[发明专利]电子装置、车祸现场全景图像展示方法和存储介质

权利要求书

1.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的车祸现场全景图像展示系统，所述车祸现场全景图像展示系统被所述处理器执行时实现如下步骤：

在收到一个车险理赔场景的车祸现场照片文件包后，提取每张车祸现场照片的预设类型特征点，并找出每个所述特征点的第一预设数量距离最近的邻近点，每个特征点与其第一预设数量距离最近的邻近点为一个特征点集合；

逐一选择车祸现场照片，在一张车祸现场照片被选择后，基于所有车祸现场照片对应的特征点集合，并根据预先确定的筛选规则筛选出与该选择的车祸现场照片关联的其他车祸现场照片；

将筛选出的其他车祸现场照片分别与该选择的车祸现场照片进行两两分组，采用预设类型算法分别计算出各个所述分组中的车祸现场照片对应的单应矩阵；

基于各个所述分组对应的单应矩阵，计算出各个所述分组对应的照片匹配置信度，将置信度最高的分组中的其他车祸现场照片作为该选择的车祸现场照片的匹配照片，所述置信度最高的分组中的其他车祸现场照片与该选择的车祸现场照片为一个匹配照片对；

根据各个匹配照片对中各个车祸现场照片的特征点集合，确定各个匹配照片对中各个车祸现场照片的拍摄顺序和拼接部位；

根据确定的各个车祸现场照片的拍摄顺序和拼接部位，对各个匹配照片对中的各个车祸现场照片进行拼接。

2.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述预设类型特征点为RootSIFT特征点，针对一个车祸现场照片，提取该车祸现场照片的预设类型特征点的步骤包括：

(1)通过高斯滤波以及高斯差分构建该车祸现场照片的尺度空间；

(2)检测所述尺度空间的极值点，检测到的极值点成为关键点；

(3)拟合一个三维的二次函数来确定关键点的位置和尺度；

(4)利用关键点领域像素的梯度方向分布特性，为每个关键点指定方向参数，生成一个多维的方向参数向量，并生成描述算子；

(5)用SIFT表示该方向参数向量，并采用预设的计算公式将SIFT变换成RootSIFT，该RootSIFT也是一个多维的向量，该预设的计算公式为：RootSIFT＝sqrt(SIFT/sum(SIFT)，sqrt代表平方根函数。

3.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述预先确定的筛选规则为：

分别确定各个其他车祸现场照片的特征点集合中，与该选择的车祸现场照片的特征点集合相同的匹配特征点集合的数量；

若一个其他车祸现场照片对应的匹配特征点集合的数量大于第二预设数量，则确定该其他车祸现场照片与该选择的车祸现场照片相关联；

若一个其他车祸现场照片对应的匹配特征点集合的数量小于或者等于第二预设数量，则确定该其他车祸现场照片与该选择的车祸现场照片不相关联。

4.如权利要求1-3中任意一项所述的电子装置，其特征在于，所述根据确定的各个车祸现场照片的拍摄顺序和拼接部位，对各个匹配照片对中的各个车祸现场照片进行拼接的步骤包括：

对各个匹配照片对中的各个车祸现场照片通过光束平差算法计算出预设类型图片调整参数；

通过多带融合法对各个匹配照片对中各个车祸现场照片的图像色差进行调整；

将色差调整后的各个匹配照片对中的各个车祸现场照片，根据对应的拍摄顺序、拼接部位和图片调整参数进行拼接。