[發(fā)明專利]基于圖割能量優(yōu)化的影像間最優(yōu)拼接線尋找方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410242353.2
• 申請日: 2014-05-30
• 公開（公告）號: CN103985133B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發(fā)明（設計）人: 姚劍;李禮;唐文莉;常娟
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/50
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 嚴彥

技術領域

本發(fā)明屬于數(shù)字影像處理技術領域，特別是涉及一種基于圖割(Graph-Cuts)能量優(yōu)化的影像間最優(yōu)拼接線尋找技術方案及系統(tǒng)。

背景技術

在數(shù)字影像拼接過程中，由于受到影像配準幾何誤差以及影像色差等因素的影響，在拍攝視角或目標運動等造成影像間差異較大的區(qū)域(如建筑物、車輛以及行人等明顯地物)，拼接后的影像往往存在較為明顯的錯位現(xiàn)象。因此，如何快速高效地尋找一條最優(yōu)的拼接線(避免穿過影像差異較大區(qū)域)，是影像拼接中最為關鍵的技術，也是計算機視覺和攝影測量領域研究的熱點課題之一，在全景影像拼接和航空影像拼接(尤其是低空傾斜影像拼接)等中應用最為廣泛。

目前拼接線自動尋找的方法主要有三種技術路線：一是基于輔助數(shù)據(jù)的方法，二是基于對象的拼接線尋找方法，三是基于重疊區(qū)域影像差異的方法。

基于輔助數(shù)據(jù)的拼接線尋找方法主要利用輔助數(shù)據(jù)(道路矢量數(shù)據(jù)、LiDAR點云數(shù)據(jù)等)對拼接線的走向進行約束，從而取得較好的拼接結果。該方法的主要缺陷在于對輔助數(shù)據(jù)的依賴性，拼接結果的好壞很大程度上取決于輔助數(shù)據(jù)的精度。

基于對象的拼接線尋找方法結合影像分割算法，對重疊區(qū)域進行影像分割，得到明顯地物的分布區(qū)域，從而用于指導最優(yōu)拼接線的尋找。該方法的局限性主要在于目標分割的準確性得不到保證，影響拼接的效果。

基于重疊區(qū)域影像差異的拼接線尋找方法利用重疊區(qū)域對應像素的差異，構建合理的能量函數(shù)，并采用適當?shù)哪芰績?yōu)化方法進行優(yōu)化。該方法能夠得到較好的拼接效果，但耗時較長，計算復雜度較高，效率較低。

發(fā)明內容

為了解決上述技術問題，能快速、穩(wěn)定、準確地從影像間重疊區(qū)域中尋找到最優(yōu)的拼接線，本發(fā)明提供了一種基于圖割(Graph-Cuts)能量優(yōu)化的影像間最優(yōu)拼接線尋找技術。

本發(fā)明所采用的技術方案提供了一種基于圖割能量優(yōu)化的影像間最優(yōu)拼接線尋找方法，包括以下步驟：

步驟1，進行待拼接影像數(shù)據(jù)準備，獲得各待拼接影像之間所有重疊區(qū)域及相應重疊度；

步驟2，對待拼接影像進行預處理；

步驟3，確定圖割全局能量函數(shù)如下，

設當前待拼接影像為N張，分別為影像I₁，I₂，I₃，…，I_N，構成的影像集為圖割全局能量函數(shù)包括E_data和E_smooth兩項，

其中，E_data和E_smooth分別代表數(shù)據(jù)能量項和平滑能量項，其具體計算如下，

所述數(shù)據(jù)能量項的計算如下，

其中，E_data(I_k)代表經(jīng)最優(yōu)拼接線拼接后的影像J中每個像素來自于影像I_k的能量懲罰，定義如下，

E_data＝(I_k)Σ_p∈JR_p(Ik)

其中，p為拼接后影像J上的某個像素，R_p(I_k)代表像素p來自于影像I_k的能量懲罰，定義如下，

Rp(Ik)=0p∈Ik∞p∉Ik]]>

所述平滑能量項定義如下，

其中，顏色空間能量項以及梯度空間能量項的計算公式如下，