[發明專利]一種基于改進ORB特征算法的圖像拼接方法

在審

• 申請號: 202010529312.7
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111784576A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 任衛軍;王茹;黃金文;張力波;吳學致
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/00;G06T5/50;G06T7/90;G06K9/62
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

本發明公開了本發明提供一種基于改進ORB特征算法的圖像拼接方法；包括以下步驟：構建Hessian矩陣，確定每個待拼接圖像的特征點；使用BRIEF二進制特征描述符提取每個待拼接圖像的特征描述子；使用Hamming距離進行粗匹配，并使用網格運動特征算法區分正確匹配和錯誤匹配點對；使用改進后的隨機采樣一致性算法去除錯誤匹配特征點對；搜索最佳縫合線；重疊區域劃分；分段融合，完成圖像拼接。本發明通過多尺度空間理論，使用Hessian矩陣和高斯金字塔對配準方法進行改進，達到尺度不變的目的，同時提高了匹配點對的匹配精度。

技術領域

本發明屬于計算機視覺技術領域，尤其涉及一種基于改進ORB特征算法 的圖像拼接方法。

背景技術

圖像在人類社會活動的信息傳播中占據重要地位，視覺是進行信息獲取 的重要渠道之一，大自然中一切事物通過視覺系統在人腦中以“圖像”的形式展 現。隨著計算機視覺相關技術的不斷完善，普通相機由于視角限制，難以獲 取高分辨率和大視野圖像，全景相機雖能滿足人們的需求，但其價格昂貴成 本過高，市場需求變化催生了利用計算機視覺技術對圖像拼接進行研究。

圖像拼接是一種被廣泛應用的圖像處理技術，主要過程通常包括確定圖 像重疊部分，對圖像進行特征檢測并對處理后圖像進行融合等相關操作。全 景圖像拼接為圖像拼接技術的一個主要研究方向，其主要是對多幅圖像進行 處理，判斷彼此之間是否存在一定的重疊區域，對存在一定差異的部分進行 校準進一步完成縫合。

圖像融合通常是對采集到的圖像提取關鍵信息，并將其融合為一副圖像 的過程，圖像采集過程中會存在一定的客觀因素影響，主要有光照差異、圖 像噪聲影響以及坐標變換計算誤差等，如果直接對采集到的圖像進行融合， 得到的結果圖像可能會出現一定的拼接縫隙和重影錯位等現象，因此圖像融 合就是為解決圖像配準后在縫合區域出現的重影、模糊及存在明顯拼接縫隙 等問題，融合結果對最終圖像的質量有著直接的影響。

隨著圖像處理技術的不斷發展，對圖像拼接的質量以及效率有了更高的 要求，主要包括不同視角下的圖像配準問題，圖像重疊區域的確定和特征點 的提取和匹配，對融合結果圖的效果進行提升等問題。

ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法是一種快速特征點提取和 描述的算法，ORB算法分為兩部分，分別是特征點提取和特征點描述，其具 有計算速度快的優點，但是傳統的ORB算法仍存在不具有尺度不變性以及匹 配點對精度低的問題。

發明內容

針對現有方法的不足，本發明的目的是提供一種基于改進ORB特征算法 的圖像拼接方法。通過多尺度空間理論，使用Hessian矩陣和高斯金字塔對配 準方法進行改進，達到尺度不變的目的，同時提高了匹配點對的匹配精度。

一種基于改進ORB特征算法的圖像拼接方法，包括以下步驟：

步驟1，對待拼接圖像進行預處理，然后構建Hessian矩陣，使用Hessian 矩陣局部極值來確定每個待拼接圖像的特征點；

步驟2，使用帶有旋轉特性的BRIEF二進制特征描述符提取每個待拼接 圖像的特征描述子；

步驟3，使用Hamming距離對特征點進行粗匹配，并使用網格運動特征 算法區分正確匹配和錯誤匹配點對；然后使用改進后的隨機采樣一致性算法 去除錯誤匹配特征點對，以提高匹配精度；

步驟4，采用基于動態規劃算法對兩張待拼接圖像的重疊區域進行搜索， 得到最佳縫合線；

步驟5，利用最佳縫合線將兩張待拼接圖像的重疊區域劃分為：縫合線左 側區域、縫合線區域、縫合線右側區域；

步驟6，根據區域劃分結果，對兩張待拼接圖像的重疊區域進行分段融合， 完成圖像拼接。