[发明专利]一种图像拼接方法及系统

权利要求书

1.一种图像拼接方法，其特征在于，包括：

提取待拼接图像的特征点，对特征点进行描述与匹配，得到粗匹配的特征点；

在粗匹配点集相邻的像素区域中统计符合匹配关系的特征点数量，通过计算特征邻域分数，剔除错误的匹配点；

根据精确匹配的特征点计算待拼接图像的单应性变换矩阵，进行图像配准；通过加权平滑算法，实现图像无缝拼接；

所述计算特征邻域分数具体包括：

将图像划分为多个不重叠的网格，统计每个网格中特征点的数量，同时统计与其相邻的设定数量网格的特征邻域分数；对所述网格及其相邻网格进行旋转，得到最大的网格特征邻域分数；当最大的网格特征邻域分数大于网格特征分数阈值时，判定为正确匹配；否则，为错误匹配；

将{I_a,I_b}中匹配特征点集的邻域表示为{N_a,N_b}，其中N_a＝{N_a1,N_a2,...,N_aN}，N_b＝{N_b1,N_b2,...,N_bN}；对于第i组匹配点对{f_ai,f_bi}，统计f_ai邻域N_ai中的特征点集和特征点总数量M_i，并统计这些特征点粗匹配对应的特征点集和这些对应特征点集位于f_bi邻域N_bi中的数量S_i,定义S_i为特征邻域分数。

2.如权利要求1所述的一种图像拼接方法，其特征在于，利用ORB算法进行图像特征提取和描述。

3.如权利要求1所述的一种图像拼接方法，其特征在于，利用暴力匹配算法进行特征点粗匹配，使用交叉匹配的方法过滤误匹配特征点。

4.如权利要求1所述的一种图像拼接方法，其特征在于，在统计特征点所在网格特征分数的同时，统计与其相邻八个网格的网格特征邻域分数，得到九宫格特征邻域分数；

式中，S_i,j是图像I_a中第i个网格所在的九宫格对应I_b第j个网格的特征邻域分数。

5.如权利要求4所述的一种图像拼接方法，其特征在于，统计当前九宫格网格内的粗匹配特征数量的均值M_i,j，定义网格特征分数阈值S_T为：

对九宫格进行旋转，得到最大的网格特征邻域分数当大于阈值S_T时，判定{f_ai,f_bi}为正确匹配，反之，为错误匹配。

6.如权利要求1所述的一种图像拼接方法，其特征在于，通过匹配点对构建图像序列之间的全局单应性矩阵；通过加入权重系数计算局部依赖的单应性矩阵；其中，权重系数根据当前特征点到图像上所有特征点的高斯距离确定。

7.如权利要求6所述的一种图像拼接方法，其特征在于，根据得到的局部依赖的单应性矩阵，对相应图像进行变换以确定图像间的重叠区域，并将待融和图像映射到到一幅新的空白图像中形成拼接图。

8.一种图像拼接系统，其特征在于，包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述的图像拼接方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时执行权利要求1-7任一项所述的图像拼接方法。