[发明专利]一种基于向量形状保持变换的图像快速拼接方法

说明书

本发明公开一种基于向量形状保持变换的图像快速拼接方法，包括，读取原始待拼接图像，对图像进行去噪预处理；提取所有图像的SIFT特征；提纯得出匹配图像之间的内点；通过内点与原始特征点之间的数量关系判断图像匹配关系；通过图像内点构造特征向量分步计算图像变换矩阵中的两类参数；使用匹配内点计算两类参数的初始值；运用构造的特征向量迭代优化计算变换矩阵的旋转参数；根据匹配内点和已优化的旋转参数迭代计算变换矩阵的平移参数；通过分步优化所得的旋转参数和平移参数计算每幅图像的变换矩阵；得到最终的拼接效果图。本发明能在显著提高拼接质量的同时，有效减少拼接多幅图片所需的时间，使其能满足工业实时拼接要求。

技术领域

本发明涉及图像处理技术邻域，具体涉及一种基于向量形状保持变换的图像快速拼接方法。

背景技术

图像拼接是一种将两幅或多幅具有一定重叠区域的局部区域观测图片融合形成一幅包含整体观测区域的广视角、高分辨率图片的技术。在实际应用场景中，如实际战场监视任务，图像拼接技术主要有两方面的具体要求，其一为快速性，即能在拍摄获取大量图片后快速完成拼接，实时拼接完成目标区域全景图；其二为准确性，即拼接后的图像无重影、鬼影等成像质量问题，成像自然美观，真实反映实际成像区域。因此，图像快速准确拼接对实际应用场景是一个极其重要的需求。图像拼接技术主要分为四个步骤，即图像采集、图像预处理、图像配准和图像融合。其中最为关键的步骤是图像配准，在这一步骤中会根据提取所得的图像特征点位置信息，计算匹配图像之间的变换矩阵参数，即旋转参数和平移参数，随后利用Bundle Adjustment方法迭代优化全部图像的所有参数，进而根据所求参数实现图像几何位置上的对齐。采用迭代优化后的参数能改善图像拼接效果，但由于其采用特征点位置信息的局限性，需同时计算所有参数，优化过程中矩阵规模过大，耗时严重，且由于变换矩阵中两种参数差异过大，优化时会相互影响，拼接后的图片仍存在配准效果不佳的现象。

因此，设计一个计算快速准确的多图拼接方法是很有必要的。本发明基于向量形状保持变换的方法，使用向量分离变换矩阵中的两类参数，减小优化矩阵计算规模的同时消除优化过程中参数相互干扰的现象，使其在满足快速拼接的基础获取优秀的拼接效果。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于向量形状保持变换的图像快速拼接方法。

本发明可以获取较好拼接效果的前提下加快多幅图像拼接速度，使其满足实际工业应用需求。

为了实现以上目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于向量形状保持变换的图像快速拼接方法，包括：

读取多幅待拼接图像，并对其进行预处理；

分别提取每一幅图像的SIFT特征点并保存；

对任意两幅图像之间提取的SIFT特征点进行提纯，获取图像对之间的特征内点，并计算该图像对之间的匹配关系；

根据特征内点构造特征向量；

根据匹配图像的匹配关系及提纯后的特征内点，计算匹配的两幅图像之间的变换矩阵，进一步得到每幅图像的旋转参数和平移参数迭代优化初始值；

根据特征向量迭代优化每幅图像的旋转变换参数；

根据优化后的旋转变换参数及特征内点匹配关系迭代优化每幅图像的平移变换参数；

根据优化后的旋转变换参数和平移变换参数计算最终的变换矩阵；

根据计算所得的每幅图像的变换矩阵，得到所有图像的相对位置，通过图像融合步骤得到最终拼接图像。

进一步，所述预处理步骤为去噪处理。

进一步，所述对任意两幅图像之间提取的SIFT特征点进行提纯采用RANSAC算法，去除无匹配的点。