[发明专利]一种自动全景图片拼接方法及存储设备

说明书

本发明公开了一种自动全景图片拼接方法及存储设备，存储设备接受图片,对所有图片中提取SIFT特征，再使用K‑D树为每个特征点找到其的K个最近匹配特征点，然后对每个图像选择候选匹配图像，并使用RANSAC查找几何上一致的特征匹配，以求解图像对之间的单应性，再使用概率模型验证图像匹配，然后使用多波段混合渲染全景，最后输出全景图像，本发明可以自动识别构成全景图像一部分的图像，并在没有任何用户输入的情况下缝合它们。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体为一种自动全景图片拼接方法及存储设备。

背景技术

随着近年来人工智能等技术的兴起，图像处理技术快速发展，图像拼接也渐渐映入人们的眼帘，图像拼接是一个日益流行的研究领域，它已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图像研究中的热点，图像拼接解决的问题一般是，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。

现有很多图像拼接处理设备，但大都需要自己手动输入图像或者对图像序列的限制来进行匹配步骤，并且在拼接多张图片时，效果不是很理想，并且无法过滤掉不需要的图片。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种自动全景图片拼接方法及存储设备，可以自动过滤掉不需要图像，并自动对无序的图像进行全景拼接。

(二)技术方案

为实现上述可以自动过滤掉不需要图像，并自动对无序的图像进行全景拼接的目的，本发明提供如下技术方案：一种自动全景图片拼接方法及存储设备，具体技术方案如下：一种全自动构建全景图的图片拼接方法及存储设备，具体步骤为：从存储卡中读取需要处理的图像，通过存储设备里的算法程序自动拼接全景图像，输出全景图像，并将图片保存在存储设备里。

进一步的，所述“存储设备里的程序”具体为：在所有图像之间提取和匹配SIFT特征。SIFT特征位于高斯函数差值的极值点处。由于SIFT特征在旋转和尺度变化时是不变的，所以我们可以处理具有变化的方向和大小的图像。

进一步的，一旦从所有n个图像中提取特征点后，多个图像可能重叠于一条光线上，在特征空间内每个特征点需要和其最近的k个最近特征匹配点匹配可以在O(n log n)时间内通过使用kd树算法来找到近似的最近的特征匹配点。

进一步的，对每个图像，有M个与其有最多特征匹配点的候选图像，使用RANSAC算法找到几何一致的特征匹配来得到图像对间的对应矩阵，并使用概率模型验证图像匹配，过滤不需要的图像。

进一步的，进行图像匹配，并使用多波段融合渲染全景图。

进一步的，输出全景图像，保存在存储设备中，其中所述“存储设备”用于存储全景图片及算法程序。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明提供了一种自动全景图片拼接方法及存储设备，具备以下有益效果：

(1)无人机拍摄照片后保存在存储卡，从所有图片中提取SIFT特征点，为每个特征点找到最近匹配特征点，然后对每个图像选择候选匹配图像，并使用RANSAC查找几何上一致的特征匹配，以求解图像对之间的单应性，再使用概率模型验证图像匹配，然后使用多波段混合渲染全景，最后输出全景图像，本发明可以自动识别构成全景图像一部分的图像，并在没有任何用户输入的情况下缝合它们。

(2)设备使用方便快捷，自动进行拼接，不需要人工输入或对图像序列的限制来进行匹配步骤，并可以过滤掉不需要的图片，不变特征的使用使算法对输入图像的顺序，方向，尺度和亮度变化都不敏感。

附图说明

图1为具体实施方法所述一种自动全景拼接方法的流程；