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用于用戶終端的全景圖像生成方法和裝置的制造方法

文檔序號:9275138閱讀:465來源:國知局
用于用戶終端的全景圖像生成方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于用戶終端的全景圖像生成方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]全景圖可以通過廣角拍攝獲取,但受限于拍攝硬件,更多的全景圖是由多張圖像拼接得到,以盡可能多表現(xiàn)出周圍的環(huán)境。現(xiàn)有技術(shù)中通常采用如下幾種方式由多個圖像拼接得到全景圖像:一種是通用拼接方法,該方法使用尺度不變特征轉(zhuǎn)換(Scale-1nvariant feature transform,SIFT)特征和光束法平差(bundle adjustment)優(yōu)化進(jìn)行圖像拼接,另一種是針對手機(jī)的拼接方法,可分為使用手機(jī)內(nèi)置的傳感器記錄手機(jī)運(yùn)行軌跡加速圖像拼接,以及,通過對重疊區(qū)域進(jìn)行顏色和光照補(bǔ)償,以提高拼接的圖像質(zhì)量。
[0003]但是,現(xiàn)有的通用拼接方法和現(xiàn)有的針對手機(jī)的拼接方法拼接速度都比較慢。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。
[0005]為此,本發(fā)明的一個目的在于提出一種用于用戶終端的全景圖像生成方法,該方法可以提高圖像拼接速度。
[0006]本發(fā)明的另一個目的在于提出一種用于用戶終端的全景圖像生成裝置。
[0007]為達(dá)到上述目的,本發(fā)明第一方面實(shí)施例提出的用于用戶終端的全景圖像生成方法,包括:獲取用戶終端拍攝的多張圖像,確定多張圖像之間的相鄰關(guān)系,并對相鄰圖像進(jìn)行特征匹配,獲取匹配的特征點(diǎn)對;根據(jù)所述匹配的特征點(diǎn)對和初始相機(jī)參數(shù),得到優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù);對相鄰圖像進(jìn)行顏色調(diào)整,得到顏色調(diào)整后的相鄰圖像;根據(jù)所述優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù),對所述顏色調(diào)整后的相鄰圖像進(jìn)行拼接,生成全景圖。
[0008]本發(fā)明第一方面實(shí)施例提出的用于用戶終端的全景圖像生成方法,通過確定多張圖像之間的相鄰關(guān)系,并對相鄰圖像進(jìn)行特征提取,可以滿足準(zhǔn)確度要求并可以降低特征提取的工作量,從而可以提高圖像拼接速度。
[0009]為達(dá)到上述目的,本發(fā)明第二方面實(shí)施例提出的用于用戶終端的全景圖像生成裝置,包括:匹配模塊,用于獲取用戶終端拍攝的多張圖像,確定多張圖像之間的相鄰關(guān)系,并對相鄰圖像進(jìn)行特征匹配,獲取匹配的特征點(diǎn)對;優(yōu)化模塊,用于根據(jù)所述匹配的特征點(diǎn)對和初始相機(jī)參數(shù),得到優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù);調(diào)整模塊,用于對相鄰圖像進(jìn)行顏色調(diào)整,得到顏色調(diào)整后的相鄰圖像;拼接模塊,用于根據(jù)所述優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù),對所述顏色調(diào)整后的相鄰圖像進(jìn)行拼接,生成全景圖。
[0010]本發(fā)明第二方面實(shí)施例提出的用于用戶終端的全景圖像生成裝置,通過確定多張圖像之間的相鄰關(guān)系,并對相鄰圖像進(jìn)行特征提取,可以滿足準(zhǔn)確度要求并可以降低特征提取的工作量,從而可以提高圖像拼接速度。
[0011]本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出,部分將從下面的描述中變得明顯,或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。
【附圖說明】
[0012]本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從下面結(jié)合附圖對實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解,其中:
[0013]圖1是本發(fā)明一實(shí)施例提出的用于用戶終端的全景圖像生成方法的流程示意圖;
[0014]圖2是本發(fā)明實(shí)施例中Sll的流程示意圖;
[0015]圖3是本發(fā)明實(shí)施例中S12的流程示意圖;
[0016]圖4是本發(fā)明實(shí)施例中S13的流程示意圖;
[0017]圖5是本發(fā)明實(shí)施例中S14的流程示意圖;
[0018]圖6a是本發(fā)明實(shí)施例中進(jìn)行拼接的圖像的示意圖;
[0019]圖6b是本發(fā)明實(shí)施例中圖像對應(yīng)的mask圖的示意圖;
[0020]圖6c是本發(fā)明實(shí)施例中拼接后的全景圖的示意圖;
[0021]圖7是本發(fā)明另一實(shí)施例提出的用于用戶終端的全景圖像生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖;
[0022]圖8是本發(fā)明另一實(shí)施例提出的用于用戶終端的全景圖像生成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0023]下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例,所述實(shí)施例的示例在附圖中示出,其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的模塊或具有相同或類似功能的模塊。下面通過參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的,僅用于解釋本發(fā)明,而不能理解為對本發(fā)明的限制。相反,本發(fā)明的實(shí)施例包括落入所附加權(quán)利要求書的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同物。
[0024]圖1是本發(fā)明一實(shí)施例提出的用于用戶終端的全景圖像生成方法的流程示意圖,該方法包括:
[0025]Sll:獲取用戶終端拍攝的多張圖像,確定多張圖像之間的相鄰關(guān)系,并對相鄰圖像進(jìn)行特征匹配,獲取匹配的特征點(diǎn)對;
[0026]其中,可以采用用戶終端的攝像頭對周圍環(huán)境進(jìn)行拍攝,得到不同狀態(tài)(如角度,光照等)下的多張圖像。
[0027]一個實(shí)施例中,為了降低運(yùn)算量,只計算相鄰圖像之間的匹配關(guān)系,而不對不相鄰的圖像之間的匹配關(guān)系進(jìn)行運(yùn)算。因此,可以先確定出相鄰圖像。
[0028]可選的,以用戶終端是移動設(shè)備為例,參見圖2,是Sll的實(shí)現(xiàn)流程圖,其中的從所述多張圖像中確定相鄰圖像,包括:
[0029]S21:對應(yīng)每張圖像,獲取拍攝所述圖像時,設(shè)置在所述移動設(shè)備內(nèi)的傳感器的信息,根據(jù)所述傳感器的信息確定相鄰圖像。
[0030]其中,傳感器例如陀螺儀、地磁儀或者重力感應(yīng)器等。
[0031]例如,在每次拍攝一張圖像時,記錄該圖像對應(yīng)的傳感器的信息,之后可以根據(jù)該信息確定出相鄰圖像。例如,第一圖像的角度是第一角度,第二圖像的角度是第二角度,第三圖像的角度是第三角度,假設(shè)第一角度與第二角度的差值小于第三角度與第一角度的差值,則可以確定第一圖像與第二圖像相鄰。當(dāng)然,可以理解的是,上述確定相鄰圖像的方式只是一種簡化示例,還可以采用其他方式實(shí)現(xiàn)。
[0032]本實(shí)施例中,通過采用移動設(shè)備內(nèi)的裝置可以充分利用移動設(shè)備自身資源,方便快捷的確定出相鄰圖像。
[0033]在確定出相鄰圖像后,可以對相鄰圖像中的每張圖像分別進(jìn)行特征提取,以完成特征匹配。
[0034]一個實(shí)施例中,參見圖2,其中的對相鄰圖像進(jìn)行特征匹配,獲取匹配的特征點(diǎn)對,包括:
[0035]S23:將相鄰圖像劃分為預(yù)設(shè)個數(shù)的區(qū)域,并在每個區(qū)域內(nèi),提取個數(shù)小于預(yù)設(shè)值的特征點(diǎn)。
[0036]例如,可以將相鄰圖像中的每張圖像分為四個區(qū)域,每個區(qū)域提取限定個數(shù)的特征點(diǎn)。
[0037]特征點(diǎn)可以具體是SIFT特征點(diǎn)。
[0038]S24:根據(jù)相鄰圖像內(nèi)提取的特征點(diǎn),進(jìn)行特征匹配,得到匹配的特征點(diǎn)對。
[0039]例如,采用隨機(jī)抽樣一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法,對相鄰圖像中的SIFT特征點(diǎn)進(jìn)行匹配,得到匹配的特征點(diǎn)對。
[0040]本實(shí)施例中,通過限定特征點(diǎn)的個數(shù),可以降低運(yùn)算量,從而提高拼接速度。
[0041]一個實(shí)施例中,在特征點(diǎn)提取之前可以先對圖像進(jìn)行預(yù)處理,和/或,在特征點(diǎn)對匹配之后再刪除一些匹配錯誤的特征點(diǎn)對。
[0042]參見圖2,還可以包括:
[0043]S22:對相鄰圖像進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理可以包括:顏色增強(qiáng),和/或,尺寸縮放。
[0044]其中,顏色增強(qiáng)是指對偏暗的圖像進(jìn)行增強(qiáng),例如,如果一張圖像的像素的亮度值小于預(yù)設(shè)值,則可以將該亮度值增加預(yù)設(shè)的增量。
[0045]尺寸縮放是指將原始圖像縮放成適用于移動設(shè)備處理的尺寸,其中,該尺寸可以根據(jù)移動設(shè)備的類別不同而確定。
[0046]在預(yù)處理之后,可以對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取和特征匹配,具體可以參見上述相關(guān)描述,在此不再贅述。
[0047]本實(shí)施例中,通過預(yù)處理,可以提高處理效果,并適應(yīng)于移動設(shè)備。
[0048]在采用RANSAC得到匹配的特征點(diǎn)對后,可能存在匹配錯誤的特征點(diǎn)對,因此,之后還可以去除匹配錯誤的特征點(diǎn)對。
[0049]一個實(shí)施例中,參見圖2,還可以包括:
[0050]S25:對所述匹配的特征點(diǎn)對進(jìn)行過濾處理,去除匹配錯誤的特征點(diǎn)對。
[0051 ] 其中,可以采用啟發(fā)式算法進(jìn)行過濾處理。
[0052]例如,假設(shè)兩對特征點(diǎn)對分別是A和B,C和D,以及,E和F等,則可以連接A和B,得到線段AB,類似的,還可以得到線段CD,EF等。之后,比較這些線段,將基本相同長度的,且基本是平行關(guān)系的線段對應(yīng)的特征點(diǎn)對進(jìn)行保留,去除其他特征點(diǎn)對。其中,去除的特征點(diǎn)對通常包括:匹配錯誤的SIFT特征點(diǎn)對,通常這些匹配錯誤的SIFT特征點(diǎn)對表現(xiàn)為不滿足基本平行,以及,錯誤的RANSAC內(nèi)點(diǎn)(inliers),通常這些錯誤的RANSAC內(nèi)點(diǎn)不滿足線段長度基本相同。
[0053]通過過濾處理,得到過濾處理后的匹配的特征點(diǎn)對,之后,在后續(xù)處理時,采用的匹配的特征點(diǎn)對是指過濾處理后的匹配的特征點(diǎn)對。
[0054]本實(shí)施例中,通過過濾處理,可以提高匹配的特征點(diǎn)對的準(zhǔn)確度,從而提高圖像拼接的準(zhǔn)確度。
[0055]S12:根據(jù)所述匹配的特征點(diǎn)對和初始相機(jī)參數(shù),得到優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù)。
[0056]其中,可以采用
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