本发明涉及图像拼接方法,具体涉及一种地下暗环境环境重建图像拼接方法。
背景技术:
1、图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术,随着计算机视觉的发展,图像处理得到了广泛的应用,然而很多场景下都存在着图像拼接存在重影、伪影等问题,这大大地限制了检测技术的发展空间近年来,人们对暗视觉图像的增强方法进行了大量的研究,现有的图像增强算法主要分为两类,一类是基于图像处理技术的非物理模型算法,例如:直方图均衡化、基于retinex理论的图像增强以及基于人类视觉系统的图像复原算法的方法。另一类是基于物理模型(主要是大气散射模型)的算法。但是这些方法处理后的图像中存在点光源,颜色失真严重,而且计算量过大,使用不方便。
技术实现思路
1、本发明提供一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:
3、一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,包括以下步骤,步骤一,特征点提取,步骤二,图像增强,步骤三,特征点匹配,步骤四,图像融合。
4、本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤一中还包括有数据获取、相机标定、特征提取和点云转换等步骤,所述数据获取步骤利用kinect设备进行数据采集,kinect有彩色相机和深度相机,可以同时获得rgb彩色数据和depth深度数据,拍摄的结果需要对kinect利用openni驱动程序编程来获取。
5、本发明技术方案的进一步改进在于:所述相机标定步骤通过相机的内参来进行深度数据到点云的转换,来确定场景中物体表面的某点与三维空间中点云中某点的对应关系。
6、本发明技术方案的进一步改进在于:所述特征提取步骤基于图像原理和检测方法对彩色图像进行局部特征提取,将二维彩色图像数据进行抽象,利用特征提取算法计算出满足的条件的像素点。
7、本发明技术方案的进一步改进在于:所述点云转换步骤对特征提出步骤中得到的特征点进行匹配和去误匹配操作后得到的点进行计算和坐标变换转化为点云数据,由图像坐标系中的点转换为空间坐标系中的点。
8、本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤二中利用双边滤波的改进retinex算法对图片进行增强。
9、本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤三中通过surf算法求得所有特征点的描述子特征向量,找到两幅图的相同区域中描述同一物体特征的特征点。
10、本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤四中还包括有全影影像拼接和点云与全景融合步骤,所述全影影像拼接步骤通过数据处理平台融合计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及其他数学工具将多幅图像拼接成720°的全景图,对图像进行畸变校正,所述点云与全景融合步骤通过slam的三维激光扫描技术构建场景空间信息,采用点云与影像精确融合形成数据库。
11、由于采用了上述技术方案,本发明相对现有技术来说,取得的技术进步是:
12、1、本发明提供一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,通过特征点提取、数据获取、相机标定、特征提取和点云转换等步骤的相互作用下,通过利用kinect设备进行数据采集,通过相机的内参来确定场景中物体表面的某点与三维空间中点云中某点的对应关系,之后将二维彩色图像数据进行抽象,利用特征提取算法计算出满足的条件的像素点,并且将得到的特征点进行匹配和去误操作,由图像坐标系中的点转换为空间坐标系中的点,能够强化图像之间的相关性,使得图像之间相同事务所在的像素点能够匹配,达到减少不匹配部分的计算量从而达到减少点云数量的目的。
13、2、本发明提供一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,通过图像增强和特征点匹配等步骤的相互作用下,利用双边滤波的改进retinex算法对图片进行增强,通过surf算法求得所有特征点的描述子特征向量,找到两幅图的相同区域中描述同一物体特征的特征点,不仅增加了暗区域有效匹配点,提高匹配融合效率,更增强了人眼的视觉效果。
14、3、本发明提供一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,通过图像融合、全影影像拼接和点云与全景融合步骤等步骤的相互作用下,利用数据处理平台融合其他工具将多幅图像拼接成全景图,对图像进行畸变校正,并且构件场景信息,能够让不同的图片在拼接合并后形成一张完全聚焦的清晰图像,改进图像数据,实现图像数据的升级。
1.一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,其特征在于:所述步骤一中还包括有数据获取、相机标定、特征提取和点云转换步骤,所述数据获取步骤利用kinect设备进行数据采集,kinect有彩色相机和深度相机,可以同时获得rgb彩色数据和depth深度数据,拍摄的结果需要对kinect利用openni驱动程序编程来获取。
3.根据权利要求2所述的一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,其特征在于:所述相机标定步骤通过相机的内参来进行深度数据到点云的转换,来确定场景中物体表面的某点与三维空间中点云中某点的对应关系。
4.根据权利要求2所述的一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,其特征在于:所述特征提取步骤基于图像原理和检测方法对彩色图像进行局部特征提取,将二维彩色图像数据进行抽象,利用特征提取算法计算出满足的条件的像素点。
5.根据权利要求2所述的一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,其特征在于:所述点云转换步骤对特征提出步骤中得到的特征点进行匹配和去误匹配操作后得到的点进行计算和坐标变换转化为点云数据,由图像坐标系中的点转换为空间坐标系中的点。
6.根据权利要求1所述的一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,其特征在于:所述步骤二中利用双边滤波的改进retinex算法对图片进行增强。
7.根据权利要求1所述的一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,其特征在于:所述步骤三中通过surf算法求得所有特征点的描述子特征向量,找到两幅图的相同区域中描述同一物体特征的特征点。
8.根据权利要求1所述的一种地下暗环境环境重建图像拼接方法,其特征在于:所述步骤四中还包括有全影影像拼接和点云与全景融合步骤,所述全影影像拼接步骤通过数据处理平台融合计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及其他数学工具将多幅图像拼接成720°的全景图,对图像进行畸变校正,所述点云与全景融合步骤通过slam的三维激光扫描技术构建场景空间信息,采用点云与影像精确融合形成数据库。