转相机运动，并产生关键帧图，渲染成球形全景图。本发明采用卢卡斯‑卡纳德算法，减少了配准技术对于照明、表明反射率和其他成像因素的依赖，使配准时更加快速精准，计算效率也大大提高。

主权项

一种基于卢卡斯‑卡纳德图像对齐的图像配准方法，其特征在于，主要包括直接每像素损失函数(一)；卢卡斯‑卡纳德算法(二)；粗略对齐(三)；用卷积神经网络(CNN)特征图替换金字塔(四)；球型拼接(五)。