【技術實現步驟摘要】
一種基于ORB特征的實時全景視頻拼接方法和裝置所屬
本專利技術屬于計算機視覺圖像處理
，特別是涉及一種基于ORB特征的實時全景視頻拼接方法和裝置。
技術介紹
圖像拼接技術就是將數張有部分重疊的圖像拼成一幅大型的無縫高分辨率圖像的技術。使用普通相機獲取寬視野的場景圖像，因為相機的分辨率一定，拍攝的場景越大，得到的圖像分辨率越低；而全景相機、廣角鏡頭等不僅非常昂貴，且失真嚴重。為了在不降低圖像分辨率的條件下獲取超寬視野，甚至360°的全景圖，出現了利用計算機進行圖像拼接方法，該方法在近兩年發展速度較快。現在圖像拼接技術已經成為計算機圖形學的研究焦點，被廣泛應用于空間探測、遙感圖像處理、醫學圖像分析、視頻壓縮和傳輸、虛擬現實技術、超分辨率重構等領域。圖像配準和圖像融合是圖像拼接的兩個關鍵技術。圖像配準是圖像融合的基礎，而且圖像配準算法的計算量一般非常大，因此圖像拼接技術的發展很大程度上取決于圖像配準技術的創新。專利申請號200810237427.8采用SIFT特征點進行圖片配準，雖然可以保證匹配的精度，但是運算量比較大。專利申請號201010587394.7采用SURF特征進行圖像配準，算法的復雜度得到了降低，但是它只對視頻的前幾幀圖像進行了配準，不能保證在攝像頭抖動等情況下的圖像拼接效果。專利申請號200910153173.6采用DSP和廣角鏡頭來做前景視覺泊車輔助裝置，但是廣角鏡頭的內部參數K和失真系數是事先通過固定位置獲取的，對于不同的車型和攝像頭震動適應性不強。因此迫切需要一種考慮能處理攝像頭旋轉和抖動、被拍攝物體尺寸和光照變化的實時全...
【技術保護點】
一種基于ORB特征的全景視頻實時拼接方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1開始操作，采集多路同步視頻數據；步驟2對同一時刻的各路圖像進行預處理即把彩色圖像變成256級的灰度圖像，并對圖像采用高斯濾波器進行去噪處理；步驟3采用ORB特征提取算法對同一時刻的各路圖像進行特征點提取并計算各特征點的ORB特征向量；步驟4采用最鄰近匹配法和RANSAC(隨機抽樣一致性)匹配算法求出同步視頻對應幀間的單應性矩陣；步驟5根據單應性矩陣進行視頻幀場景的拼接；步驟6輸出拼接后的視頻。
【技術特征摘要】
1.一種基于ORB特征的全景視頻實時拼接方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟I開始操作，采集多路同步視頻數據； 步驟2對同一時刻的各路圖像進行預處理即把彩色圖像變成256級的灰度圖像，并對圖像采用高斯濾波器進行去噪處理； 步驟3采用ORB特征提取算法對同一時刻的各路圖像進行特征點提取并計算各特征點的ORB特征向量； 步驟4采用最鄰近匹配法和RANSAC (隨機抽樣一致性)匹配算法求出同步視頻對應幀間的單應性矩陣； 步驟5根據單應性矩陣進行視頻幀場景的拼接； 步驟6輸出拼接后的視頻。2.根據權利要求1所述的步驟2中對同一時刻的各路圖像進行預處理即把彩色圖像變成256級的灰度圖像，并對圖像采用高斯濾波器進行去噪處理。具體包括以下步驟: 步驟 2-1:彩色圖像變成灰度圖像:Gray(x, y) = 0.3R(x, y) +0.59G(x, y) +0.11Β(χ,y); 步驟2-2:高斯濾波去噪處理，高斯濾波模板為:3.根據權利要求1所述的步驟3中，采用ORB特征提取算法對同一時刻的多路圖像進行特征點提取并計算各特征點的特征向量，其特征在于，其步驟包括: 步驟3-1:檢測以候選特征點為圓心、r為半徑的圓周上點的像素值，如果圓周上有足夠多的連續點與該候選點的灰度值差值大于閾值d，則認為該候選點為一個特征點。 4.根據權利要求1所述的步驟4中，采用最鄰近匹配法、RANSAC(隨機抽樣一致性)匹配算法求出視頻初始對應幀間的單應性矩陣，其...
【專利技術屬性】
技術研發人員：許雪梅，黃征宇，張鍵洋，杜捷，李麗嫻，李岸，周立超，陶少華，尹林子，
申請(專利權)人：中南大學，
類型：發明
國別省市：
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