專利名稱：一種基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實用新型屬于計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，涉及圖像處理的裝置，特別是一種基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置。
背景技術(shù)：
近年來，對于高分辨率的全景圖像的需求在一些技術(shù)領(lǐng)域越來越突出，比如道路信息檢測中要采集前方路況的全景信息，山區(qū)高速公路虛擬仿真中構(gòu)造虛擬場景都需要有高分辨率全景圖像的支持。然而，圖像技術(shù)中一直存在著視野和分辨率的矛盾，高分辨率的圖像往往不能顯示全部的視野，而大視野的圖像有存在著分辨率過低的問題，而應(yīng)用圖像拼接技術(shù)可以將同一場景、相互重疊的圖像序列進(jìn)行拼接，進(jìn)而得到高分辨率的全景圖像。給定某個場景的互相有重疊的一組局部圖像，如何生成包含著這組局部圖像的新的較大的視野圖像，稱為圖像拼接(stitch)問題，有時也稱為圖像鑲嵌(mosaic)。圖像拼接技術(shù)的關(guān)鍵和核心問題是圖像配準(zhǔn)問題，也就是準(zhǔn)確的找到相鄰圖像間重疊區(qū)域的位置以及范圍?，F(xiàn)在圖像拼接研究比較熱門的方法是特征點的提取研究方法，比如，基于harris 角點的特征點的研究，該方法可以很快的提取出兩幅圖像上的邊沿特征點，在依靠圖像在不同的空間上進(jìn)行變換，來找到對應(yīng)的特征點對，這種方法的計算速度快，配準(zhǔn)的速度快， 但是就是配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性下降，抗干擾的能力不強(qiáng)，在圖片上要有較大的背景光變化，以及圖片受到干擾的情況下，該方法配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性就會急劇下降，不夠健壯。另一種方法是將圖像分成若干個塊，以塊的信息來找重疊的區(qū)域，該方法雖然配準(zhǔn)的精度很高，但是隨著現(xiàn)在的數(shù)碼相機(jī)的分辨率不斷的提高，塊比較的方法就顯得速度太慢，不能適應(yīng)現(xiàn)在快速拼接的要求。
發(fā)明內(nèi)容本實用新型的目的在于，提供一種基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置，該裝置可以實現(xiàn)對同一場景，不同角度之間存在相互重疊的圖像序列進(jìn)行處理，然后進(jìn)行拼接， 從而形成一張包含更多場景信息的高清圖像。為了實現(xiàn)上述任務(wù)，本實用新型采取如下的技術(shù)解決方案一種基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置，其特征在于，由依次相連的圖像輸入模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、圖像拼接模塊和圖像輸出模塊組成，其中，圖像處理模塊上連接有角點檢測模塊和角點塊提取模塊，圖像拼接模塊上連接有角點塊匹配模塊和圖像拼接融合模塊。本實用新型的基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置綜合了 harris角點的特征點檢測的優(yōu)勢，以及模塊檢測的配準(zhǔn)精度高的優(yōu)點，拼接的效果很好，并且拼接的時間很短，有很好的抗干擾能力。

[0008]圖1是本實用新型的基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置結(jié)構(gòu)框圖；圖2是角點塊提取模塊構(gòu)成虛擬三角形的原理圖，其中圖2 (a)是第一幅圖片的三個基特征點組成的三角形，圖2 (b)是第二幅圖片的三個基特征點組成的三角形。
以下結(jié)合附圖和實施例對本實用新型作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
具體實施方式
如圖1所示，本實施例給出一種基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置，由依次相連的圖像輸入模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、圖像拼接模塊和圖像輸出模塊組成， 其中，圖像處理模塊上連接有角點檢測模塊和角點塊提取模塊，圖像拼接模塊上連接有角點塊匹配模塊和圖像拼接融合模塊。該裝置可以實現(xiàn)同一場景、不同角度的圖像進(jìn)行拼接， 得到一張高清的全景圖像。3. 1圖像輸入模塊圖像輸入模塊，用于輸入同一場景不同角度的高清圖像。3. 2圖像采集模塊圖像采集模塊旨在采集同一場景不同角度不同方位的高清圖像序列，采集得到的相鄰的圖片間具有相同的景物，以便用于不同圖片間的特征點的提取與匹配。3. 3圖像處理模塊圖像處理模塊可以選擇常規(guī)的單片機(jī)，主要用于對采集所得的高清圖像序列進(jìn)行處理，圖像處理模塊連接角點檢測模塊和角點塊提取模塊，通過角點檢測與角點塊提取得到圖像序列的特征點塊，以便進(jìn)行下一步的處理。1)角點檢測模塊針對基于harris角點檢測的魯棒性不強(qiáng)和基于模塊檢測的速度過慢的問題，在裝置中引用了一種新的角點檢測技術(shù)。綜合了 harris角點的特征點檢測的優(yōu)勢，以及模塊檢測的配準(zhǔn)精度高的優(yōu)點。依靠采集所得圖像的邊沿信息，采用簡單的邊緣信息閾值法檢測出兩幅圖像上的各自梯度較大的特征點。具體方法如下首先，角點檢測模塊對兩幅圖片進(jìn)行預(yù)處理，為了取得更好的銳化效果同時把噪音干擾降到最低，首先對圖像進(jìn)行平滑濾波，進(jìn)行銳化增強(qiáng)邊沿細(xì)節(jié)。以“強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合“的原則，選擇在平滑領(lǐng)域表現(xiàn)更好的高斯平滑算子和在銳化領(lǐng)域表現(xiàn)很好的拉普拉斯銳化算子，將這兩個算子結(jié)合起來就是高斯一拉普拉斯變換(L0G)，對兩幅圖像通過LOG變換，之后就可以得到邊緣細(xì)節(jié)很明顯的圖像。其次，對經(jīng)過預(yù)處理后的圖片進(jìn)行邊緣提取，采用Carmy算子進(jìn)行邊緣提取?？梢栽O(shè)置Carry算子的敏感閥值，可以棄除許多不重要的特征點，保留一部分重要的特征點。2)角點塊提取模塊角點塊提取模塊以角點檢測模塊所得的特征點群中的每個特征點為中心，選擇一個圖像快，以每塊的梯度信息作為參數(shù)在基準(zhǔn)圖像和配準(zhǔn)圖像之間來選擇相似性最大的塊對，并設(shè)置合適的相似閥值來棄掉偽特征點，保留相似性最大的幾個特征點對，從而得到用于圖像配準(zhǔn)的特征點快，具體處理過程如下以上一步保留的特征點為基礎(chǔ)，在相鄰圖片的梯度圖像上以特征點為中心建立特征塊，把每一個梯度圖像塊的灰度信息轉(zhuǎn)化為一個列向量。以第一幅圖像為基準(zhǔn)圖像，以第二幅圖像為待配準(zhǔn)圖像，將第二幅圖像中的每個特征塊轉(zhuǎn)化的列向量放到第一幅圖像中去尋找與該向量最相似的向量塊，并記錄相似系數(shù)。Ia (i, j) =vecl*vec2，/(norm(vecl)*norm(vec2))式中，Ia表示特征向量的相似系數(shù)，Ia小于等于1，等于1表示最完全相等，vecl 表示第一幅圖像上由塊轉(zhuǎn)化來的列向量，vec2表示第二幅圖像上由塊轉(zhuǎn)化來的列向量的轉(zhuǎn)置，norm(vecl)，norm(vec2)分別表不 vecl，vec2 的模?？梢栽诘诙鶊D片中找到第一幅圖片中每一個列向量所對應(yīng)的最大相似列向量， 也就是將兩幅圖片中的特征點配對。可以設(shè)置閥值讓Ia大于一個閥值，可以棄除，不重疊區(qū)域的特征點，保留重疊部分的重要特點。有了上面的特征點群，可以選擇三個特征點對來構(gòu)成虛擬三角形如圖2所示，由此，角點塊提取完畢。3. 4圖像拼接模塊圖像拼接模塊通過圖像處理模塊得到的特征點對為基礎(chǔ)點來對基礎(chǔ)圖像和配準(zhǔn)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，在基礎(chǔ)圖像和配準(zhǔn)變換后的圖像上進(jìn)行特征點的精確定位，最后對圖像進(jìn)行融合，完成圖像的拼接。在圖像拼接模塊上連接有角點塊匹配模塊和圖像拼接融合模塊通過大量的實驗，拼接的效果很好，并且拼接的時間很短，有很好的抗干擾能力。1)角點塊匹配模塊角點塊匹配模塊用于對待配準(zhǔn)的圖像進(jìn)行圖像坐標(biāo)扭轉(zhuǎn)變換。由基本特征點所組成的兩三角形是相似的，以這六個點位基礎(chǔ)，得到待配準(zhǔn)圖像的的變換矩陣，以這個矩陣關(guān)系作為變化關(guān)系，將待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行變換，從而得到配準(zhǔn)圖像。由于在圖像的配準(zhǔn)過程中，圖像要發(fā)生扭轉(zhuǎn)變化，因此，配準(zhǔn)之后的圖像特征點位置就會發(fā)生變化，因此，必須在做一次特征點的提取。這次以基礎(chǔ)圖像上的三個點，來形成塊，并轉(zhuǎn)化為列向量，在配準(zhǔn)圖像原特征點的附近來進(jìn)行尋找，這樣在配準(zhǔn)圖片上用很短的時間就可以找到與基礎(chǔ)圖片上對應(yīng)的三個點。這次的定位就更加的精確了。2)圖像拼接融合模塊圖像拼接融合模塊主要用于圖像拼接后的邊緣處理，旨在消除明顯的拼接痕跡。 由于在重疊區(qū)域直接取兩幅圖像中其中的一幅進(jìn)行圖像合成，很容易在重疊區(qū)域的邊界處形成明顯的拼縫，因此，需要采用圖像融合技術(shù)合成全景拼接圖。采用漸入漸出法，將圖像重疊區(qū)域的像素值按一漸變系數(shù)相加合成全景圖像，以左右拼接的兩幅圖像I (i，j) 1和 I(i, j) 2為例，則重疊區(qū)域圖像的像素值I (i，j)可表示為I(i，j )=dl(i, j)l+(l-d)I(i, j )2其中，d為一漸變系數(shù)，由上式可以看出，當(dāng)d由1慢慢變化到0時，圖像從I(i， j)l慢慢過渡到了 I(i，j)2，這樣就可以實現(xiàn)圖像間的平滑過渡，從而消除了拼接的痕跡。3. 5圖像輸出模塊圖像輸出模塊主要用于高清的全景圖像輸出，通過以上設(shè)計，就可以把同一場景不同角度不同方位的高清圖像序列運用圖像拼接模塊進(jìn)行處理，最終輸出一張高清的全景圖像，并應(yīng)用與各個領(lǐng)域。
權(quán)利要求1.一種基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置，其特征在于，由依次相連的圖像輸入模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊和圖像輸出模塊組成。
2.如權(quán)利要求1所述的基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置，其特征在于，所述的圖像處理模塊選擇單片機(jī)。
專利摘要本實用新型公開了一種基于角點塊提取與匹配的圖像拼接裝置，由依次相連的圖像輸入模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、圖像拼接模塊和圖像輸出模塊組成，其中，圖像處理模塊上連接有角點檢測模塊和角點塊提取模塊，圖像拼接模塊上連接有角點塊匹配模塊和圖像拼接融合模塊。該裝置可以實現(xiàn)同一場景、不同角度的圖像進(jìn)行拼接，得到一張高清的全景圖像。
文檔編號G06T5/50GK202134044SQ201120236408
公開日2012年2月1日 申請日期2011年7月6日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月6日
發(fā)明者豐延明, 馮源, 趙康, 韓毅 申請人:長安大學(xué)