[发明专利]一种360度全景图像无缝拼接的方法

说明书

本发明公开了一种360度全景图像无缝拼接的方法，包括：将一组在同一地点沿着不同方向拍摄得到的序列图像转为灰度图；将图像中位于最左侧的图像沿中线切开，切开后得到的左图移至图像序列最右边；利用SIFT算法分别提取图像的特征点，利用RANSAC算法选取最佳的特征点对并进行匹配；利用匹配好的特征点对生成网格，使用网格顶点代替图像中的特征点；网格顶点对的位置关系估计每一幅图像的焦距与三维旋转角度；利用估计出的焦距与三维旋转角度对网格进行优化；使用优化后的网格引导图像进行仿射变换；对变换后的图像进行融合，并投影到圆柱面上显示。本发明实现了360度全景图像无缝拼接，解决了360度全景图像拼接的首尾对接问题。

技术领域

本发明涉及一种图像拼接方法，特别是一种360度全景图像无缝拼接的方法，本发明属于多传感器图像拼接技术领域。

背景技术

图像拼接是将在同一场景下拍摄的多个图像拼接成具有宽视场的高分辨率图像的技术。图像拼接算法的核心在于图像配准，配准的精度直接决定了图像拼接的质量。图像配准使用的变换模型通常分为全局变换模型和局部变换模型。使用全局变换模型进行图像配准时，对于重合区域较大或存在视差的情况，就会导致配准的精度降低，重合区域模糊不清。为了解决全局变换模型的不足和提高配准的质量，局部变换模型应运而生，比较典型的有平滑变化的仿射变换(SVA)和尽可能投影变换算法(APAP)。局部变换模型将需要变换的图像分成若干部分，对每一部分分别进行仿射变换，这些变换使用不同的局部参数以获得更好的配准精度。拼接的图像在非重合区域中不存在对应关系，但是为了保证图像整体的自然性，也需要对这些区域做相应的变换，在APAP中使用正则化方法推出非重合区域部分的局部变换参数，使整体的变换看起来更加自然。但是当拼接图像的数量增加时，远离基准图像的图像会产生严重的失真，采用将图像投影到圆柱面或者球面上显示的方法可以一定程度上解决这种由视角变大而引起的失真。由于具有宽视场的单视角图像会在形状和尺度上引入严重的失真，因此多视角拼接图像的方法被提了出来。Chang等人提出了形状保持半投影(SPHP)变换模型，它是投影变换和相似变换的空间组合。SPHP在重合区域中使用投影变换，来保持配准的精度，在非重叠区域中使用相似变换来保持图像的原始视角并减少失真。此外，SPHP还可以与APAP结合使用，以获得更好的配准精度。然而，SPHP变换模型要求拼接图像的视野要小，而且SPHP从单应性矩阵导出相似变换，如果使用全局变换模型，则导出的相似性变换会出现不自然的旋转。因此Lin等人提出了自适应的尽可能自然(AANAP)变换模型来解决非自然旋转的问题。AANAP变换模型将单应性矩阵的变换线性化，但是在拼接多个图像时存在局部失真的情况，全局相似性变换参数的估计不稳健，并且仍然存在不自然的旋转和缩放。以上的这些方法都没有对360度图像拼接中的首尾对接问题进行研究。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种解决360度全景图像拼接中首尾相接问题的360度全景图像无缝拼接的方法。

为解决上述技术问题，本发明的一种360度全景图像无缝拼接的方法，包括以下步骤：

S1：将一组在同一地点沿着不同方向拍摄得到的序列图像转为灰度图；

S2：将S1中得到的一组灰度图像中位于最左侧的图像沿中线切开，切开后得到的左图移至图像序列的最右侧；

S3：利用SIFT算法提取S2中获得的全部图像的特征点，对提取的特征点利用RANSAC算法选取最佳的特征点对并进行匹配，剔除不理想的匹配点；

S4：利用S3中得到的理想的特征点对选用APAP算法生成网格，使用生成的网格顶点代替图像的特征点；

S5：根据网格顶点对的位置关系估计每一幅图像的焦距与三维旋转角度；

S6：利用估计出的焦距与三维旋转角度对S4中生成的网格进行整形；

S7：使用整形后的网格引导图像进行仿射变换；