[发明专利]一种全景图像生成方法及装置

说明书

本发明提供一种全景图像生成方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：获取多路图像；将所述多路图像作为全景图像生成模型的输入，得到所述多路图像对应的全景图像，所述全景图像生成模型是根据全景图像样本进行神经网络训练得到的。本发明实施例中，在获取多路图像后，将多路图像输入到根据神经网络训练得到的全景图像生成模型中，得到的结果为与用户所期待的更接近的高质量的全景图像。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种全景图像生成方法及装置。

背景技术

全景图通过广角的表现手段以及绘画、相片、视频、三维模型等形式，尽可能多表现出周围的环境。360全景，即通过对专业相机捕捉整个场景的图像信息或者使用建模软件渲染过后的图片，使用软件进行图片拼合，并用专门的播放器进行播放，即将平面照片或者计算机建模图片变为360度全观，用于虚拟现实浏览，把二维的平面图模拟成真实的三维空间，呈现给观赏者。

目前使用的全景图像的拼接方法，主要是通过手动拼接的方法以及自动拼接的方法实现的，手动拼接主要利用Unity3D等软件进行拼接，自动拼接是使用OpenCV以及全景相机内置的拼接模块进行拼接；

但是手动拼接耗时耗力，效率低，自动拼接算法效果参差不齐，且大多涉及到相机参数估计、立体视觉、特征点匹配等过程，效率较低，准确性差。

综上所述，现有技术中不能提供一效率高、准确性高的全景图像生成方法。

发明内容

本发明提供一种全景图像生成方法及装置，用于解决现有技术中不能提供一效率高、准确性高的全景图像生成方法的问题。

本发明实施例提供一种全景图像生成方法，所述方法包括：

获取多路图像；

将所述多路图像作为全景图像生成模型的输入，得到所述多路图像对应的全景图像，所述全景图像生成模型是根据全景图像样本进行神经网络训练得到的。

本发明实施例中，在获取多路图像后，将多路图像输入到根据神经网络训练得到的全景图像生成模型中，得到的结果为与用户所期待的更接近的高质量的全景图像。

进一步地，所述全景图像样本包括N个全景参考图像以及每个所述全景参考图像对应的M个全景参考子图像，所述全景图像生成模型是根据全景图像样本进行神经网络训练得到的，包括：

针对每个全景参考图像以及所述全景参考图像对应的M个全景参考子图像，将所述M个全景参考子图像以及所述全景参考图像作为训练样本的输入参数，将M个全景参考子图像通过训练生成的训练全景图像以及所述全景参考图像的差异作为所述训练样本的输出参数；

使用所述训练样本对神经网络模型进行训练，得到所述全景图像生成模型。

进一步地，所述神经网络模型包括生成模块以及判断模块，所述使用所述训练样本对神经网络模型进行训练，得到所述全景图像生成模型，包括：

将所述输入参数中的M个全景参考子图像输入到所述生成模块中，得到所述M个全景参考子图像通过训练生成的训练全景图像；

将所述输入参数中的所述全景参考图像输入到所述判断模块中，所述判断模块根据所述全景参考图像以及所述训练全景图像确定判断结果，所述判断结果用于指征所述全景参考图像以及所述训练全景图像的相似性；

根据所述判断结果调整所述生成模块，直至所述判断模块确定所述判断结果大于设定阈值，则确定所述全景图像生成模型训练完毕。

进一步地，所述全景图像生成模型为生成对抗网络模型。

本发明实施例还提供一种全景图像生成装置，包括：

获取单元，用于获取多路图像；