[发明专利]面向移动端的全景图像色彩纠正方法

权利要求书

1.面向移动端的全景图像色彩纠正方法，其特征在于：按照如下的步骤进行

步骤一、使用特征点匹配算法计算待拼接图像序列相邻图像的重叠区域，具体为，利用SURF算法计算待匹配图像的R和T的特征点匹配集合其中k为小于等于m的自然数，m为特征点对数；求当取最小值时的变换矩阵tform，利用tform将两幅图像映射至同一平面，定义两个矩阵A₁,A₂分别存储两幅图像的位置信息；矩阵A₁和A₂的相同区域即为两幅图像的重叠区域；

步骤二、在图像的重叠区域，基于图像标准差计算每张图像作为参考图像的合适度，具体步骤为，设待拼接的图像总数为n,每张图像作为参考图像的合适度计算公式为，其中，2≤i≤n,j∈R,G,B，D_i-1和D_i分别代表第i-1和第i张图像作为参考图像的合适度，D₁初始化合适度为0，和分别代表和第j通道的标准差，和分别代表第i张和第i-1张图像的重叠区域,设置给定阈值；

步骤三、按照合适度大小降序对图像进行排列，依照此序列选择参考图像进行色彩纠正；

步骤四、对合适度最低的图像在色彩纠正前后的结构相似度进行度量，若满足给定阈值，则说明参考图像选择合理，把该图像作为参考图像执行步骤五，否则执行步骤六；

步骤五、利用选择的参考图像实现剩余图像的色彩纠正，然后执行步骤七；

步骤六、判断在当前阈值下是否所有的图像已被选为参考图像，若是，减少阈值，返回步骤三，否则在未作为参考图像的图像集中降序选择参考图像，返回步骤四；

步骤七、利用选择的参考图像对剩余图像分别采用参数化和非参数化的色彩纠正方法进行色彩纠正。

2.根据权利要求1所述的面向移动端的全景图像色彩纠正方法，其特征在于：步骤三的具体为，根据合适度大小的大小对图像降序排列，记合适度取最大值和最小值时对应的图像分别为I_max和I_min，以I_max为参考图像对I_min进行色彩纠正。

3.根据权利要求1所述的面向移动端的全景图像色彩纠正方法，其特征在于：步骤四的具体为，定义进行相似度评估，src和tar分别表示色彩纠正前后的I_min,N是图像中滑块窗的数量，a_t和b_t分别表示色彩纠正前后图像当前窗口t的图像内容，若SS(src,tar)大于等于给定阈值，则说明参考图像选择合理，把该图像作为参考图像执行步骤五，否则执行步骤六。

4.根据权利要求1所述的面向移动端的全景图像色彩纠正方法，其特征在于：步骤六的具体为，判断除了I_min外的所有图像是否均已被选为参考图像，若是，减少初始的给定阈值，返回步骤三，否则将从未作为参考图像的图像集中降序，选择合适度最大的图像为新的I_max为参考图像，返回步骤四。