图像拼接方法和相关装置与流程

本公开涉及图像处理的，具体涉及一种图像拼接方法和相关装置。

背景技术：

1、随着安防监控技术的发展以及广大人民群众监控需求的增加，监控产品的规格在不断提高。例如，为了满足目前的单一相机获取大视野图像的需求，相机需要配设广角镜头。在相机规格提高的情况下，监控成本也随之增加。为了在控制监控成本的前提下获得大视野图像，多相机图像拼接技术应用而生。然而，在使用多相机图像拼接技术实时显示大视野图像时，往往会出现卡顿等现象。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本公开提供了一种多相机图像拼接方法和相关装置。

2、根据本公开第一方面，提供了一种多相机图像拼接方法，包括：

3、获取多路相机拍摄目标场景而得到的多个图像；

4、通过预先保存的特征变换矩阵将所述多个图像进行拼接，得到所述目标场景的完整图像；

5、其中，所述多路相机按预设相对位置摆放，所述特征变换矩阵为预先基于所述预设相对位置计算得到而保存的。

6、可选地，所述多个图像包括一个基础图像和至少一个待拼接图像；

7、所述特征变换矩阵为多个，各个所述待拼接图像对应一个所述特征变换矩阵，且各个所述待拼接图像通过对应的特征变换矩阵变换到所述基础图像所在像平面中；

8、通过预先保存的特征变换矩阵将所述多个图像进行拼接，包括：将所述基础图像和多个变换后的待拼接图像进行拼接。

9、可选地，所述多路相机中拍摄出所述基础图像的相机为第一相机且拍摄出所述待拼接图像的相机为第二相机，预先计算多个所述特征变换矩阵的步骤，包括：

10、在所述多路相机按所述预设相对位置摆放后，获取所述多路相机中各相机拍摄的图像，以得到由所述第一相机拍摄到的第一图像和由所述第二相机拍摄到的第二图像；

11、对所述第一图像和各个所述第二图像进行特征点匹配，以得到各个所述第二图像对应的特征匹配点对；

12、基于各个所述第二图像对应的特征匹配点对计算该第二图像所对应待拼接图像的特征变换矩阵，其中，该第二图像所对应待拼接图像与该第二图像通过同一个所述第二相机拍摄得到。

13、可选地，对所述第一图像和各个所述第二图像进行特征点匹配，包括：通过sift算法计算所述第一图像以及各个所述第二图像的特征点。

14、可选地，对所述第一图像和各个所述第二图像进行特征点匹配，还包括：对各个所述第二图像，在所述第一图像的特征点中通过最近邻nn算法搜索与该第二图像各特征点匹配的特征点，以得到该第二图像对应的特征匹配点对。

15、可选地，预先计算多个所述特征变换矩阵的步骤，还包括：

16、调整所述多路相机的位置，使得所述多路相机中的各相机与相邻相机拍摄到的图像有重叠部分，且各相机拍摄的图像有明显的特征；

17、其中，所述多路相机的位置经调整后，所述多路相机之间相对的位置即为确定的所述预设相对位置。

18、可选地，将所述基础图像和多个变换后的待拼接图像进行拼接，包括：将所述基础图像和多个所述变换后的待拼接图像投影至预设类型的面上再进行拼接。

19、可选地，在通过预先保存的特征变换矩阵将所述多个图像进行拼接之前，还包括：将所述多个图像中的各个图像，通过使图像对数熵最小来校正暗角，校正暗角后的图像再进行所述拼接。

20、根据本公开第二方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现第一方面所述的任一种多相机图像拼接方法的步骤。

21、根据本公开第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现第一方面所述的任一种多相机图像拼接方法的步骤。

22、本公开的有益效果：

23、本公开提供的图像拼接方法中，特征变换矩阵为预先基于预设相对位置计算得到而保存的，因而在多路相机按所述预设相对位置摆放并获取多路相机拍摄目标场景而得到的多个图像后，直接通过预先保存的所述特征变换矩阵将多个图像进行拼接即可，从而有效解决了原有图像拼接方法需要重复计算特征变换矩阵而导致的拼接帧率低、实时显示卡顿等问题，大幅度提高了多路相机图像拼接的性能。

24、应当说明的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

技术特征：

1.一种图像拼接方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的图像拼接方法，其特征在于，所述多路相机中拍摄出所述基础图像的相机为第一相机且拍摄出所述待拼接图像的相机为第二相机，预先计算多个所述特征变换矩阵的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的图像拼接方法，其特征在于，对所述第一图像和各个所述第二图像进行特征点匹配，包括：通过sift算法计算所述第一图像以及各个所述第二图像的特征点。

5.根据权利要求4所述的图像拼接方法，其特征在于，对所述第一图像和各个所述第二图像进行特征点匹配，还包括：对各个所述第二图像，在所述第一图像的特征点中通过最近邻nn算法搜索与该第二图像各特征点匹配的特征点，以得到该第二图像对应的特征匹配点对。

6.根据权利要求3所述的图像拼接方法，其特征在于，预先计算多个所述特征变换矩阵的步骤，还包括：

7.根据权利要求2所述的图像拼接方法，其特征在于，将所述基础图像和多个变换后的待拼接图像进行拼接，包括：将所述基础图像和多个所述变换后的待拼接图像投影至预设类型的面上再进行拼接。

8.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，在通过预先保存的特征变换矩阵将所述多个图像进行拼接之前，还包括：将所述多个图像中的各个图像，通过使图像对数熵最小来校正暗角，校正暗角后的图像再进行所述拼接。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开提供了一种图像拼接方法和相关装置，该图像拼接方法包括：获取多路相机拍摄目标场景而得到的多个图像；通过预先保存的特征变换矩阵将多个图像进行拼接，得到目标场景的完整图像；其中，多路相机按预设相对位置摆放，特征变换矩阵为预先基于预设相对位置计算得到而保存的。本公开能够提高图像拼接来实时显示大视野图像时的流畅度。

技术研发人员：付粉香,罗元
受保护的技术使用者：北京奕斯伟计算技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13