图像处理方法、装置以及可读存储介质与流程
本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置以及可读存储介质。
背景技术：
成像光谱仪是将光谱技术和成像技术结合，能够同时获得空间信息和光谱信息的一种传感器。成像光谱仪有两种常见工作方式：推扫型和摆扫型。
成像光谱仪在完成数据采集后，需要进行图像拼接和光谱对齐，形成高光谱图像。当拍摄场景中有立体物体时，立体物体处于相机不同的视场角，会成不同的像。在推扫型或者摆扫型成像光谱仪中，相机不同视场角对应不同的光谱通道，由于不同光谱通道的图像中立体物体形状、相对位置不相同，在将不同光谱通道的图像叠加到一起时，不同光谱通道图像中的立体物体上的像素点可能存在不能准确对应的情况。
技术实现要素：
有鉴于此，本公开提出了一种图像处理方法、装置以及可读存储介质，以提高光谱图像中立体物体的准确度。
根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：从具有多个光谱通道的第一光谱图像中，确定出与预设光谱通道对应的基准图像，所述第一光谱图像中包括待调整的目标；根据所述基准图像中目标的第一位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像，所述第一图像包括与所述第一光谱图像中除所述预设光谱通道以外的其它光谱通道对应的图像；根据多个第二图像以及所述基准图像，确定处理后的第二光谱图像。
在一种可能的实现方式中，所述第一位置包括所述目标的特征点在所述基准图像中的第一坐标，所述根据所述基准图像中目标的第一位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像，包括：确定所述特征点的第一坐标与所述特征点在所述第一图像中的第二坐标之间的第一映射关系；根据多个特征点的第一映射关系，确定所述基准图像与所述第一图像之间的第二映射关系；根据所述第二映射关系，对所述第一图像中与所述目标对应的像素点进行调整，得到所述第二图像。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述目标的多个特征点在所述第一图像中的坐标，确定所述第一图像中待调整的第一区域；将所述第一区域中的像素点确定为与所述目标对应的像素点。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标的多个特征点在所述第一图像中的坐标，确定所述第一图像中待调整的第一区域，包括：根据所述目标的多个特征点在所述第一图像中的坐标，确定所述多个特征点所限定的第二区域，所述多个特征点处于所述第二区域的边界线上；根据所述第二区域与所述第一图像之间的比值，对所述第二区域进行区域扩展，得到扩展后的第一区域。
在一种可能的实现方式中，所述确定所述特征点的第一坐标与所述特征点在所述第一图像中的第二坐标之间的第一映射关系，包括：根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定所述第一坐标映射到所述第二坐标的横坐标的第一函数，以及，确定所述第一坐标映射到所述第二坐标的纵坐标的第二函数，所述第一映射关系包括所述第一函数及所述第二函数。
在一种可能的实现方式中，根据多个特征点的第一映射关系，确定所述基准图像与所述第一图像的之间的第二映射关系，包括：根据所述第一函数和所述第二函数，确定所述第一图像的像素点的坐标与所述基准图像的像素点的横坐标之间的第三函数，以及，确定所述第一图像的像素点的坐标与所述基准图像的像素点的纵坐标之间的第四函数，所述第二映射关系包括所述第三函数和所述第四函数。
在一种可能的实现方式中，所述第一光谱图像包括由多个序列图像拼接融合得到的图像；所述多个序列图像是可移动的图像采集设备在移动过程中采集的。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取可移动的图像采集设备采集的多个序列图像；所述图像采集设备具有预先标定的相机参数；根据所述预先标定的相机参数，对所述多个序列图像进行消畸变处理；根据所述预先标定的相机参数，确定各消畸变处理后的图像分别对应的相机位姿；根据相机位姿、相机参数和各消畸变处理后的图像中特征点的像素坐标，确定各消畸变处理后的图像中特征点对应的世界坐标；根据所述各消畸变处理后的图像中特征点对应的世界坐标，确定拼接平面；根据所述相机位姿和所述相机参数，确定所述各消畸变处理后的图像与所述拼接平面的单应性关系；根据所述单应性关系，将所述各消畸变处理后的图像映射到所述拼接平面；对映射到所述拼接平面的各消畸变处理后的图像的重叠区域进行图像融合，以得到所述第一光谱图像。
根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：基准图像确定模块，用于从具有多个光谱通道的第一光谱图像中，确定出与预设光谱通道对应的基准图像，所述第一光谱图像中包括待调整的目标；调整模块，用于根据所述基准图像中目标的位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像，所述第一图像包括与所述第一光谱图像中除所述预设光谱通道以外的其它光谱通道对应的图像；处理模块，用于根据多个第二图像以及所述基准图像，确定处理后的第二光谱图像。
在一种可能的实现方式中，所述第一位置包括所述目标的特征点在所述基准图像中的第一坐标，所述调整模块包括：第一映射关系确定单元，用于确定所述特征点的第一坐标与所述特征点在所述第一图像中的第二坐标之间的第一映射关系；第二映射关系确定单元，用于根据多个特征点的第一映射关系，确定所述基准图像与所述第一图像之间的第二映射关系；调整单元，用于根据所述第二映射关系，对所述第一图像中与所述目标对应的像素点进行调整，得到所述第二图像。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：第一区域确定模块，用于根据所述目标的多个特征点在所述第一图像中的坐标，确定所述第一图像中待调整的第一区域；像素点确定模块，用于将所述第一区域中的像素点，确定为与所述目标对应的像素点。
在一种可能的实现方式中，所述第一区域确定模块，包括：第二区域确定单元，用于根据所述目标的多个特征点在所述第一图像中的坐标，确定所述多个特征点所限定的第二区域，所述多个特征点处于所述第二区域的边界线上；扩展单元，用于根据所述第二区域与所述第一图像之间的比值，对所述第二区域进行区域扩展，得到扩展后的第一区域。
在一种可能的实现方式中，所述第一映射关系确定单元，包括：第一函数确定子单元，用于根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定所述第一坐标映射到所述第二坐标的横坐标的第一函数；第二函数确定子单元，用于确定所述第一坐标映射到所述第二坐标的纵坐标的第二函数，所述第一映射关系包括所述第一函数及所述第二函数。
在一种可能的实现方式中，所述第二映射关系确定单元，包括：第三函数确定子单元，用于根据所述第一函数和所述第二函数，确定所述第一图像的像素点的坐标与所述基准图像的像素点的横坐标之间的第三函数；第四函数确定子单元，用于确定所述第一图像的像素点的坐标与所述基准图像的像素点的纵坐标之间的第四函数，所述第二映射关系包括所述第三函数和所述第四函数。
在一种可能的实现方式中，所述第一光谱图像包括由多个序列图像拼接融合得到的图像；所述多个序列图像包括由可移动的图像采集设备按预设轨迹在移动过程中采集的图像。
在一种可能的实现方式中，所述装置，还包括：获取模块，用于获取可移动的图像采集设备采集的多个序列图像；所述图像采集设备具有预先标定的相机参数；消畸变模块，用于根据所述预先标定的相机参数，对所述多个序列图像进行消畸变处理；位姿确定模块，用于根据所述预先标定的相机参数，确定各消畸变处理后的图像分别对应的相机位姿；世界坐标确定模块，用于根据相机位姿、相机参数和各消畸变处理后的图像中特征点的像素坐标，确定各消畸变处理后的图像中特征点对应的世界坐标；拼接平面确定模块，用于根据所述世界坐标，确定拼接平面；单应性关系确定模块，用于根据所述相机位姿和所述相机参数，确定所述各消畸变处理后的图像到所述拼接平面的单应性关系；映射模块，用于根据所述单应性关系，将所述各消畸变处理后的图像映射到所述拼接平面；拼接模块，用于对映射到所述拼接平面的各消畸变处理后的图像的重叠区域进行图像融合，以得到所述第一光谱图像。
根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
在本公开实施例中，通过从具有多个光谱通道的第一光谱图像中，确定出与预设光谱通道对应的基准图像；根据基准图像中目标的第一位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像；根据多个第二图像以及基准图像，确定处理后的第二光谱图像，能够实现其它光谱通道所对应的第一图像以基准图像为基准，进行目标在该第一图像中的位置调整，从而能够实现不同光谱通道对应的图像中目标的对齐，进而提高光谱图像中目标的位置的准确度。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
图1示出根据本公开实施例的一种图像处理方法的流程图；
图2示出根据本公开实施例的一种对目标进行调整的流程图；
图3示出根据本公开实施例的一种多个特征点所限定区域的示意图；
图4示出根据本公开实施例的一种扩展后的第一区域的示意图；
图5示出根据本公开实施例的一种第一光谱图像的生成方法的流程图；
图6示出根据本公开实施例的一种图像处理装置的框图；
图7示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图；
图8示出根据本公开实施例的一种图像处理装置的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
图1示出根据本公开实施例的图像处理方法的流程图。如图1所示，该图像处理方法包括：
步骤11，从具有多个光谱通道的第一光谱图像中，确定出与预设光谱通道对应的基准图像，第一光谱图像中包括待调整的目标；
步骤12，根据基准图像中目标的位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像，第一图像包括与第一光谱图像中除预设光谱通道以外的其它光谱通道对应的图像；
步骤13，根据多个第二图像以及基准图像，确定处理后的第二光谱图像。
在一种可能的实现方式中，所述图像处理方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行，终端设备可以为用户设备（userequipment，ue）、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理（personaldigitalassistant，pda）设备、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等，所述图像处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。或者，可通过服务器执行所述图像处理方法。
在一种可能的实现方式中，在步骤11中，具有多个光谱通道的第一光谱图像，可以是由具有多个光谱通道的图像采集设备所采集的图像，例如，该图像采集设备可以是多光谱相机、成像光谱仪、多光谱扫描仪等，对此本公开实施例不做限制。
在一种可能的实现方式中，具有多个光谱通道的第一光谱图像可以是由图像采集设备采集的多个序列图像融合而成的图像。所述图像处理方法还可以包括：对图像采集设备采集的多个序列图像进行融合，得到具有多个光谱通道的第一光谱图像；其中，所述多个序列图像具有多个光谱通道。
在一种可能的实现方式中，在步骤11中，目标可以是指光谱图像中的立体物体，待调整的目标可以是在第一光谱图像中预先标定出来的立体物体，例如，可以通过手动圈选的方式标定立体物体，还可以是通过图像识别等人工智能技术从第一光谱图像中识别出来的立体物体。对于待调整的目标的选定，本公开实施例不做限制。
在一种可能的实现方式中，在步骤11中，预设光谱通道可以是预先设定的多个光谱通道中的一个光谱通道，例如，可以是多个光谱通道中光谱波段处于中间波段的光谱通道，也可以是处于最高波段的光谱通道，对此本公开实施例不做限制。根据预设光谱通道，可在步骤11中从具有多个光谱通道的第一光谱图像中确定出该预设光谱通道对应的图像，从而可以将确定出的该预设光谱通道对应的图像作为基准图像。
在一种可能的实现方式中，在步骤12中，第一图像可以包括与第一光谱图像中除预设光谱通道以外的其它光谱通道对应的图像，例如，基准图像可以是处于中间波段的光谱通道对应的图像，则待调整的第一图像可以是除该中间波段的光谱通道以外的处于其它波段的光谱通道对应的图像。
在一种可能的实现方式中，在步骤12中，目标的第一位置可以包括立体物体的像素点在基准图像中的像素坐标。通过以基准图像中目标的像素坐标为基准，可在步骤12中对第一图像中的该目标的像素点的像素坐标进行调整，从而能够实现不同光谱通道对应的图像中立体物体的对齐，进而得到调整后的第二图像。
在一种可能的实现方式中，在步骤13中，通过按光谱通道顺序，叠加多个第二图像以及基准图像，可以得到处理后的第二光谱图像。其中，由于在步骤12中实现不同光谱通道对应的图像中立体物体的对齐，则在叠加第二图像和基准图像后得到的第二光谱图像中立体物体可以是准确的、未发生偏移的，从而得到准确的第二光谱图像。
在一种可能的实现方式中，针对多个光谱通道对应的图像之间的叠加，本领域技术人员可以采用现有的计算机视觉技术实现（例如，opencv技术），对此本公开实施例不做限制。
在本公开实施例中，通过从具有多个光谱通道的第一光谱图像中，确定出与预设光谱通道对应的基准图像；根据基准图像中目标的第一位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像；根据多个第二图像以及基准图像，确定处理后的第二光谱图像，能够实现其它光谱通道所对应的第一图像以基准图像为基准，进行目标在该第一图像中的位置调整，从而能够实现不同光谱通道对应的图像中目标的对齐，进而提高光谱图像中目标的位置的准确度。
在一种可能的实现方式中，在步骤12中，为便于实现对第一图像中立体物体的调整，第一位置可以包括目标的特征点在基准图像中的第一坐标。通过特征点的第一坐标，可以确定基准图像与待调整图像之间的映射关系，进而可以根据该映射关系实现对第一图像中立体物体的调整。
图2示出根据本公开实施例的一种对目标进行调整的流程图。在一种可能的实现方式中，如图2所示，在步骤12中，根据基准图像中目标的第一位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像，可以包括：
步骤121，确定特征点的第一坐标与特征点在第一图像中的第二坐标之间的第一映射关系；
步骤122，根据多个特征点的第一映射关系，确定基准图像与第一图像之间的第二映射关系；
步骤123，根据第二映射关系，对第一图像中与目标对应的像素点进行调整，得到第二图像。
在一种可能的实现方式中，目标的特征点可以通过已有的特征点提取算法进行提取。其中，特征点提取算法，例如，可以是加速分段测试的特征(featuresfromacceleratedsegmentstest，fast)算法，面向快速旋转简短(orientedfastandrotatedbrief，orb)算法等，对此本公开实施例不做限制。
在一种可能的实现方式中，如上文所述，第一光谱图像中待调整的目标，可以是预先标定出来的立体物体，在标定出立体物体后，可以基于特征点提取算法，提取该立体物体在不同光谱通道对应的图像中的特征点。可以理解是，不同光谱通道对应的图像中的立体物体的特征点可以是相对应的，每个光谱通道对应的图像中特征点可以是多个，举例来说，正方体物体在图像中的特征点可以包括该正方体物体的8个顶点，则每个光谱通道对应的图像中该正方体物体的特征点均为该8个顶点。
在一种可能的实现方式中，在步骤121中，确定特征点的第一坐标与特征点在第一图像中的第二坐标之间的第一映射关系，可以包括：
根据第一坐标和第二坐标，确定第一坐标映射到第二坐标的横坐标的第一函数，以及，确定第一坐标映射到第二坐标的纵坐标的第二函数，第一映射关系包括第一函数及第二函数。
在一种可能的实现方式中，确定第一坐标映射到第二坐标的横坐标的第一函数，例如，可以是通过插值拟合第一坐标（x,y）到第二坐标（x`,y`）的横坐标x`的b-样条曲面，进而根据该b-样条曲面确定对应的第一函数，该第一函数可以是以第一坐标（x,y）为自变量，以第二坐标（x`,y`）的横坐标x`为因变量的二元函数
同样的，确定第一坐标映射到第二坐标的纵坐标的第二函数，例如，可以是通过插值拟合第一坐标（x,y）到第二坐标（x`,y`）的纵坐标y`的b-样条曲面，进而根据该b-样条曲面确定对应的第二函数，该第一函数可以是以第一坐标（x,y）为自变量，以第二坐标（x`,y`）的纵坐标y`为因变量的二元函数
需要说明的是，尽管以b-样条曲面作为示例介绍了如上确定第一函数和第二函数的方式，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，还可以通过插值拟合任意类型的曲面，只要可以反应出第一坐标到第二坐标的横纵坐标之间的映射关系即可。
在本公开实施例中，通过根据特征点确定出第一函数和第二函数，可以便于之后根据第一函数和第二函数推导出基准图像与待调整的第一图像之间的映射关系。
在一种可能的实现方式中，在步骤122中，根据多个特征点的第一映射关系，确定基准图像与第一图像的之间的第二映射关系，包括：
根据第一函数和第二函数，确定第一图像的像素点的坐标与基准图像的像素点的横坐标之间的第三函数，以及，确定第一图像的像素点的坐标与基准图像的像素点的纵坐标之间的第四函数，第二映射关系包括第三函数和第四函数。
在一种可能的实现方式中，在得到上述第一函数和第二函数后，可以通过函数变换，推导出第三函数和第四函数。该第三函数可以是以第一图像的像素点的坐标为自变量，以基准图像的像素点的横坐标为因变量的二元函数，该第四函数可以是以第一图像的像素点的坐标为自变量，以基准图像的像素点的纵坐标为因变量的二元函数。
例如，延用上文中的例子，设第一映射关系表示为
在一种可能的实现方式中，在步骤123中，根据第二映射关系，对第一图像中与目标对应的像素点进行调整，得到第二图像，可以是将第一图像中目标对应的像素点的坐标
在本公开实施例中，通过根据基准图像与第一图像中特征点之间的第一映射关系，进而确定基准图像与第一图像之间的第二映射关系，能够实现由特征点之间的第一映射关系便捷地确定出图像之间第二映射关系，再根据第二映射关系对第一图像进行调整。由于第二映射关系反应的是第一图像到基准图像的映射关系，从而在调整第一图像中目标的像素点时，可以实现以基准图像为基准，准确地调整第一图像中目标对应的像素点的坐标，进而得到调整后的第二图像。
在实际应用中，对目标进行调整实际上是对目标在第一图像中的所在区域内的像素点进行调整，虽然可以通过手动圈定第一图像中的目标，但圈定出来的区域可能无法精确地包含目标，例如，圈定区域可能过大或过小。在该情况下，可自动确定目标所在的区域。
在一种可能的实现方式中，所述图像处理方法还可以包括：
根据目标的多个特征点在第一图像中的坐标，确定第一图像中待调整的第一区域；将第一区域中的像素点确定为与目标对应的像素点。
在一种可能的实现方式中，根据目标的多个特征点在第一图像中的坐标，确定第一图像中待调整的第一区域，可以是根据该多个特征点在第一图像中的坐标，确定该多个特征点所限定的区域，例如，可以是多个特征点所限定的多边形区域。图3示出根据本公开实施例的一种多个特征点所限定区域的示意图，如图3中所示的多边形区域可以是多个特征点所限定的区域。
在本公开实施例中，通过根据特征点确定第一区域，可以使得确定出的第一区域内可以精准地包含目标，再将第一区域中的像素点确定为与目标对应的像素点，可以实现对第一区域内像素点的调整。
在实际应用中，考虑到由于立体物体不是每个边缘都提取到足够的特征点，多个特征点所限定的区域可能无法将立体物体完全包围，也就是说，多个特征点所限定的区域内可能包含了立体物体的部分像素点。在该情况下，可对多个特征点所限定的区域进行扩展。
在一种可能的实现方式中，所述根据目标的多个特征点在第一图像中的坐标，确定第一图像中待调整的第一区域，包括：
根据目标的多个特征点在第一图像中的坐标，确定多个特征点所限定的第二区域，多个特征点处于第二区域的边界线上；
根据第二区域与第一图像之间的比值，对第二区域进行区域扩展，得到扩展后的第一区域。
在一种可能的实现方式中，根据多个特征点在第一图像中的坐标，可确定多个特征点所限定的区域（称为第二区域），各特征点处于该第二区域的边界线上，如图3所示。
在一种可能的实现方式中，可根据第二区域与第一图像之间的比值，对第二区域进行扩展。其中，第二区域与第一图像之间的比值，可以是第二区域内像素数量与第一图像的像素数量之间的比值，还可以是第二区域的最大宽度与第一图像的宽度之间的比值，或第二区域的最大长度与第一图像的长度之间比值等，对于选用何种比值方式，本公开实施例不做限制。
需要说明的是，尽管以像素数量、宽度和长度作为示例介绍了如上第二区域与第一图像之间的比值方式，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，用户完全可根据实际应用场景灵活设定第二区域与第一图像之间的比值方式，只要可以反应出第二区域占第一图像的比值即可。
在一种可能的实现方式中，根据第二区域与第一图像之间的比值，对第二区域进行区域扩展，得到扩展后的第一区域。可以是采用数学形态学中的膨胀法，从第二区域向周围扩展出第二区域乘以该比值的大小的区域，例如，第二区域内的像素数量占第一图像的像素数据的比值为30%，那么可以将第二区域扩展至第二区域的1.3倍，也就是基于第二区域再扩展出第二区域的30%，1.3倍的第二区域可以是扩展后的第一区域。图4示出根据本公开实施例的一种扩展后的第一区域的示意图，如图4所示，扩展后的第一区域大于第二区域。
在本公开实施例中，通过扩展第二区域得到第一区域，使得扩展后的第一区域内包含的像素数量多于第二区域，从而可以将立体物体完整地包含在内第一区域内，能够提高调整第一图像中目标的准确度。
在一种可能的实现方式中，考虑到在期望采集较大区域内的图像时，受到图像采集设备的视场角限制，通常可以连续拍摄多张图像，再将多张图像进行拼接融合得到全景图像，则第一光谱图像可以包括由多个序列图像拼接融合得到的图像；其中，多个序列图像是可移动的图像采集设备在移动过程中采集的。
在一种可能的实现方式中，针对可移动的图像采集设备，在预设该图像采集设备的移动轨迹的情况下，多个序列图像可以是可移动的图像采集设备，按预设的移动轨迹在移动过程中采集的；在未预设该图像采集设备的移动轨迹的情况下，多个序列图像可以是可移动的图像采集设备，按照随机移动轨迹在移动过程中采集的，对此本公开实施例不做限制。
其中，按照预设的移动轨迹采集多个序列图像，可以使得采集的多个序列图像是在一定高度、一定速度下拍摄的图像，能够在对多张序列图像进行图像融合处理时，获得较好的图像融合效果，使得融合后的图像清晰度更高，边缘锐利度更高。
在一种可能的实现方式中，预设轨迹可以是根据实际需求设定的图像采集设备在采集目标区域内图像时的移动轨迹。
图5示出根据本公开实施例的一种第一光谱图像的生成方法的流程图。在一种可能的实现方式中，在第一光谱图像为多个序列图像拼接融合得到的图像的情况下，如图5所示，该方法可以包括：
步骤01，获取可移动的图像采集设备采集的多个序列图像；图像采集设备具有预先标定的相机参数；
步骤02，根据预先标定的相机参数，对多个序列图像进行消畸变处理；
步骤03，根据预先标定的相机参数，确定各消畸变处理后的图像分别对应的相机位姿；
步骤04，根据相机位姿、相机参数和各消畸变处理后的图像中特征点的像素坐标，确定各消畸变处理后的图像中特征点对应的世界坐标；
步骤05，根据各消畸变处理后的图像中特征点对应的世界坐标，确定拼接平面；
步骤06，根据相机位姿和相机参数，确定各消畸变处理后的图像与拼接平面的单应性关系；
步骤07，根据单应性关系，将各消畸变处理后的图像映射到拼接平面；
步骤08，对映射到拼接平面的各消畸变处理后的图像的重叠区域进行图像融合，以得到第一光谱图像。
在一种可能的实现方式中，在步骤01中，相机参数可以包括相机内参和畸变参数。预先标定的相机参数，可以是通过已有的相机标定方法对图像采集设备进行标定得到的参数。其中，相机标定方法，例如，可以采用基于棋盘格、点阵图等标定模板对相机进行标定的方法，对于如何对图像采集设备进行标定，本公开实施例不做限制。
在一种可能的实现方式中，基于图像采集设备对标定模板进行多角度拍摄得到的图像，可以确定出拍摄得到的图像中特征点的像平面坐标到世界坐标之间的对应关系，进而根据该对应关系可以确定出相机内参和畸变参数，也就得到预先标定的相机参数。
在一种可能的实现方式中，多个序列图像可以是由图像采集设备按照预设轨迹采集的目标区域内的图像数据。在采集到多个序列图像后，可以对采集的多个序列图像添加对应的序列号，以便于之后按序列拼接该多个序列图像。
在一种可能的实现方式中，在步骤02中，根据预先标定的相机参数，对多个序列图像进行消畸变处理，可以是根据标定的畸变参数，对多个序列图像进行消畸变处理。
在一种可能的实现方式中，在步骤03中，根据预先标定的相机参数，确定各消畸变处理后的图像分别对应的相机位姿，可以是基于同步定位与地图构建（simultaneouslocalizationandmapping，slam）算法，根据标定的相机内参，确定出各消畸变处理后的图像分别对应的相机位姿。当然还可以采用其他相机位姿确定方式，例如，还可以采用半直接视觉里程计（semi-directmonocularvisualodometry，svo）算法确定相机位姿，对此本公开实施例不做限制。其中，相机位姿包括平移矩阵和旋转矩阵。
在一种可能的实现方式中，在步骤04中，特征点的像素坐标指的是特征点在像平面坐标系中二维坐标，世界坐标指的是特征点在世界坐标系下的三维坐标。
在一种可能的实现方式中，在步骤04中，根据相机位姿包含的平移矩阵和旋转矩阵，以及相机参数包含的相机内参可以确定出像素坐标到世界坐标的对应关系，进而将特征点的像素坐标带入至该对应关系中，可以得到该特征点对应的世界坐标。
其中，该对应关系例如可以是基于小孔成像模型
在一种可能的实现方式中，在步骤05中，根据各消畸变处理后的图像中特征点对应的世界坐标确定拼接平面，可以是基于随机抽样一致性(randomsampleconsensus，ransac)算法，以特征点对应的世界坐标（x0,y0,z0）到平面方程（ax+by+cz+d=0）的距离d(
在一种可能的实现方式中，在步骤05中，根据各消畸变处理后的图像中特征点对应的世界坐标确定拼接平面，还可以是根据多个特征点对应的世界坐标，确定垂直地面的方向上坐标对应的平均高度，以该平均高度下拟合的平面作为拼接平面。
需要说明的是，尽管以ransac算法和平均高度作为示例介绍了如上确定拼接平面的方式，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，用户完全可根据实际应用场景灵活设定拟合拼接平面的方式，只要根据世界坐标确定出拼接平面即可。
在一种可能的实现方式中，在步骤06中，根据相机位姿和相机参数，确定各消畸变处理后的图像与拼接平面的单应性关系，可以是根据式
在一种可能的实现方式中，在步骤07中，根据单应性关系将各消畸变处理后的图像映射到拼接平面，可以是根据单应性矩阵
在一种可能的实现方式中，在步骤08中，对映射到拼接平面的各消畸变处理后的图像的重叠区域进行图像融合，可以采用已有的图像融合技术，例如，可以采用alpha融合算法处理图像重叠区域，还可以采用加权平均算法或小波变换算法，对于采用何种图像融合技术，本公开实施例不做限制。
在本公开实施例中，基于射影变换模型进行图像拼接，拼接过程中使图像变换到同一平面进行拼接，进而能够对不同光谱波段对应的图像上的立体物体进行调整对齐，从而获得更为准确的高光谱图像。
在一种可能的实现方式中，在采用推扫型或摆扫型成像光谱系统，对3d物体进行拍摄时，采用的成像光谱系统可以包括多个光谱通道的光谱相机、控制器、推扫平台，该光谱相机包括镜头和面阵探测器，对成像光谱系统拍摄的图像进行拼接的方法，可以包括以下步骤。
首先，使用成像光谱系统对目标场景进行拍摄，采集帧率可根据分辨率、高度、航带宽度进行设置；
进一步的，对图像进行预处理，根据相机标定参数对图像进行消畸变处理；
更进一步的，使用基于orb特征的slam算法定位每一帧图片的位置，得到它们的位姿和关键点点云；
更进一步的，获取拼接平面，实际情况中，场景中的大部分物体都位于同一个平面，因此点云中的点近似位于同一个平面上，使用ransac算法优化出一个平面，它对应场景的平面，将它作为拼接平面；
更进一步的，由基准帧上与拼接平面上的点进行匹配，即可获得基准帧到拼接平面的单应变换，由此可以得到无人机每一个位置与拼接平面的单应变换关系，即完成图像的配准；
更进一步的，完成上一步中每张图片的投影变换关系计算即完成了配准，然后进行alpha融合拼接，这样能够消除传感器表面上的小瑕疵、坏点带来的影响；
更进一步的，将所有通道的拼接图像叠在一起形成高光谱图像，在不同图像中的3d物体部分进行特征点匹配，选择一个光谱通道的图像作为正视图，其它通道的图像以正视图为基准进行局域拉伸，获得正确的3d物体上的高光谱图像。
需要说明的是，本公开实施例中的成像光谱系统，可以适用于窄视场的推扫型成像光谱仪中，成像光谱仪的载体不一定是无人机，也可以是平移台，或采用手持的方式；不仅可以采用成像光谱仪采集图像，也可采用普通相机通过推扫方式采集图像。
在本公开实施例中，使用关键点点云优化得到的拼接平面，使得拼接图像是正视的，减少射影变形；选择合适光谱波段对应的拼接图像作为正视图，在其他光谱波段上对3d物体部分进行局域调整，使得3d物体上的光谱信息更加准确；还可以克服现有图像拼接方法对姿态测量系统（positionandorientationsystem,pos）精度要求高、拼接图像摄影变形多、拼接痕迹多的弊端，无需高精度的全球定位系统（globalpositioningsystem，gps）、惯性导航测量（inertialmeasurementunit，imu）设备，能够拓展成像光谱仪的应用范围。
图6示出根据本公开实施例的一种图像处理装置的框图。如图6所示，该图像处理装置包括：
基准图像确定模块101，用于从具有多个光谱通道的第一光谱图像中，确定出与预设光谱通道对应的基准图像，所述第一光谱图像中包括待调整的目标；
调整模块102，用于根据所述基准图像中目标的位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像，所述第一图像包括与所述第一光谱图像中除所述预设光谱通道以外的其它光谱通道对应的图像；
处理模块103，用于根据多个第二图像以及所述基准图像，确定处理后的第二光谱图像。
在一种可能的实现方式中，如上文所述，具有多个光谱通道的第一光谱图像可以是由图像采集设备采集的多个序列图像融合而成的图像。所述图像处理装置还可以包括：图像融合模块，用于对图像采集设备采集的多个序列图像进行融合，得到具有多个光谱通道的第一光谱图像；其中，所述多个序列图像具有多个光谱通道。
在一种可能的实现方式中，所述第一位置包括所述目标的特征点在所述基准图像中的第一坐标，所述调整模块102包括：
第一映射关系确定单元，用于确定所述特征点的第一坐标与所述特征点在所述第一图像中的第二坐标之间的第一映射关系；
第二映射关系确定单元，用于根据多个特征点的第一映射关系，确定所述基准图像与所述第一图像之间的第二映射关系；
调整单元，用于根据所述第二映射关系，对所述第一图像中与所述目标对应的像素点进行调整，得到所述第二图像。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第一区域确定模块，用于根据所述目标的多个特征点在所述第一图像中的坐标，确定所述第一图像中待调整的第一区域；
像素点确定模块，用于将所述第一区域中的像素点，确定为与所述目标对应的像素点。
在一种可能的实现方式中，所述第一区域确定模块，包括：
第二区域确定单元，用于根据所述目标的多个特征点在所述第一图像中的坐标，确定所述多个特征点所限定的第二区域，所述多个特征点处于所述第二区域的边界线上；
扩展单元，用于根据所述第二区域与所述第一图像之间的比值，对所述第二区域进行区域扩展，得到扩展后的第一区域。
在一种可能的实现方式中，所述第一映射关系确定单元，包括：
第一函数确定子单元，用于根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定所述第一坐标映射到所述第二坐标的横坐标的第一函数；
第二函数确定子单元，用于确定所述第一坐标映射到所述第二坐标的纵坐标的第二函数，所述第一映射关系包括所述第一函数及所述第二函数。
在一种可能的实现方式中，所述第二映射关系确定单元，包括：
第三函数确定子单元，用于根据所述第一函数和所述第二函数，确定所述第一图像的像素点的坐标与所述基准图像的像素点的横坐标之间的第三函数；
第四函数确定子单元，用于确定所述第一图像的像素点的坐标与所述基准图像的像素点的纵坐标之间的第四函数，所述第二映射关系包括所述第三函数和所述第四函数。
在一种可能的实现方式中，所述第一光谱图像包括由多个序列图像拼接融合得到的图像；所述多个序列图像包括由可移动的图像采集设备按预设轨迹移动过程中采集的图像。
在一种可能的实现方式中，所述装置，还包括：
获取模块，用于获取可移动的图像采集设备采集的多个序列图像；所述图像采集设备具有预先标定的相机参数；
消畸变模块，用于根据所述预先标定的相机参数，对所述多个序列图像进行消畸变处理；
位姿确定模块，用于根据所述预先标定的相机参数，确定各消畸变处理后的图像分别对应的相机位姿；
世界坐标确定模块，用于根据相机位姿、相机参数和各消畸变处理后的图像中特征点的像素坐标，确定各消畸变处理后的图像中特征点对应的世界坐标；
拼接平面确定模块，用于根据所述世界坐标，确定拼接平面；
单应性关系确定模块，用于根据所述相机位姿和所述相机参数，确定所述各消畸变处理后的图像到所述拼接平面的单应性关系；
映射模块，用于根据所述单应性关系，将所述各消畸变处理后的图像映射到所述拼接平面；
拼接模块，用于对映射到所述拼接平面的各消畸变处理后的图像的重叠区域进行图像融合，以得到所述第一光谱图像。
在本公开实施例中，通过从具有多个光谱通道的第一光谱图像中，确定出与预设光谱通道对应的基准图像，根据基准图像中目标的第一位置，对待调整的第一图像中的目标进行调整，得到调整后的第二图像，根据多个第二图像以及基准图像，确定处理后的第二光谱图像，能够实现以基准图像为基准，其它光谱通道所对应的第一图像，以该基准进行目标在该第一图像中的位置调整，从而能够实现不同光谱通道对应的图像中目标的对齐，进而提高光谱图像中目标的位置的准确度。
图7是根据本公开实施例的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
参照图7，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出（i/o）的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（sram），电可擦除可编程只读存储器（eeprom），可擦除可编程只读存储器（eprom），可编程只读存储器（prom），只读存储器（rom），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器（lcd）和触摸面板（tp）。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风（mic），当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信（nfc）模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别（rfid）技术，红外数据协会（irda）技术，超宽带（uwb）技术，蓝牙（bt）技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路（asic）、数字信号处理器（dsp）、数字信号处理设备（dspd）、可编程逻辑器件（pld）、现场可编程门阵列（fpga）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
图8示出根据本公开实施例的一种图像处理装置1900的框图。例如，装置1900可以被提供为一服务器。参照图8，图像处理装置1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出（i/o）接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由装置1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、静态随机存取存储器（sram）、便携式压缩盘只读存储器（cd-rom）、数字多功能盘（dvd）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（isa）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（fpga）或可编程逻辑阵列（pla），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
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