[發明專利]一種用于圖像拼接的最佳縫合線搜尋方法

在審

• 申請號: 202110381507.6
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN112907452A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 王宇;張哲;李猛
• 申請（專利權）人: 長春理工大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提出一種基于混合范數的最佳縫合線搜尋方法。該方法在計算相鄰像素的成本時，將L₁和L₂范數相結合，可以很好地平衡圖像平滑與邊緣細節信息。同時，成本函數采用指數的形式，可以放大色差權重，加強了重合區域中顯著物體邊緣和非邊緣區域的區分，從而避免搜尋到的縫合線穿過重合區域中的顯著物體。首先分別對每幅圖像使用SIFT算法進行特征點提取，并進行特征點對匹配；然后計算相鄰圖像間的單應性矩陣，并通過該單應性矩陣找到圖像間的重合區域；在重合區域內進行基于混合范數的最佳縫合線搜尋，在獲得最佳縫合線的基礎上，完成圖像拼接。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，特別是涉及到一種用于圖像拼接的最佳縫合線搜尋方法。

背景技術

圖像拼接是將在同一場景下含有重疊區域的兩幅或多幅圖像拼接為一幅具有高分辨率、寬視角的圖像。圖像拼接技術的目的是為了獲得增大圖像視角，有利于更直觀、更全面的掌握信息。與普通視角的圖像相比，可以呈現出更多的內容。該技術廣泛地應用在醫學成像、遙感技術、虛擬現實、視頻編輯等方面。

經典的圖像拼接流程主要包括圖像配準和圖像融合兩個關鍵步驟。目前主流的圖像配準方法是基于局部特征的方法，圖像融合是為了實現圖像重合區域的平滑過渡以及減少光照對圖像的影響。但當在具有運動物體或者具有不同深度的物體的場景中，傳統的線性加權或者多波段融合方法，很容易導致拼接好的圖像出現拼接質量問題，如重合區域出現目標錯位或偽影等。而最佳縫合線搜尋方法就能夠很好的解決上述問題。

目前國內外學者對用于圖像拼接的最佳縫合線搜尋已經做了很多研究，也取得了不錯的成果，例如，基于感知的接縫切割方法(Nan L,Liao T,Chao W.Perception-basedseam cutting for image stitching[J].Signal Image and Video Processing,2018,12(3):1-8.)、基于更優賦范能量函數的拼接方法(Qiu X,Li Q.Artefact-free imagestitching via a better normed seam-cutting energy function.IET ImageProcess.2020；1–11.)等，這些方法可以有效地消除局部錯位產生的偽影，但對于有的較大視差或高紋理區域，還會出現拼接的質量較差的現象。

發明內容

本發明提出一種基于混合范數的最佳縫合線搜尋方法。該方法在計算相鄰像素的成本時，將L₁和L₂范數相結合，可以很好地平衡圖像平滑與邊緣細節信息。同時，成本函數采用指數的形式，可以放大色差權重，加強了重合區域中顯著物體邊緣和非邊緣區域的區分，從而避免搜尋到的縫合線穿過重合區域中的顯著物體。首先分別對每幅圖像使用SIFT算法進行特征點提取，并進行特征點對匹配；然后計算相鄰圖像間的單應性矩陣，并通過該單應性矩陣找到圖像間的重合區域；在重合區域內進行基于混合范數的最佳縫合線搜尋，在獲得最佳縫合線的基礎上，完成圖像拼接。

本發明采取的技術方案包括下列步驟：

(1)讀取兩幅待拼接圖像，分別記為I₁和I₂；

(2)采用SIFT算法對圖像I₁和I₂進行特征點提取；

(3)使用K-D樹對檢測到的特征點進行匹配，得到特征點對；

(4)采用RANSAC算法對已經標出特征點的圖像進行特征點對剔除(誤匹配)并求單應性矩陣H；

(5)根據單應性矩陣H對圖像I₁和I₂進行變換，變換后的兩幅圖像分別記為J₁和J₂；

(6)獲得重合區域Ω，并搜尋最佳縫合線；