[發明專利]圖像拼接方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110386060.1
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN112927143A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 呂朝輝;羅濤;施佳子;于海燕
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/50;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 周天宇

本公開提供一種圖像拼接方法，包括：獲取參考圖像及待拼接圖像的待匹配特征點對，將待匹配特征點對隨機分為M組；依據每組包含的待匹配特征點對，計算該組對應的第一特征變換矩陣，得到M個第一特征變換矩陣；計算每個第一特征變換矩陣對應的適應度值；隨機交換適應度值大于預設閾值的第一特征變換矩陣之間的部分矩陣元素，得到N個第二特征變換矩陣；計算每個第二特征變換矩陣對應的適應度值；隨機交換適應度值大于預設閾值的第二特征變換矩陣之間的部分矩陣元素，得到K個第三特征變換矩陣，依次迭代，直至得到最優的特征變換矩陣；基于最優的特征變換矩陣，對參考圖像與待拼接圖像進行拼接。本公開還提供一種圖像拼接裝置、電子設備及介質。

技術領域

本公開涉及圖像處理領域，具體涉及一種圖像拼接方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

圖像拼接包括圖像特征識別、圖像特征點匹配、匹配特征點對的優化、圖像變換和圖像融合，其中，圖像特征識別和匹配特征點對的優化對圖像拼接的準確度尤為重要。圖像特征點匹配過程中通常會產生錯誤的匹配特征點對，而錯誤匹配率會直接影響變換矩陣的計算，進而嚴重影響圖像拼接的質量。

傳統的匹配特征點對優化是采用隨機抽樣一致性(Random Sample Consensus，RANSAC)方法對匹配點對進行篩選。RANSAC方法是通過迭代K次，以求變換矩陣的最優值，但每次迭代只能考慮四個匹配特征點對，每次的迭代之間都是獨立，之前的迭代都無法對下一次的迭代產生反饋。并且，通過四個匹配特征點對求解變換矩陣，會導致圖像局部區域匹配，而對于一些區域會出現粗糙不規則的情況，特別是對于具有一定視差的圖像，該種方式無疑會影響圖像拼接的準確度。此外，RANSAC方法中，變換矩陣僅有內點數量決定，當外點過多時，不能有效剔除誤匹配點。

公開內容

有鑒于此，本公開提供一方面提供一種圖像拼接方法，包括：獲取參考圖像及待拼接圖像對應的待匹配特征點對，將所述待匹配特征點對隨機分為M組；依據每組包含的待匹配特征點對，計算該組對應的第一特征變換矩陣，得到M個第一特征變換矩陣；計算每一個第一特征變換矩陣對應的適應度值；隨機交換所述適應度值大于預設閾值的第一特征變換矩陣之間的部分矩陣元素，得到N個第二特征變換矩陣；計算每一個第二特征變換矩陣對應的適應度值；隨機交換所述適應度值大于預設閾值的第二特征變換矩陣之間的部分矩陣元素，得到K個第三特征變換矩陣，依次迭代，直至得到最優的特征變換矩陣；基于所述最優的特征變換矩陣，對所述參考圖像與所述待拼接圖像進行拼接。

根據本公開的實施例，所述圖像拼接方法還包括：針對于至少一個適應度值大于預設閾值的特征變換矩陣，隨機改變特征變換矩陣中的部分矩陣元素。

根據本公開的實施例，所述計算每一個第一特征變換矩陣對應的適應度值包括：根據內點數量、內點偏差距離及內點分散程度，計算所述適應度值，其中，當一待匹配特征點經過特征變換矩陣變換得到的特征點與該待匹配特征點之間的投影誤差小于預設值時，該待匹配特征點為內點。

根據本公開的實施例，所述根據內點數量、內點偏差距離及內點分散程度，計算所述適應度值包括：根據：

計算所述適應度，其中，V為所述適應度，α、β、γ為系數，P為內點數量，i、j為內點的編號，S_i為第i個內點的投影誤差，A_i表示第i個內點的特征，A_j表示第j個內點的特征。

根據本公開的實施例，所述隨機交換所述適應度值大于預設閾值的第一特征變換矩陣之間的部分矩陣元素包括：按照所述適應度值對所述第一特征變換矩陣進行排序，選擇適應度最高的第一特征變換矩陣與其他第一特征變換矩陣進行矩陣元素交換。

根據本公開的實施例，所述隨機交換所述適應度值大于預設閾值的第一特征變換矩陣之間的部分矩陣元素包括：通過單點交叉交換和/或兩點交叉交換的對適應度值大于預設閾值的第一特征變換矩陣之間的部分矩陣元素進行隨機交換。