[發明專利]一種全景照相用自動拼合方法

有效

• 申請號: 201811247594.0
• 申請日: 2018-10-25
• 公開（公告）號: CN109584158B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 肖猛;梁興;嚴居斌;尹磊;郭春松;鄒棟;李奕;何萍;魯貴文;劉瑤林
• 申請（專利權）人: 成都城電電力工程設計有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/50
• 代理公司: 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340
• 代理人: 楊春

1.一種全景照片自動拼合方法，包括：

(A)對照片進行歸類識別；

(B)對經過識別的照片進行拼合；

其特征在于，所述步驟(A)包括：

(101)將M張照片以第一隨機方式分成多個m1組，其中至少m1-1組包括N張照片，記該包括N張照片的組為第一標準組，包括照片數非N的那一組記為第一非標準組；

(102)對各標準組進行如下處理：對組內的第一照片進行前景處理得到第一背景圖BK_1；對第二照片進行前景處理得到第二背景圖BK_2；以此類推，對第N照片進行前景處理得到第N背景圖BK_N；以BK_1、BK_2、…、BK_N組成數列，計算該數列中每個背景圖的紅色像素Rx、綠色像素Gx、藍色像素Bx、白色像素Wx、色溫Kx和飽和度Sx，其中x＝1，2，…，N，以色溫Kx和飽和度Sx分別組成序列K和S，以紅色像素Rx、綠色像素Gx、藍色像素Bx、白色像素Wx分別組成紅色像素序列R、綠色像素序列G、藍色像素序列B和白色像素序列W；

(103)取序列K中的最小值和最大值并將序列K中的各元素從小到大進行排列，再以此經過排列的序列K中各背景圖的順序將序列S中的各背景圖對應的飽和度Sx重新排列；

(104)設序列S中的最小值和最大值對應的背景圖的飽和度分別為Sp和Sq，其中p和q均為大于或等于1且小于N的正整數，計累積次數Num為{1，2，…，N}的算術平均數的下整數,在經過上述處理的序列S中Sp和Sq之間的各飽和度范圍內以Sp和Sq的幾何平均值為初始值對((Sp*Ri+Sp*Gi+Sq*Bi+Sq*Wi)/(Sq*Ri+Sq*Gi+Sp*Bi+Sp*Wi))*(Sq/Sp)+((Sp*Ri+Sp*Bi+Sq*Gi+Sq*Wi)/(Sq*Ri+Sq*Bi+Sp*Gi+Sp*Wi))*(Sq/Sp)+((Sp*Ri+Sp*Wi+Sq*Bi+Sq*Bi)/(Sq*Ri+Sq*Wi+Sp*Bi+Sp*Bi))*(Sp/Sq)進行Num次迭代，對得到的最終迭代值取上整數M后再加上Num得到的和取幾何平均值再取上整數，將得到的值賦給Num，且該最終迭代值除以Num得到的值記作飽和度平均值S平；

(105)取序列S中的最小值和最大值并將序列S中的各元素從小到大進行排列，再以此經過排列的序列S中各背景圖的順序將序列K中的各背景圖對應的色溫Kx重新排列；

(106)設序列K中的最小值和最大值對應的背景圖的色溫分別為Kp和Kq，其中p和q均為大于或等于1且小于N的正整數，在經過上述處理的序列K中Kp和Kq之間的各色溫范圍內以Kp和Kq的幾何平均值為初始值對((Kp*Ri+Kp*Gi+Kq*Bi+Kq*Wi)/(Kq*Ri+Kq*Gi+Kp*Bi+Kp*Wi))*(Kq/Kp)+((Kp*Ri+Kp*Bi+Kq*Gi+Kq*Wi)/(Kq*Ri+Kq*Bi+Kp*Gi+Kp*Wi))*(Kq/Kp)+((Kp*Ri+Kp*Wi+Kq*Bi+Kq*Bi)/(Kq*Ri+Kq*Wi+Kp*Bi+Kp*Bi))*(Kp/Kq)進行Num次迭代，對得到的最終迭代值除以此時的Num得到的值記作色溫平均值K平；

(107)對色溫序列K中的各個元素除以色溫平均值K平的模值，對飽和度序列S中的各個元素除以飽和度平均值S平的模值，從而分別得到第二色溫序列K’和第二飽和度序列S’；

(108)計算數列K’的標準差αk和方差βk；計算數列S’的標準差αs和方差βs；確定αk和βk是否均小于預設第一閾值且αk和βk是否均小于第二閾值，若均小于則保持該標準組，否則將該標準組記為待重新組合組；

(109)將各所述待重新組合組中的全部照片，如果待重新組合組的數量非零的話，以及第一非標準組中的全部照片，共同以不同于第一隨機方式的第二隨機方式分成m2組，其中至少m2-1組包括(N-1)張照片，記該包括(N-1)張照片的組為第二標準組，包括照片數非N的那一組記為第二非標準組；

(110)重復步驟(102)至步驟(109)，直到同時滿足以下兩個條件為止：

條件一：N＝1；

條件二：αk、βk均小于第一閾值，或αs和βs均小于第二閾值；

(111)確定經過步驟(110)后得到的各標準組為第X標準組和第X非標準組，則對于每兩個第X標準組分別計算各個第X標準組的αk*αs且計算這兩個αk*αs之間的差值的平方的和是否小于預設歸類閾值，如果是則進行這兩個第X標準組的合并；

(112)將該合并得到的組作為一個新的第X標準組來替代被合并的兩個第X標準組，再重復步驟(111)，從而最終對于所述M張照片得到e組最終標準組和一個最終非標準組，其中e為大于1且小于N的正整數；

(113)將所述e組最終標準組內各個照片替換為對應的原照片。