一种行车记录图像处理方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种行车记录图像处理方法及系统，涉及汽车电子产品领域。一种行车记录图像处理方法，包括：获取行车记录实景图像；对所获取的行车记录实景图像进行拼接处理，得到全景图像。该行车记录图像处理方法能够将实时拍摄的行车记录实景图像进行拼接处理，获得全景图像，从而使得行车记录图像信息更加丰富。
【专利说明】
一种行车记录图像处理方法及系统
技术领域
[0001]本发明涉及汽车电子产品领域，特别涉及一种行车记录图像处理方法及系统。
[0002]
【背景技术】
[0003]行车记录仪是记录车辆行驶途中影像及声音等相关资讯的仪器。安装行车记录仪后，能够记录汽车行驶全过程的视频图像和声音，可为交通事故提供证据。喜欢自驾游的人，还可以用它来记录征服艰难险阻的过程。开车时边走边录像，同时把时间、速度、所在位置都记录在录像里，相当于“黑匣子”。
[0004]传统的行车记录仪主要用于记录下汽车行驶过程中的实时影像，但是现有的行车记录仪大都只能拍摄单个方向上的图像，如需要拍摄多个方向上的图像，可设置多个摄像头进行拍摄，多个摄像头拍摄的图像各自独立存在，查看时行车图像时需查看多个视频，使用多有不便。
[0005]
【发明内容】
[0006]为克服上述技术不足，本发明提供一种行车记录图像处理方法及系统，将行车过程中记录下来的图像变换成全景图像，使得行车记录图像显示内容更加丰富。
[0007]本发明提供一种行车记录图像处理方法，包括:
获取行车记录实景图像；
对所获取的行车记录实景图像进行拼接处理，得到全景图像。
[0008]本发明提供一种行车记录图像处理系统，其特征在于，包括:
行车记录实景图像采集单元，用于获取行车记录实景图像；
全景图像处理单元，用于对所获取的行车记录实景图像进行拼接处理，得到全景图像； 存储单元，用于对所述全景图像进行保存。
[0009]该行车记录图像处理方法及系统能够将实时拍摄的行车记录实景图像进行拼接处理，获得全景图像，从而使得行车记录图像信息更加丰富。
[0010]
【附图说明】
[0011]图1是本发明实施例一提供的一种行车记录图像处理方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种行车记录图像处理系统的示意图。
[0012]
【具体实施方式】
[0013]实施例一
本发明实施例提供一种行车记录图像处理方法，如图1所示，包括: 步骤1:获取行车记录实景图像;通过行车记录仪上的摄像头等图像采集设备获取行车记录实景图像，所述摄像头至少包括二个。
[0014]进一步的，摄像头通过内置的九轴传感器感应车辆行进方向的变化，并根据行进方向的变化调整拍摄的角度，例如，车辆当前右转，则摄像头的拍摄角度跟随者向右调整。
[0015]步骤2:对所获取的行车记录实景图像进行拼接处理，得到全景图像。步骤S2可以在具有图像处理能力的行车记录仪上进行，也可以在与行车记录仪连接的其他电子设备上进行。所述连接包括有线连接和无线连接，无线连接可以采用蓝牙、wif1、红外等短距离无线通讯技术。所述其他电子设备可以为:手机、平板电脑、PND(便携式导航仪)、车载导航仪、PC等。
[0016]步骤2具体包括以下步骤:
21、基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)算法对获取的图像SIFT特征点提取。
[0017]22、对提取的特征点进行特征匹配，并消除错误的特征匹配。
[0018]匹配提取的特征点的相似度，得到匹配度高的特征点，从而得到重叠区域。消除错误的特征匹配时，首先使用RANSAC算法进行匹配点提纯，然后使用L-M算法优化，最终得到提纯后的特征匹配。
[0019]23、对所述匹配和提纯的特征点进行运算变换，将至少二不同的图像在匹配度高的特征要素处进行融合，拼接生成全景图像。
[0020]步骤3:将所述全景图像进行保存，或者将该全景图像上传至服务器。步骤3可以在具有网络通讯功能的行车记录仪上进行，也可以在与行车记录仪连接的其他电子设备上进行。
[0021]步骤3具体包括:
将生成的全景图像保存在行车记录仪本地，
或者将全景图像上传至服务器，服务器通过网络进行分享。当行车记录仪具备网络通讯功能时，所述行车记录仪将全景图像上传至服务器进行分享，当行车记录仪不具备网络通讯功能时，所属行车记录仪将全景图像传输至与其连接的其他电子设备，由其他电子设备将全景图像上传至服务器进行分享。
[0022]该行车记录图像处理方法能够将实时拍摄的行车记录实景图像进行拼接处理，获得全景图像，从而使得行车记录图像信息更加丰富。
[0023]
实施例二
本发明实施例提供一种行车记录图像处理系统，如图2所示，包括:
行车记录实景图像采集单元，用于获取行车记录实景图像，所述行车记录实景图像采集单元包括至少二摄像头等图像采集设备。
[0024]全景图像处理单元，用于对所获取的行车记录实景图像进行全景处理，得到全景图像。
[0025 ]存储单元，用于对所述全景图像进行保存。
[0026]网络通讯单元，用于将所述全景图像上传至服务器，服务器通过网络进行分享。
[0027]所述行车记录图像处理系统还包括图像特征提取单元，用于基于SIFT(ScaleInvariant Feature Transform，尺度不变特征变换)算法对获取的图像SIFT特征点提取。
[0028]所述行车记录图像处理系统还包括特征匹配单元，用于对提取的特征点进行特征匹配，并消除错误的特征匹配。
[0029]所述行车记录图像处理系统还包括要素融合单元，用于对所述匹配和提纯的特征点进行运算变换，将至少二不同的图像在匹配度高的特征要素处进行融合，拼接生成全景图像。
[0030]上述行车记录图像处理系统可以包括行车记录仪，所述行车记录仪包括上述各单元及子单元，由行车记录仪单独实现本发明目的。
[0031]上述行车记录图像处理系统可以包括行车记录仪及与之连接的电子设备，由行车记录仪和电子设备共同实现本发明目的，所述连接包括有线连接和无线连接，无线连接可以采用蓝牙、wif1、红外等短距离无线通讯技术。所述其他电子设备可以为:手机、平板电脑、PND(便携式导航仪)、车载导航仪、PC等。行车记录仪包括行车记录实景图像采集单元，其他单元可以全部或部分存在于电子设备中，由电子设备实现部分功能。
[0032]该行车记录图像处理方法能够将实时拍摄的行车记录实景图像进行拼接处理，获得全景图像，从而使得行车记录图像信息更加丰富。
[0033]以上所述，仅为本发明较佳的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
【主权项】
1.一种行车记录图像处理方法，包括: 获取行车记录实景图像； 对所获取的行车记录实景图像进行拼接处理，得到全景图像。2.根据权利要求1所述的一种行车记录图像处理方法，其特征在于，所述对所获取的行车记录实景图像进行拼接处理，得到全景图像包括: 基于SIFT算法对获取的图像SIFT特征点提取； 对提取的特征点进行特征匹配，并消除错误的特征匹配； 对所述匹配和提纯的特征点进行运算变换，将至少二不同的图像在匹配度高的特征要素处进行融合，拼接生成全景图像。3.根据权利要求1所述的一种行车记录图像处理方法，其特征在于，所述行车记录图像处理方法还包括:将生成的全景图像保存在行车记录仪本地，或者将全景图像上传至服务器，服务器通过网络进行分享。4.根据权利要求2所述的一种行车记录图像处理方法，其特征在于，对提取的特征点进行特征匹配，匹配提取的特征点的相似度，得到匹配度高的特征点，从而得到重叠区域。5.根据权利要求2所述的一种行车记录图像处理方法，其特征在于，消除错误的特征匹配时，首先使用RANSAC算法进行匹配点提纯，然后使用L-M算法优化，最终得到提纯后的特征匹配。6.一种行车记录图像处理系统，其特征在于，包括: 行车记录实景图像采集单元，用于获取行车记录实景图像； 全景图像处理单元，用于对所获取的行车记录实景图像进行拼接处理，得到全景图像； 存储单元，用于对所述全景图像进行保存。7.根据权利要求6所述的一种行车记录图像处理系统，其特征在于，所述行车记录图像处理系统还包括网络通讯单元，用于将所述全景图像上传至服务器进行分享。8.根据权利要求6所述的一种行车记录图像处理系统，其特征在于，所述抽象处理单元包括: 图像特征提取单元，用于基于SIFT算法对获取的图像SIFT特征点提取； 特征匹配单元，用于对提取的特征点进行特征匹配，并消除错误的特征匹配； 要素融合单元，用于对所述匹配和提纯的特征点进行运算变换，将至少二不同的图像在匹配度高的特征要素处进行融合，拼接生成全景图像。9.根据权利要求8所述的一种行车记录图像处理系统，其特征在于，所述对提取的特征点进行特征匹配包括:匹配提取的特征点的相似度，得到匹配度高的特征点，从而得到重叠区域。10.根据权利要求7所述的一种行车记录图像处理系统，其特征在于，消除错误的特征匹配时，首先使用RANSAC算法进行匹配点提纯，然后使用L-M算法优化，最终得到提纯后的特征匹配。
【文档编号】G06T3/40GK106097246SQ201610396172
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月7日 公开号201610396172.4, CN 106097246 A, CN 106097246A, CN 201610396172, CN-A-106097246, CN106097246 A, CN106097246A, CN201610396172, CN201610396172.4
【发明人】张文星
【申请人】深圳市凯立德科技股份有限公司