[發明專利]一種紅外圖像的快速拼接方法及系統

在審

• 申請號: 201710792862.6
• 申請日: 2017-09-05
• 公開（公告）號: CN107833179A
• 公開（公告）日: 2018-03-23
• 發明（設計）人: 唐華文;李進;孔令;袁峻;李黎;王天安;李霽寅;胡昌斌;張萌;劉建宏
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司昆明供電局
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙)11491
• 代理人: 郭偉紅

技術領域

本發明屬于紅外圖像處理技術領域，尤其涉及一種紅外圖像的快速拼接方法及系統。

背景技術

圖像拼接是一個日益流行的研究領域，它已經成為照相繪圖學、計算機視覺、圖像處理和計算機圖形學研究中的熱點。圖像拼接是指通過對齊一系列空間重疊的圖像，構成一個無縫的、高清晰的圖像，使拼接后的圖像比單個圖像具有更高的分辨率和更大的視野。

基于運動的全景圖像拼接模型由Richard Szeliski在1996年提出，采用Levenberg-Marquardt迭代非線性最小化方法，通過求出圖像間的幾何變換關系來進行圖像配準，由于此方法效果較好，收斂速度快，且可處理具有平移、旋轉、仿射等多種變換的待拼接圖像，因此也成為圖像拼接領域的經典算法，大多拼接算法都由此算法改進。

在軍事領域的夜視成像方面，無論夜視微光還是紅外成像設備都會由于攝像器材的限制而無法拍攝視野寬闊的圖片。使用圖像拼接技術，在根據拍攝設備和周圍景物的情況進行分析后，就可以將通過轉動拍攝器材來拍攝涵蓋周圍360度景物的多幅圖像，然后將它們拼接起來，從而實時地得到超大視角甚至是360度角的全景圖像。這在紅外預警中起到了很大的作用。

微小型履帶式移動機器人項目中，單目視覺不能滿足機器人的視覺導航需要，并且單目視覺機器人的視野范圍明顯小于雙目視覺機器人的視野。利用圖像拼接技術，拼接機器人雙目采集的圖像，可以增大機器人的視野，給機器人的視覺導航提供方便。

在醫學圖像處理方面，顯微鏡或超聲波的視野較小，醫師無法通過一幅圖像進行診視，同時對于大目標圖像的數據測量也需要把不完整的圖像拼接為一個整體。所以把相鄰的各幅圖像拼接起來是實現遠程數據測量和遠程會診的關鍵環節。

在遙感技術領域中，利用圖像拼接技術中的圖像配準技術可以對來自同一區域的兩幅或多幅圖像進行比較，也可以利用圖像拼接技術將遙感衛星拍攝到的有失真的地面圖像拼接成比較準確的完整圖像，作為進一步研究的依據。

發明內容

本發明的目的在于提供一種紅外圖像的快速拼接方法及系統，旨在解決上述背景技術中現有技術的不足。

本發明是這樣實現的，一種紅外圖像的快速拼接方法，該方法包括以下步驟：

S1、獲取一個場景的n張圖像，且每相鄰兩張圖像之間有部分重疊；

S2、采用SIFT算法對圖像進行特征點檢測和特征點初匹配，在特征點匹配時，將曼哈頓距離作為相似性度量；

S3、去除誤匹配，采用RANSAC算法剔除外點以及估計模型穩定性，在RANSAC算法中，將可信度高的匹配點對排在前列；

S4、對圖像進行柱面投影，將每張圖片的每個像素點投影到同一坐標系；

S5、采用用線性加權法對匹配好的圖片進行圖像融合，最后獲得整個場景的全景圖像。

優選地，在步驟S2中，所述SIFT算法具體包括以下步驟：

生成DoG圖像尺度空間，求取DoG極值并形成關鍵點，對關鍵點進行精確定位，剔除對比度較低的不穩定的極值點；

生成包含關鍵點位置、像素值、方向的描述子容器；

建立KD-tree；

將特征相似性度量選擇為曼哈頓距離，設定初始距離閾值，在KD-Tree中進行特征點匹配。

優選地，在步驟S3中，所述去除誤匹配包括：

剔除一對多的點，多對一的點，以及其中仍舊存在的部分錯誤匹配點；

經過斜率約束將明顯錯誤的匹配點剔除；

利用極線約束刪除小部分錯誤不太明顯的匹配點對。

優選地，在步驟S3中，所述RANSAC算法包括以下步驟：將征點對集合s進行劃分，在每次產生新的模型參數時，首先在進行本次抽樣的質量高的數據集合中進行檢驗，假設為{S₁，S₂}，若該模型的內點比例超過了預先設置一個集合內點比例B₁和集合歐式距離閾值T₁，則該模型用于全數據檢驗。

本發明進一步公開了一種紅外圖像的快速拼接系統，該系統包括：

圖像獲取模塊，用于獲取一個場景的n張圖像，且每相鄰兩張圖像之間有部分重疊；

特征點匹配模塊，用于采用SIFT算法對圖像進行特征點檢測和特征點初匹配，在特征點匹配時，將曼哈頓距離作為相似性度量；

誤匹配去除模塊，用于去除誤匹配，采用RANSAC算法剔除外點以及估計模型穩定性，在RANSAC算法中，將可信度高的匹配點對排在前列；