[发明专利]一种基于多种特征点组合匹配的鱼眼监控图像拼接方法有效
申请号: | 201910509709.7 | 申请日: | 2019-06-14 |
公开(公告)号: | CN110223235B | 公开(公告)日: | 2023-08-08 |
发明(设计)人: | 冯国瑞;周晓军 | 申请(专利权)人: | 南京天眼信息科技有限公司;周晓军 |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40;G06T3/00;G06T5/50 |
代理公司: | 南京汇诚信合知识产权代理事务所(普通合伙) 32609 | 代理人: | 朱凌娇 |
地址: | 211100 江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 多种 特征 组合 匹配 监控 图像 拼接 方法 | ||
1.一种基于多种特征点组合匹配的鱼眼监控图像拼接方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)、对待拼接图像进行畸变校正;
(2)、在所述待拼接图像的重叠区域内提取至少两种特征点并分别求其特征描述子每种特征点包括若干个特征点;
(3)、选用暴力匹配法或快速最近邻搜索法对所述特征点分别进行预匹配,获得若干预匹配对,每一预匹配对包括两个特征点;
(4)、对所述预匹配对进行置信度排序;
(5)、在每个特征点所在的预匹配对中,选取置信度最高的两对预匹配对并组成寻优集合,在所述寻优集合中,找出预定数目的最优预匹配对保留下来并淘汰其余预匹配对;
(6)、对于被淘汰的特征点,选取该特征点中置信度次高的预匹配对加入寻优集合,重新寻优,直到达到终止条件;
(7)、由寻优得到的预定数目的最优预匹配对计算单应矩阵,对待拼接图像进行变换并实现拼接;
在步骤(1)中,采用桶形畸变模型和霍夫线检测法对图像进行畸变校正;
使用桶形畸变模型中的径向畸变三次多项式来对所述待拼接图像进行矫正,在固定三次和一次项的系数后,通过调整二次项系数在设定范围内按照一定步长由小到大来对所述待拼接图像进行试验校正,挑选出使霍夫线检测法检测到的直线最长的系数作为最佳系数;
在步骤(3)中,若所述特征点的个数小于或等于预设值,则选择暴力匹配法;若所述特征点的个数大于预设值,则选择快速最近邻搜索法;
步骤(4)包括如下步骤:
(41)获得每一所述预匹配对的两个特征点连线所在直线关于图像水平轴的角度,即为所述预匹配对的直线角度;
(42)计算每个所述预匹配对与其他预匹配对的直线角度差,统计所述直线角度差的绝对值小于或等于阈值的个数,并将改该个数作为所述预匹配对的置信度,若不同的预匹配对具有相同置信度时,按照预匹配对的直线角度的大小进行排序。
2.根据权利要求1所述的基于多种特征点组合匹配的鱼眼监控图像拼接方法,其特征在于,在步骤(2)中,使用矩阵框选择所述待拼接图像的重叠区域,并且避免选取绿化区域和移动目标。
3.据权利要求1所述的基于多种特征点组合匹配的鱼眼监控图像拼接方法,其特征在于,所述预设值为π/18。
4.根据权利要求1所述的基于多种特征点组合匹配的鱼眼监控图像拼接方法,其特征在于,所述最优预匹配对是指匹配率最高的预匹配对。
5.根据权利要求1所述的基于多种特征点组合匹配的鱼眼监控图像拼接方法,其特征在于,在步骤(7)中,在变换后的待拼接图像和未变换的待拼接图像间选择一条绕开所有物体的直线作为拼接缝进行拼接。
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