全景图像生成过程中的时间戳消除和重置方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种全景图像生成过程中的时间戳消除和重置方法及系统，其中方法包括以下步骤：在秒位转换帧中确定整个时间戳区域；移动摄像头到第一个预置点，捕获第一幅图像，然后移动摄像头到第二个预置点，捕获第二幅图像，使得第二幅图像中被时间戳覆盖的区域露出；找到第一幅图像中被时间戳覆盖的那部分区域在第二幅图像中的对应区域，截取该对应区域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除；将多个摄像头拍摄的视频按照上述步骤进行时间戳的消除，再拼接为全景视频；将原来定位和识别出的时间戳重新移植到全景视频新的位置上。本发明能够从根本上解决视频中消除时间戳的问题，是真正意义上的消除时间戳，实时性和精确性较好。
【专利说明】全景图像生成过程中的时间戳消除和重置方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及时间戳消除方法，尤其涉及一种全景图像生成过程中的时间戳消除和 重置方法及系统。
【背景技术】
[0002] 每一段监控视频通常都存在一个时间戳，当多个监控视频融合为一个全景视频 时，会同时出现多个时间戳，如何高效地去除视频中出现的时间戳，是本算法研究的主要内 容。
[0003] 现有的监控视频中时间戳的保存存在两种类型，一种是带有电子时间轨道的视 频，该视频的时间戳和视频文件之间是完全独立分开保存的，这种时间戳可以被人为更改， 因而存在安全隐患。另一种是视频和时间戳融为一体，时间戳是视频中不可分割的一部分， 因而无法被更改，故安全性能好。本方法是针对第二种类型的时间戳设计的方法。
[0004] 目前时间戳消除主要有以下技术：
[0005] 1、利用周围像素点来填充时间戳所在像素点
[0006] 即先对时间戳所在区域进行定位，并获取时间戳数字像素点和周围像素点的颜 色信息，然后利用周围像素点对时间戳所在的数字像素点进行颜色填充。但是由于视频中 背景往往较为复杂，颜色和场景经常处于变化状态，故直接用周围像素点来填充存在较大 的误差，而且伴随有噪声和变形，因此准确率和速度上均无法满足实时快速时间戳消除的 要求。
[0007] 2、基于样图的纹理合成（texture synthesis from samples，TSFS)
[0008] 基于样图的纹理合成技术是近几年迅速发展起来的一种新的纹理拼接技术，它基 于给定的小区域纹理样本，按照表面的几何形状，拼合生成整个曲面的纹理，它在视觉上是 相似而连续的。但是由于视频中背景较为复杂，用单一的样图纹理合成来填充时间戳区域， 准确率方面存在一定误差，无法满足当前视频分析的要求。
【发明内容】
[0009] 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中消除时间戳的方法准确率和速度 上均无法满足实时快速时间戳消除要求的缺陷，提供一种实时性和精确性较好的全景图像 生成过程中的时间戳消除和重置方法。
[0010] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0011] 提供一种全景图像生成过程中的时间戳消除和重置方法，包括以下步骤：
[0012] S1、依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并在该转换帧中确定整个时间戳 区域；
[0013] S2、移动摄像头到第一个预置点，捕获第一幅图像，然后移动摄像头到第二个预置 点，捕获第二幅图像，使得第二幅图像中被时间戳覆盖的区域露出；
[0014] S3、找到第一幅图像中被时间戳覆盖的那部分区域在第二幅图像中的对应区域， 截取该对应区域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除；
[0015] S4、将多个摄像头拍摄的视频按照步骤S1-S3进行时间戳的消除，再将消除了时 间戳的视频拼接为全景视频；
[0016] S5、利用步骤S1中的时钟识别技术，将原来定位和识别出的时间戳重新移植到全 景视频新的位置上。
[0017] 本发明所述的方法中，步骤S1具体为：
[0018] S11、依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并确定秒位数字粗选区域；
[0019] S12、在秒位数字粗选区域内依据秒位数字和背景颜色进一步确定秒位数字区 域；
[0020] S13、依据时钟数字位置关系确定余下三个时钟数字区域以及日期数字所在区域， 从而确定整个时间戳区域。
[0021] 3、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：
[0022] S31、两幅图像的重叠区域定位：结合云台标定计算两帧图像之间的估计平移参数 ΛΧ和Λ Y，利用估计平移参数ΛΧ和Λ Y，定位出两幅图像的重叠区域；
[0023] S32、提取图像特征点：利用surf算法提取待匹配的第一幅图像重叠区域中的 所有特征点，形成特征点集匕={fn，f 12，…，f1N1}，其中N1为第一幅图像中提取的特征 点个数，并利用surf算法提取第二幅图像重叠区域中的所有特征点，形成特征点集匕= if21，f22，…，f2N2}，其中N2为第二幅图像中提取的特征点个数；
[0024] S33、特征点匹配：将第一幅图像重叠区域的特征点集匕={fn，f12，…，f1N1}和第 二幅图像重叠区域的特征点集匕={f 21，f22，…，f2N2}进行匹配，根据匹配的特征点对，计算 两幅图像的单应性矩阵；
[0025] S34、时间戳的消除：根据单应性矩阵，由第二幅图像的时间戳所在位置计算出，在 第一幅图像中被时间戳遮盖的那部分区域在第二幅图像中对应的位置，截取该区域图像并 回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除。
[0026] 本发明所述的方法中，步骤S4具体为：
[0027] S41、在已经实现单个摄像头拍摄的视频时间戳消除的基础上，对于相邻的两个或 者两个以上的摄像机拍摄的有部分场景重叠的视频，进行相同方法的时间戳消除；
[0028] S42、从每个视频中同步选取稳定的某一帧，然后将各个相邻视频对应的帧之间从 左到右依次进行两两图像匹配，实现多幅图像的拼接，进而实现多个视频的拼接，形成全景 视频。
[0029] 本发明还提供了一种全景图像生成过程中的时间戳消除和重置系统，包括：
[0030] 时间戳区域定位模块，用于依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并在该转 换帧中确定整个时间戳区域；
[0031] 预置点图像获取模块，用于移动摄像头到第一个预置点，捕获第一幅图像，然后 移动摄像头到第二个预置点，捕获第二幅图像，使得第二幅图像中被时间戳覆盖的区域露 出；
[0032] 时间戳消除模块，用于找到第一幅图像中被时间戳覆盖的那部分区域在第二幅图 像中的对应区域，截取该对应区域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除；
[0033] 全景视频时间戳消除模块，用于将多个摄像头拍摄的视频进行时间戳的消除，再 将消除了时间戳的视频拼接为全景视频；
[0034] 时间戳重置模块，用于根据时间戳区域定位模块中的时钟识别技术，将原来定位 和识别出的时间戳重新移植到全景视频新的位置上。
[0035] 本发明所述的系统中，所述时间戳区域定位模块具体包括：
[0036] 秒位数字初步定位模块，用于依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并确定 秒位数字粗选区域；
[0037] 秒位数字精确定位模块，用于在秒位数字粗选区域内依据秒位数字和背景颜色进 一步确定秒位数字区域；
[0038] 其他时钟数字及日期定位模块，用于依据时钟数字位置关系确定余下三个时钟数 字区域以及日期数字所在区域，从而确定整个时间戳区域。
[0039] 本发明所述的系统中，所述时间戳消除模块具体包括：
[0040] 两幅图像重叠区域定位模块，用于结合云台标定计算两帧图像之间的估计平移参 数ΛΧ和Λ Y，利用估计平移参数ΛΧ和Λ Y，定位出两幅图像的重叠区域；
[0041] 图像特征点提取模块，用于利用surf算法提取待匹配的第一幅图像重叠区域中 的所有特征点，形成特征点集？ 1 = {fn，f12，…，f1N1}，其中N1为第一幅图像中提取的特征 点个数，并利用surf算法提取第二幅图像重叠区域中的所有特征点，形成特征点集匕= if21，f22，…，f2N2}，其中N2为第二幅图像中提取的特征点个数；
[0042] 特征点匹配模块，用于将第一幅图像重叠区域的特征点集Fi = {fn，f12，…，f1N1} 和第二幅图像重叠区域的特征点集F 2 = {f21，f22，…，f2N2}进行匹配，根据匹配的特征点对， 计算两幅图像的单应性矩阵；
[0043] 时间戳区域图像回填模块，用于根据单应性矩阵，由第二幅图像的时间戳所在位 置计算出，在第一幅图像中被时间戳遮盖的那部分区域在第二幅图像中对应的位置，截取 该区域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除。
[0044] 本发明所述的系统中，所述全景视频时间戳消除模块具体包括：
[0045] 单个视频的时间戳消除模块，用于在已经实现单个摄像头拍摄的视频时间戳消除 的基础上，对于相邻的两个或者两个以上的摄像机拍摄的有部分场景重叠的视频，进行相 同方法的时间戳消除；
[0046] 全景视频拼接模块，用于从每个视频中同步选取稳定的某一帧，然后将各个相邻 视频对应的帧之间从左到右依次进行两两图像匹配，实现多幅图像的拼接，进而实现多个 视频的拼接，形成全景视频。
[0047] 本发明产生的有益效果是：本发明通过计算机控制摄像头移动，根据第二幅图像 的时间戳所在位置计算出，在第一幅中被时间戳遮盖的那部分区域在第二幅图像中对应的 位置，截取该区域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳消除的功能，这样的做法能够从 根本上解决视频中消除时间戳的问题，是真正意义上的消除时间戳，实时性和精确性较好。 [0048] 进一步地，利用计算机控制摄像头移动，获取到估计平移参数，该参数能够初步定 位出两幅图像的重叠区域，缩小了两幅图像特征点提取的范围，而没有采用现有的基于整 幅图像特征点匹配的思路，这样大大提高了特征点提取和匹配的精度和速度。
【专利附图】
【附图说明】
[0049] 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
[0050] 图1是本发明实施例全景图像生产过程中时间戳消除方法和重置方法的流程图。
[0051] 图2是本发明实施例时钟数字颜色的提取过程示意，其中图2(a)和图2(b)分别 为数字区域和背景区域的采样示意；图2(c)和图2(d)分别为对应图2(a)和图2(b)的灰 度直方图；图2(e)为提取出的10秒内的秒位数字序列；图2(f)为提取出的一个完整的时 钟区域示例。
[0052] 图3是本发明实施例定位一个完整的时间戳区域的示例。
[0053] 图4(a)、4(b)是本发明实施例在图像中提取特征点（用圆圈标记）的示例，其中 4(a)表示一幅图像中找到的所有的特征点（用圆圈标记）的示例，4(b)表示另一幅图像中 找到的所有的特征点（用圆圈标记）的示例。
[0054] 图5是本发明实施例一个两幅图像特征点匹配的示例。
[0055] 图6是本发明实施例一个实现时间戳消除功能的示例。
[0056] 图7(a)_7(f)是本发明实施例从两个摄像头中同时各捕获一个当前帧并拼接成 带有时间戳重置的全景帧过程示意图，其中图7(a)、7(b)两个图分别是从两个摄像头中捕 获的当前帧图像，7(c)、7(d)两个图分别是对图7(a)、7(b)进行时间戳消除的帧图像，图 7(e)是由7(c)和7(d)两个帧拼接成的全景帧图像，图7(f)是对图7(e)的图像进行时间 戳重置的全景帧图像。
[0057] 图8是本发明实施例全景图像生成过程中的时间戳消除和重置系统结构示意图。
【具体实施方式】
[0058] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不 用于限定本发明。
[0059] 如图1所示，本发明实施例全景图像生成过程中的时间戳消除和重置方法，包括 以下步骤：
[0060] S1、依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并在该转换帧中确定整个时间戳 区域；
[0061] S2、移动摄像头到第一个预置点，捕获第一幅图像，然后移动摄像头到第二个预置 点，捕获第二幅图像，使得第二幅图像中被时间戳覆盖的区域露出；
[0062] S3、找到第一幅图像中被时间戳覆盖的那部分区域在第二幅图像中的对应区域， 截取该对应区域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除；
[0063] S4、将多个摄像头拍摄的视频按照步骤S1-S3进行时间戳的消除，再将消除了时 间戳的视频拼接为全景视频；
[0064] S5、利用步骤S1中的时钟识别技术，将原来定位和识别出的时间戳重新移植到全 景视频新的位置上。
[0065] 本发明的一个实施例中，步骤S1具体包括以下步骤：
[0066] S11、依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并确定秒位数字粗选区域；
[0067] S12、在秒位数字粗选区域内依据秒位数字和背景颜色进一步确定秒位数字区 域；
[0068] S13、依据时钟数字位置关系确定余下三个时钟数字区域以及日期数字所在区域， 从而确定整个时间戳区域。
[0069] 本发明的一个实施例中，步骤S3具体包括以下步骤：
[0070] S31、两幅图像的重叠区域定位：结合云台标定计算两帧图像之间的估计平移参数 ΛΧ和ΛΥ，利用估计平移参数ΛΧ和ΛΥ，定位出两幅图像的重叠区域；
[0071] S32、提取图像特征点：利用surf算法提取待匹配的第一幅图像重叠区域中的 所有特征点，形成特征点集？1 = {fn，f12，…，f1N1}，其中N1为第一幅图像中提取的特征 点个数，并利用surf算法提取第二幅图像重叠区域中的所有特征点，形成特征点集匕= if21，f22，…，f2N2}，其中N2为第二幅图像中提取的特征点个数；
[0072] S33、特征点匹配：将第一幅图像重叠区域的特征点集匕={fn，f12，…，f1N1}和第 二幅图像重叠区域的特征点集匕={f 21，f22，…，f2N2}进行匹配，根据匹配的特征点对，计算 两幅图像的单应性矩阵；
[0073] S34、根据单应性矩阵，由第二幅图像的时间戳所在位置计算出，在第一幅图像中 被时间戳遮盖的那部分区域在第二幅图像中对应的位置，截取该区域图像并回填到第一幅 图像中，实现时间戳的消除。
[0074] 本发明的一个实施例中，步骤S4具体包括以下步骤：
[0075] S41、在已经实现单个摄像头拍摄的视频时间戳消除的基础上，对于相邻的两个或 者两个以上的摄像机拍摄的有部分场景重叠的视频，进行相同方法的时间戳消除；
[0076] S42、从每个视频中同步选取稳定的某一帧，然后将各个相邻视频对应的帧之间从 左到右依次进行两两图像匹配，实现多幅图像的拼接，进而实现多个视频的拼接，形成全景 视频。
[0077] 本发明的一个较佳实施例中，本发明需要输入一段带有时间戳的监控视频和摄像 头控制参数，经过本发明的时间戳消除处理后，输出一段去除时间戳的监控视频，将多个监 控视频按照相同方法进行时间戳消除后，再将这些视频进行全景拼接，最终形成全景视频， 最后在全景视频上重置时间戳。
[0078] 该较佳实施例中，具体包括以下步骤：
[0079] 步骤1:时间戳定位
[0080] 1. 1秒框数字的定位
[0081] 1. 2其他时钟数字的定位
[0082] 1.3日期数字的定位
[0083] 1 · 4时间戳区域的定位
[0084] 步骤2 :两幅图像的重叠区域定位
[0085] 步骤3:提取图像特征点
[0086] 3. 1尺度空间极值检测
[0087] 3. 2特征点定位
[0088] 3. 3方向赋值
[0089] 3. 4特征描述符计算
[0090] 步骤4:特征点匹配
[0091] 4.1K-D树最近邻搜索
[0092] 4. 2最近邻次近邻比值判别
[0093] 4. 3计算仿射单应性矩阵homography
[0094] 步骤5:时间戳消除 [0095] 步骤6:形成全景视频
[0096] 步骤7 :在全景视频中移植新的时间戳
[0097] 每一步的【具体实施方式】分别如下：
[0098] 步骤1:时间戳定位
[0099] 依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，进一步确定秒位数字粗选区域。在秒 位数字粗选区域内依据秒位数字和背景颜色精准确定秒位数字区域，进一步依据时钟数字 位置关系确定余下三个时钟数字区域以及日期数字所在区域，从而确定整个时间戳区域。 具体的实施步骤如下：
[0100] 步骤1.1秒框数字的定位
[0101] 在视频帧流中，确定满足秒钟数字变化周期性的秒位转换帧F及该帧F内的潜在 秒位像素点，按照潜在秒位像素点的分布密度和面积越大则为秒位数字粗选区域的可能 性越大的原则选取秒位数字粗选区域；秒钟数字变化的周期性是指秒位数字在某一帧发生 变化，而在之前及之后的R帧都保持不变，R为视频的每秒传输帧数，见图2 (a)-2 (f)所示。
[0102] 步骤1. 2其他时钟数字的定位
[0103] 首先依据预定的时钟数字颜色和背景色在秒位数字粗选区域进一步精准确定秒 位数字区域，再以秒位数字区域为基准，结合时钟数字颜色和背景色以及四个时钟数字间 的位置和大小关系确定余下的十秒位、分位和十分位三个时钟数字区域，见图3所示。
[0104] 步骤1.3日期数字的定位
[0105] 参照上一步定位其他时钟数字的定位方法来进行。具体为：结合时钟数字颜色和 背景色以及日期数字间的位置和大小关系确定年、月、日这三个日期数字区域。
[0106] 步骤1. 4时间戳区域的定位
[0107] 综合步骤1. 1、1. 2、1. 3各步骤的定位情况，确定整个时间戳的坐标位置、宽度及 商度，见图3所不。
[0108] 步骤2 :两幅图像的重叠区域定位
[0109] 本发明采用云台上下左右匀速运动来控制摄像头，实时地将此次拍摄下来的序列 帧进行处理。云台标定是指确定云台匀速运动的角速度v、云台转动Γ对应的像素点数k 与视频中图像帧移动的像素点P之间的关系，求取k步骤如下：
[0110] 1)云台启动后，读取云台水平（或垂直）角度θ i，获取图像L ;
[0111] 2)读取云台运动一定角度后的位置一一水平（或垂直）角度θ2，获取图像1 2;
[0112] 3)用相位相关法求图像Ip 12的水平（或垂直）移动像素点ρ ;
[0113] 4)根据公式⑵来计算k的值。k表示云台移动Γ对应的像素点数。
[0114] k = ρ/ ( θ 2- Θ j) (1)
[0115] 在完成云台标定后，移动摄像头到第一个预置点，读取云台水平（或垂直）角度 θ /并捕获一帧图像V (第一幅图像），然后移动摄像头到第二个预置点，使得被时间戳 覆盖的区域被露出，读取云台水平（或垂直）角度θ2'并捕获另一帧图像ι 2'(第二幅图 像），根据公式（3)计算ρ的值，进而计算两帧图像之间的估计平移参数ΛΧ和ΛΥ，并定位 出两幅图像的重叠区域。
[0116]
【权利要求】
1. 一种全景图像生成过程中的时间戳消除和重置方法，其特征在于，包括以下步骤： 51、 依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并在该转换帧中确定整个时间戳区 域； 52、 移动摄像头到第一个预置点，捕获第一幅图像，然后移动摄像头到第二个预置点， 捕获第二幅图像，使得第二幅图像中被时间戳覆盖的区域露出； 53、 找到第一幅图像中被时间戳覆盖的那部分区域在第二幅图像中的对应区域，截取 该对应区域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除； 54、 将多个摄像头拍摄的视频按照步骤S1-S3进行时间戳的消除，再将消除了时间戳 的视频拼接为全景视频； 55、 利用步骤S1中的时钟识别技术，将原来定位和识别出的时间戳重新移植到全景视 频新的位置上。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为： 511、 依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并确定秒位数字粗选区域； 512、 在秒位数字粗选区域内依据秒位数字和背景颜色进一步确定秒位数字区域； 513、 依据时钟数字位置关系确定余下三个时钟数字区域以及日期数字所在区域，从而 确定整个时间戳区域。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为： 531、 两幅图像的重叠区域定位：结合云台标定计算两帧图像之间的估计平移参数
利用估计平移参
定位出两幅图像的重叠区域； 532、 提取图像特征点：利用surf算法提取待匹配的第一幅图像重叠区域中的所 有特征点，形成特征点_
，其中N1为第一幅图像中提取的特
征点个数，并利用surf算法提取第二幅图像重叠区域中的所有特征点，形成特征点集 - -- --- 其中N2为第二幅图像中提取的牲紅占+敝·
533、 特征点匹配：将第一幅图像重叠区域的特征点集 】和第 二幅图像重叠区域的特征点I
:行匹配，根据匹配的特征点对， 计算两幅图像的单应性矩阵； 534、 时间戳的消除：根据单应性矩阵，由第二幅图像的时间戳所在位置计算出，在第一 幅图像中被时间戳遮盖的那部分区域在第二幅图像中对应的位置，截取该区域图像并回填 到第一幅图像中，实现时间戳的消除。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体为： 541、 在已经实现单个摄像头拍摄的视频时间戳消除的基础上，对于相邻的两个或者两 个以上的摄像机拍摄的有部分场景重叠的视频，进行相同方法的时间戳消除； 542、 从每个视频中同步选取稳定的某一帧，然后将各个相邻视频对应的帧之间从左 到右依次进行两两图像匹配，实现多幅图像的拼接，进而实现多个视频的拼接，形成全景视 频。
5. -种全景图像生成过程中的时间戳消除和重置系统，其特征在于，包括： 时间戳区域定位模块，用于依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并在该转换帧 中确定整个时间戳区域； 预置点图像获取模块，用于移动摄像头到第一个预置点，捕获第一幅图像，然后移动摄 像头到第二个预置点，捕获第二幅图像，使得第二幅图像中被时间戳覆盖的区域露出； 时间戳消除模块，用于找到第一幅图像中被时间戳覆盖的那部分区域在第二幅图像中 的对应区域，截取该对应区域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除； 全景视频时间戳消除模块，用于将多个摄像头拍摄的视频进行时间戳的消除，再将消 除了时间戳的视频拼接为全景视频； 时间戳重置模块，用于根据时间戳区域定位模块中的时钟识别技术，将原来定位和识 别出的时间戳重新移植到全景视频新的位置上。
6. 根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述时间戳区域定位模块具体包括： 秒位数字初步定位模块，用于依据秒钟数字变化周期性确定秒位转换帧，并确定秒位 数字粗选区域； 秒位数字精确定位模块，用于在秒位数字粗选区域内依据秒位数字和背景颜色进一步 确定秒位数字区域； 其他时钟数字及日期定位模块，用于依据时钟数字位置关系确定余下三个时钟数字区 域以及日期数字所在区域，从而确定整个时间戳区域。
7. 根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述时间戳消除模块具体包括： 两幅图像重叠区域定位模块，用于结合云台标定计算两帧图像之间的估计平移参数
利用估计平移参I
位出两幅图像的重叠区域； 图像特征点提取模块，用于利用surf算法提取待匹配的第一幅图像重叠区域中的 所有特征点，形成特征点I
_中附为第一幅图像中提取的 特征点个数，并利用surf算法提取第二幅图像重叠区域中的所有特征点，形成特征点集
其中N2为第二幅图像中提取的特征点个数； 特征点匹配模块，用于将第一幅图像重叠区域的特征点集
和第二幅图像重叠区域的特征点
进行匹配，根据匹配的特征 点对，计算两幅图像的单应性矩阵； 时间戳区域图像回填模块，用于根据单应性矩阵，由第二幅图像的时间戳所在位置计 算出，在第一幅图像中被时间戳遮盖的那部分区域在第二幅图像中对应的位置，截取该区 域图像并回填到第一幅图像中，实现时间戳的消除。
8. 根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述全景视频时间戳消除模块具体包括： 单个视频的时间戳消除模块，用于在已经实现单个摄像头拍摄的视频时间戳消除的基 础上，对于相邻的两个或者两个以上的摄像机拍摄的有部分场景重叠的视频，进行相同方 法的时间戳消除； 全景视频拼接模块，用于从每个视频中同步选取稳定的某一帧，然后将各个相邻视频 对应的帧之间从左到右依次进行两两图像匹配，实现多幅图像的拼接，进而实现多个视频
【文档编号】H04N5/262GK104104911SQ201410317078
【公开日】2014年10月15日 申请日期:2014年7月4日 优先权日:2014年7月4日
【发明者】余新国, 成俊 申请人:华中师范大学