一种多视频融合方法、装置与系统与流程

技术特征：

1.一种多视频融合方法，其特征在于，包括：

获取全景视频信息以及多画面视频信息；

根据预设融合算法与预设融合方式对所述全景视频信息以及所述多画面视频信息进行融合。

2.如权利要求1所述的多视频融合方法，其特征在于，所述获取全景视频信息以及多画面视频信息包括：

通过多通道视频采集设备获取第一视频信息，以及通过全景视频采集设备获取第二视频信息；

对所述第二视频信息进行图像点特征提取，得到提取结果；

基于所述提取结果对所述第二视频信息进行视频拼接，获取所述拼接结果；

基于所述拼接结果对所述第二视频信息进行几何映射获取所述全景视频信息；

以及对所述第一视频信息做全景中定位设置，得到定位结果；

基于所述定位结果对所述第一视频信息进行几何映射，获取所述多画面视频信息。

3.如权利要求1所述的多视频融合方法，其特征在于，所述预设融合算法为辐射融合算法，具体包括：

首先，计算接缝位置处pi的像素差值，计算公式为：，

D(pi)＝IL(pi)-IR(pi)

其中IL(pi)和IR(pi)分别代表在pi位置左边图像的像素值和右边图像的像素值；

然后，在pi位置处上部分和下部分各辐射n/2个点，总共n个点的差值，并乘以权重系数得到q位置像素差值，计算公式为：

其中，wi(q)为权重系数，且权重系数的计算公式为：

其中||pi-q||代表pi和q之间的欧氏距离；

对所述全景视频信息以及所述多画面视频信息按照融合区域大小和q位置像素差值进行融合处理，计算公式为：

其中，I'L(q)代表左边图像融合后的像素值，x代表q点和pi点的距离，xb代表融合区域的半径大小，I、R(q)代表右边图像融合后的像素值。

4.如权利要求1所述的多视频融合方法，其特征在于，所述预设融合方式至少包括如下之一：

将所述多画面视频信息融合在所述全景视频信息中；

将所述全景视频信息融合在所述多画面视频信息中；以及

将所述全景视频信息融合在所述全景视频信息中。

5.一种多视频融合装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取全景视频信息以及多画面视频信息；

融合模块，用于根据预设融合算法与预设融合方式对所述全景视频信息以及所述多画面视频信息进行融合。

6.如权利要求5所述的多视频融合装置，其特征在于，所述获取模块包括：

采集模块，用于通过多通道视频采集设备获取第一视频信息，以及通过全景视频采集设备获取第二视频信息；

提取模块，用于对所述第二视频信息进行图像点特征提取，得到提取结果；

拼接模块，用于基于所述提取结果对所述第二视频信息进行视频拼接，获取所述拼接结果；

第一映射模块，用于基于所述拼接结果对所述第二视频信息进行几何映射获取所述全景视频信息；

定位模块，用于以及对所述第一视频信息做全景中定位设置，得到定位结果；

第二映射模块，用于基于所述定位结果对所述第一视频信息进行几何映射，获取所述多画面视频信息。

7.如权利要求1所述的多视频融合装置，其特征在于，所述融合模块包括计算模块，所述计算模块用于：

首先，计算接缝位置处pi的像素差值，计算公式为：，

D(pi)＝IL(pi)-IR(pi)

其中IL(pi)和IR(pi)分别代表在pi位置左边图像的像素值和右边图像的像素值；

然后，在pi位置处上部分和下部分各辐射n/2个点，总共n个点的差值，并乘以权重系数得到q位置像素差值，计算公式为：

其中，wi(q)为权重系数，且权重系数的计算公式为：

其中||pi-q||代表pi和q之间的欧氏距离；

对所述全景视频信息以及所述多画面视频信息按照融合区域大小和q位置像素差值进行融合处理，计算公式为：

其中，I'L(q)代表左边图像融合后的像素值，x代表q点和pi点的距离，xb代表融合区域的半径大小，I、R(q)代表右边图像融合后的像素值。

8.如权利要求1所述的多视频融合装置，其特征在于，所述预设融合方式至少包括如下之一：

将所述多画面视频信息融合在所述全景视频信息中；

将所述全景视频信息融合在所述多画面视频信息中；以及

将所述全景视频信息融合在所述全景视频信息中。

9.一种多视频融合系统，其特征在于，包括权利要去5至8任一项所述的多视频融合装置。