[發(fā)明專利]應(yīng)用于光場成像的圖像拼接方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710368633.1
• 申請日: 2017-05-23
• 公開（公告）號: CN108961159A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權(quán)）人: 北京微美云息軟件有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提出的應(yīng)用于光場成像的圖像拼接方法，涉及圖像拼接技術(shù)領(lǐng)域，具體包括以下步驟：步驟1：輸入:待拼接圖像；步驟2：構(gòu)建尺度空間，從待拼接圖像中提取ORB特征；步驟3：利用BBF(best?bin?first)算法進行特征匹配(本文設(shè)置閾值為0.6)；步驟4：采用RANSAC算法去除錯誤匹配點，并計算變換矩陣H(本申請選用4對匹配點來計算變換矩陣H，H為3X3的矩陣)；步驟5：釆用加權(quán)平均法對圖像進行融合,將兩幅圖縫合成一幅圖；步驟6：輸出：拼接后圖像。本發(fā)明采用的是基于特征的配準(zhǔn)方法，使用的是基于ORB特征的圖像匹配策略，充分利用ORB算法的優(yōu)越性能，在圖像融合部分，利用加權(quán)平均法對圖像進行融合。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像拼接技術(shù)領(lǐng)域，尤其是應(yīng)用于光場成像的圖像拼接方法。

背景技術(shù)

在光場相機芯片算法的研宄中，基于光場成像的三維圖像重構(gòu)技術(shù)的研究是重中之重。而在三維重構(gòu)的過程中，如果在圖像拼接階段利用現(xiàn)有的拼接方法，雖然拼接效果能夠勉強滿足需求，但是所需的時間太長，這對于將芯片應(yīng)用到智能手機這類產(chǎn)品中，性價比總不盡人意。因此，找到一種效果較好的并且實時性高的拼接算法，以效提高產(chǎn)品的性能變得十分迫切。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供的應(yīng)用于光場成像的圖像拼接方法，減少圖像拼接時間，提高圖像融合速度。

本發(fā)明具體采用如下技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種應(yīng)用于光場成像的圖像拼接方法，具體包括以下步驟：

步驟1：輸入:待拼接圖像，

步驟2：構(gòu)建尺度空間，從待拼接圖像中提取ORB特征；

步驟3：利用BBF(best-bin-first)算法進行特征匹配(本文設(shè)置閾值為0.6)；

步驟4：采用RANSAC算法去除錯誤匹配點，并計算變換矩陣H(本申請選用4對匹配點來計算變換矩陣H，H為3X3的矩陣)；

步驟5：釆用加權(quán)平均法對圖像進行融合,將兩幅圖縫合成一幅圖；

步驟6：輸出:拼接后圖像。

作為優(yōu)選，所述步驟2中待拼接圖像中提取ORB特征的步驟如下：

步驟21：利用FAST算法進行關(guān)鍵點檢測，確定關(guān)鍵點的位置；

步驟22：利用Harris角點對此關(guān)鍵點進行檢測并排序，并篩選出前N個關(guān)鍵點；

步驟23：利用灰度質(zhì)心法計算每個角點的方向；

步驟24：將步驟23中計算得出的角點方向作為BRIEF描述子的主方，BRIEF沿著主方向進行旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)后的BRIEF描述子(steered brief)；

步驟25：用貪婪學(xué)習(xí)算法對steered brief進行篩選，得到RBRIEF，生成特征向量。

作為優(yōu)選，所述步驟3中特征匹配的具體步驟如下：

步驟31：通過FAST算法找到特征點，得到與之相對應(yīng)的二進制串；

步驟32：利用漢明距離為第一幅圖的每個特征點在第二幅圖的特征點集中尋找最近鄰點和次近鄰點，如果到最近鄰的距離與其到次近鄰的距離比值小于本申請設(shè)定的閾值0.6，則接受這一對匹配點。

作為優(yōu)選，所述步驟4中，求出變換矩陣的步驟如下：

步驟41：從P中隨機選取n個元素；

步驟42：由選取的這n個數(shù)據(jù)點，計算出函數(shù)模型參數(shù)，得出一個模型H；

步驟43：判斷其他點是否符合模型H，并統(tǒng)計滿足該模型的點的個數(shù)；