像 融合，使得圖像更清晰，內(nèi)容更豐富。本發(fā)明技術(shù)方案同樣適用于在各個拍攝角度對目標(biāo)進 行拍攝，然后進行圖像拼接、融合處理，W此能夠了解目標(biāo)圖像在空間中所處的環(huán)境情況。
[0109] 需要說明的是，本發(fā)明實施例中的各個實施例均采用遞進的方式描述，每個實施 例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即 可。對于系統(tǒng)實施例，由于其與方法實施例基本相似，所W描述的比較簡單，相關(guān)之處參見 方法實施例的部分說明即可。
[0110] 還需要說明的是，在本發(fā)明中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一 個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示運些實體或操作之 間存在任何運種實際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語"包括"、"包含"或者其任何其他變體意在 涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些 要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為運種過程、方法、物品或者設(shè) 備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句"包括一個……"限定的要素，并不排除 在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
[0111] W上對本發(fā)明所提供的一種用于圖像拼接的方法及裝置進行了詳細介紹，本文中 應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，W上實施例的說明只是用于幫助 理解本發(fā)明的方法及其核屯、思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想， 在【具體實施方式】及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本 發(fā)明的限制。
【主權(quán)項】
1. 一種用于圖像拼接的方法，其特征在于，包括： 將相同焦距的待處理圖像劃分為一組，分別對各組待處理圖像進行去噪處理，得到去 噪后的待處理圖像； 對所述去噪后的待處理圖像建立高斯金字塔，根據(jù)所述高斯金字塔以及尺度空間建立 DOG金字塔，根據(jù)所述DOG金字塔定位特征點位置，獲取特征點； 根據(jù)所述特征點對每一組去噪后的待處理圖像進行圖像匹配、拼接，得到每組圖像對 應(yīng)的拼接后的圖像； 采用加權(quán)融合的方式消除所述拼接后的圖像的拼接縫隙，得到待融合圖像； 從各個待融合圖像中提取特征點，并對所述特征點進行匹配，得到所述待融合圖像的 匹配后的特征點對，根據(jù)所述匹配后的特征點對將所述待融合圖像進行配準； 采用拉普拉斯算法對配準后的待融合圖像進行圖像融合，得到融合后的圖像。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別對各組待處理圖像進行去噪處理， 得到去噪后的待處理圖像，包括： 分別對所述各組待處理圖像進行歸一化處理，去除噪聲，得到去噪后的待處理圖像。3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述去噪后的待處理圖像建立高斯金 字塔，根據(jù)所述高斯金字塔以及尺度空間建立DOG金字塔，根據(jù)所述DOG金字塔定位特征點 位置，獲取特征點，包括： 將所述去噪后的待處理圖像和不同尺度的高斯核進行卷積，構(gòu)成高斯金字塔，其中，在 進行卷積處理時，對所述去噪后的待處理圖像的行列分別進行一維卷積操作； 將所述高斯核和所述去噪后的待處理圖像進行乘法計算得到尺度空間，獲取尺度比例 因子為預(yù)設(shè)值的兩個相鄰的尺度空間，根據(jù)獲取到的這兩個相鄰的尺度空間之差建立DOG 金字塔； 對所述DOG金字塔計算局部極值點處的泰勒展開式，得到泰勒展開式； 根據(jù)所述泰勒展開式以及所述DOG金字塔局部極值點的精確位置篩選出低對比度點， 保留非低對比度點，將所述非低對比度點作為特征點。4. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在對每一組去噪后的待處理圖像進行拼接 時，還包括： 獲取待拼接圖像中的像素點亮度屬性值，根據(jù)該像素點的亮度屬性值調(diào)節(jié)圖像亮度， 使兩圖像的亮度匹配，然后進行圖像拼接。5. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用加權(quán)融合的方式消除所述拼接后的 圖像的拼接縫隙，得到待融合圖像，包括： 獲取各去噪后的待處理圖像的灰度值，以及其對應(yīng)的拼接后的圖像的灰度值； 獲取所述拼接后的圖像的重疊區(qū)域中各去噪后的待處理圖像的像素對應(yīng)的權(quán)值； 根據(jù)所述各去噪后的待處理圖像的灰度值和其在重疊區(qū)域中的權(quán)值，以及對應(yīng)的拼接 后的圖像的灰度值，計算重疊區(qū)域的灰度值，完成加權(quán)融合。6. -種用于圖像拼接的裝置，其特征在于，包括： 圖像預(yù)處理模塊，用于將相同焦距的待處理圖像劃分為一組，分別對各組待處理圖像 進行去噪處理，得到去噪后的待處理圖像； 提取特征模塊，用于對所述去噪后的待處理圖像建立高斯金字塔，根據(jù)所述高斯金字 塔以及尺度空間建立DOG金字塔，根據(jù)所述DOG金字塔定位特征點位置，獲取特征點； 圖像拼接模塊，根據(jù)所述特征點對每一組去噪后的待處理圖像進行圖像匹配、拼接，得 到每組圖像對應(yīng)的拼接后的圖像； 消縫模塊，用于采用加權(quán)融合的方式消除所述拼接后的圖像的拼接縫隙，得到待融合 圖像； 配準模塊，用于從各個待融合圖像中提取特征點，并對所述特征點進行匹配，得到所述 待融合圖像的匹配后的特征點對，根據(jù)所述匹配后的特征點對將所述待融合圖像進行配 準； 圖像融合模塊，用于采用拉普拉斯算法對配準后的待融合圖像進行圖像融合，得到融 合后的圖像。7. 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于， 所述圖像預(yù)處理模塊，具體用于分別對所述各組待處理圖像進行歸一化處理，去除噪 聲，得到去噪后的待處理圖像。8. 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于， 所述提取特征模塊，具體用于將所述去噪后的待處理圖像和不同尺度的高斯核進行卷 積，構(gòu)成高斯金字塔，其中，在進行卷積處理時，對所述去噪后的待處理圖像的行列分別進 行一維卷積操作； 將所述高斯核和所述去噪后的待處理圖像進行乘法計算得到尺度空間，獲取尺度比例 因子為預(yù)設(shè)值的兩個相鄰的尺度空間，根據(jù)獲取到的這兩個相鄰的尺度空間之差建立DOG 金字塔； 對所述DOG金字塔計算局部極值點處的泰勒展開式，得到泰勒展開式； 根據(jù)所述泰勒展開式以及所述DOG金字塔局部極值點的精確位置篩選出低對比度點， 保留非低對比度點，將所述非低對比度點作為特征點。9. 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述圖像拼接模塊，還用于獲取待拼接圖像 中的像素點亮度屬性值，根據(jù)該像素點的亮度屬性值調(diào)節(jié)圖像亮度，使兩圖像的亮度匹配， 然后進行圖像拼接。10. 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述消縫模塊，用于獲取各去噪后的待處理 圖像的灰度值，以及其對應(yīng)的拼接后的圖像的灰度值； 獲取所述拼接后的圖像的重疊區(qū)域中各去噪后的待處理圖像的像素對應(yīng)的權(quán)值； 根據(jù)所述各去噪后的待處理圖像的灰度值和其在重疊區(qū)域中的權(quán)值，以及對應(yīng)的拼接 后的圖像的灰度值，計算重疊區(qū)域的灰度值，完成加權(quán)融合。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種用于圖像拼接的方法，包括將相同焦距的待處理圖像劃分為一組,分別對各組待處理圖像進行去噪處理，得到去噪后的待處理圖像；對去噪后的待處理圖像建立高斯金字塔，根據(jù)高斯金字塔以及尺度空間建立DOG金字塔，根據(jù)DOG金字塔定位特征點位置，獲取特征點；根據(jù)特征點對每一組去噪后的待處理圖像進行圖像匹配、拼接，得到每組圖像對應(yīng)的拼接后的圖像；采用加權(quán)融合的方式消除拼接后的圖像的拼接縫隙，得到待融合圖像；從各個待融合圖像中提取特征點，并對特征點進行匹配，得到待融合圖像的匹配后的特征點對，根據(jù)匹配后的特征點對將待融合圖像進行配準；采用拉普拉斯算法對配準后的待融合圖像進行圖像融合，得到融合后的圖像。
【IPC分類】G06T3/40
【公開號】CN105631811
【申請?zhí)枴緾N201610101824
【發(fā)明人】宋優(yōu)春, 宋永生, 張寅生, 吳強
【申請人】科盾科技股份有限公司
【公開日】2016年6月1日
【申請日】2016年2月25日