專利名稱：：一種圖像拼接的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及一種對多幅圖像進(jìn)行拼接處理的方法和裝置。
背景技術(shù)：
：隨著拍照攝像技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的移動終端類設(shè)備都具有了拍照/攝像的功能，例如，手機(jī)、PDA設(shè)備等等，使得人們在生活或工作中，可以及時方便的紀(jì)錄周圍的景色和事物與朋友分享。但是由于這些普通攝像裝置的拍攝角度較小，難以直接獲取場景較大情況下的全景圖，因此，在圖像分享的過程中，人們有一個普遍的需求，就是希望將多張圖像組成一張大圖，展示出來；例如，用于展示更大視野范圍的景物，甚至希望用于展示360。視野的全景圖?，F(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)存在獲取全景圖的一些解決方案，例如，公開號為CN101082766的中國專利申請就公開了一種可在移動過程中快速拍攝全景圖像或全景圖像序列的設(shè)備和方法。所述的設(shè)備包括復(fù)數(shù)臺圖像采集裝置、同步控制系統(tǒng)以及全景圖像處理工作站；復(fù)數(shù)臺圖像采集裝置固定在同一水平面上，且其成像點近似重合于同一圓弧的圓心處。所述的方法包括步驟在移動過程中對某一點或運(yùn)動線路上的連續(xù)多個點的四周進(jìn)行360度的同步拍攝，所拍攝的圖像經(jīng)處理得到該點的全景圖或連續(xù)的全景圖像序列。該方案在得到多幅圖像后，釆用比較簡單的組合方式就可以獲得全景圖或連續(xù)的全景圖像序列；但是其需要比較苛刻的硬件設(shè)備、要求較高、架構(gòu)昂貴，不適合移動終端。為了避開昂貴苛刻的硬件設(shè)備要求，公開號為CN101079151的中國專利申請還公開了一種序列靜態(tài)圖像的全景生成方法，用于將一組靜態(tài)圖像拼接成一個柱形全景圖，該方法包括序列圖像的拍攝；對拍攝圖像的預(yù)處理；圖{象的4并4妻。該解決方案不需要昂貴的硬件投入，就可以得到較好的全景圖像，但是其要求至少包括從不同角度拍攝的12幅或者更多幅圖像組成圖像序列(各個圖像間必須要20%以上的重合區(qū)域)，并且無法對不同分辨率，拍攝角度變化較大，或者被旋轉(zhuǎn)的圖像進(jìn)行拼接，也就是說，上述解決方案對拍照攝像人員的拍照要求較高，可以適用于專業(yè)拍照人員，但是無法適用于移動終端的大多數(shù)用戶(一般拍照水平)；并且該解決方案的計算方法比較復(fù)雜，無法滿足移動終端實時拼接展示的需求?？傊?，需要本領(lǐng)域技術(shù)人員迫切解決的一個技術(shù)問題就是如何能夠創(chuàng)造性的提供一種圖像拼接的方法，無需對拍照設(shè)備、拍照人員以及所拍攝的各個圖像作較多的限制要求。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種對多幅圖像進(jìn)行拼接處理的方法以及一種具有圖像拼接功能的移動終端，其能夠?qū)Χ喾鶊D像進(jìn)行組合拼接展示，并且可以適用于一般拍照水平的大多數(shù)用戶所拍攝的普通圖像。為了解決上述問題，本發(fā)明公開了一種圖像拼接的方法，包括針對待拼接的第一圖像和第二圖像，分別提取各圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；依據(jù)所述的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。優(yōu)選的，該方法可以采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。優(yōu)選的，該方法可以通過以下方式獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。或者，該方法也可以通過以下方式獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，釆用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；獲取第二圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。優(yōu)選的，該方法還可以包括依據(jù)第一圖像調(diào)整第二圖像的圖像特性，所述圖像特性包括光照特性或者分辨率。優(yōu)選的，該方法還可以包括對待拼接圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括降噪或者灰度變換。依據(jù)本發(fā)明的另一實施例，還公開了一種圖像拼接的方法，包括步驟a、針對待拼接的多個圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；步驟b、獲取第一圖像與其他圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；步驟c、依據(jù)關(guān)鍵點對的匹配情況，從所述多個待拼接圖像中，確定與第一圖像最匹配的第二圖像；步驟d、對第一圖像和第二圖像進(jìn)行拼接；步驟e、以拼接后的圖像為第一圖像返回步驟b,直至拼接完所有待拼接圖像；其中，步驟d具體包括依據(jù)第一圖像和第二圖像的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。優(yōu)選的，所述最匹配的情況可以包括關(guān)鍵點對的數(shù)目最多；和/或，各個關(guān)鍵點對中兩個關(guān)鍵點之間的距離的和為最小。優(yōu)選的，該方法可以采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。優(yōu)選的，該方法可以通過以下方式獲取第一圖像與另一圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于另一圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵9點，得到關(guān)鍵點對?；蛘?，該方法也可以通過以下方式獲取第一圖像與另一圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于另一圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；獲取另一圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。依據(jù)本發(fā)明的另一實施例，還公開了一種圖像拼接的裝置，包括關(guān)鍵點提取單元，用于針對待拼接的第一圖像和第二圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；關(guān)鍵點對獲取單元，用于獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；變換單元，用于依據(jù)所述的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；以及，依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；拼接執(zhí)行單元，用于將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。優(yōu)選的，所述關(guān)^:點提取單元可以采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。優(yōu)選的，所述關(guān)鍵點對獲取單元可以包括K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。或者，所述關(guān)鍵點對獲取單元也可以包括K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；過濾模塊，用于獲取第二圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。優(yōu)選的，所述圖像拼接裝置設(shè)置在具有攝像功能的移動終端中。依據(jù)本發(fā)明的另一實施例，還公開了一種圖像拼接的裝置，包括關(guān)鍵點提取單元，用于針對待拼接的多個圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；關(guān)鍵點對獲取單元，用于獲取第一圖像與其他圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；圖像選擇單元，用于依據(jù)關(guān)鍵點對的匹配情況，從所述多個待拼接圖像中，確定與第一圖像最匹配的第二圖像；拼接單元，用于對第一圖像和第二圖像進(jìn)行拼接；循環(huán)控制單元，用于以拼接后的圖像為第一圖像，通知關(guān)鍵點對獲取單元、圖像選擇單元和拼接單元繼續(xù)執(zhí)行，直至拼接完所有待拼接圖像；其中，拼接單元具體包括變換模塊，用于依據(jù)第一圖像和第二圖像的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；以及，依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；拼接處理模塊，用于將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。優(yōu)選的，所述最匹配的情況可以包括關(guān)鍵點對的數(shù)目最多；和/或，各個關(guān)鍵點對中兩個關(guān)鍵點之間的距離的和為最小。優(yōu)選的，所述關(guān)鍵點提取單元可以采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。優(yōu)選的，所述關(guān)^:點對獲取單元可以包括K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于另一圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。優(yōu)選的，所述關(guān)鍵點對獲取單元也可以包括K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于另一圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，荻取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；過濾模塊，用于獲取另一圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；以及，比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。優(yōu)選的，所述圖像拼接裝置可以設(shè)置在具有才聶像功能的移動終端中。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點本發(fā)明直接針對各個圖像提取特征點參數(shù)，然后依據(jù)各個特征點確定不同圖像間的匹配程度；進(jìn)而再對匹配度較高的相鄰圖像，依據(jù)特征點的映射關(guān)系進(jìn)行拼接，可以適用于兩幅及以上的圖像的拼接。由于本發(fā)明是直接依據(jù)特征點進(jìn)行計算和拼接的，因此不需要事先知道各個圖像的排列順序、不需要事先確定各個圖像的重合區(qū)域位置和多少(占百分比)，不需要限制各個圖像的拍攝角度，完全可以適用于一般拍照水平的移動終端大多數(shù)用戶。本發(fā)明可以適用于旋轉(zhuǎn)、縮放、角度變換等等復(fù)雜圖像間的拼接，簡單方便，非常適合移動終端的實時應(yīng)用。圖1是本發(fā)明一種圖像拼接的方法實施例1的步驟流程圖2是方法實施例1中尋找尺度空間的極值點的示意圖3是方法實施例1中采用直方圖統(tǒng)計鄰域像素的梯度方向的示意圖4是方法實施例1中生成關(guān)鍵點描述子的示意圖5是本發(fā)明一種圖像拼接的方法實施例2的步驟流程圖6是本發(fā)明一種圖像拼接的裝置實施例1的結(jié)構(gòu)框圖7是本發(fā)明一種圖像拼接的裝置實施例2的結(jié)構(gòu)框圖。具體實施例方式為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。本發(fā)明可以在由計算機(jī)執(zhí)行的計算機(jī)可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類塊可以位于包括存儲設(shè)備在內(nèi)的本地和遠(yuǎn)程計算機(jī)存儲介質(zhì)中。參照圖1,示出了本發(fā)明一種圖像拼接的方法實施例1，具體可以包括步驟IOI、針對待拼接的第一圖像和第二圖像，分別提取各圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；所述第一圖像和第二圖像可以為用戶從圖像庫中選取的；步驟102、獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；步驟103、依據(jù)所述的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；例如，采用多項式擬合回歸得到所述變換關(guān)系Jm=a0+a;+a2_y+a3x2+a^Ay+a5<y2Lv=60++62_y+63x2++Z)5y將得到的關(guān)鍵點對的位置數(shù)據(jù)(x，y)代入上面的方程，建立齊次最小二乘方程組并求解可以得到參數(shù)a"&,，其中，i=0-5。步驟104、依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；例如，釆用上述參數(shù)《,^所確定的變換關(guān)系方程對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行坐標(biāo)變換；步驟105、將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。實際上，步驟104中的變換過程就得到了第二圖像的各個圖像點拼接到第一圖像上時的新坐標(biāo)，在同一個坐標(biāo)維度內(nèi)，就可以很容易的實現(xiàn)二者的拼接。由于用戶通過攝像裝置所釆集(一般為動態(tài)釆集)的圖像可能存在模糊、噪聲干擾等問題，為保證圖像質(zhì)量，在本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例中，在步驟101之前還可以包括步驟100:對待拼接圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理可以包括降噪或者灰度變換等等，必要時還可以進(jìn)行坐標(biāo)變換等預(yù)處理過程。13另外，由于用戶所選取的待拼接圖像可能在原攝像角度、亮度等各種釆集條件上存在差異，所以兩個拼接后的圖像，可能會存在不同的圖像特性，因此，在本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例中，在步驟105之后還可以包括步驟106:依據(jù)第一圖像調(diào)整第二圖像的圖像特性，所述圖像特性包括光照特性或者分辨率等等。例如，按照第一圖像的光照特性調(diào)整第二圖像的光照特性，以適應(yīng)第一圖像；或者，按照第一圖像的分辨率通過上采樣或者下采樣調(diào)整第二圖像的分辨率，以適應(yīng)第一圖像；或者，對兩個圖像的拼接邊界進(jìn)行平滑處理等等。下面簡單介紹一種可行的獲取圖像關(guān)鍵點及其特征參數(shù)的方式采用尺度不變特征變換算法(SIFT算法)提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。SIFT算法提取的結(jié)果是得到大量的分布于不同尺度上的高維描述字表示的特征。簡單描述SIFT算法過程如下(1)、檢測尺度空間極值點為了有效的在尺度空間檢測到穩(wěn)定的關(guān)鍵點，本發(fā)明可以采用高斯差分尺度空間(DOGscale-space),利用不同尺度的高斯差分核與圖像巻積，構(gòu)建圖像金字塔，生成所需的尺度空間。_y,cr)=(C(;c，y，A:cr)—G(x,少,cr))*/(x，y)=丄(x，y，A:cr)—少,cr)其中，(X,y)是空間坐標(biāo)，O"是尺度坐標(biāo)，G(JC，少,C7)是尺度可變高斯函數(shù)，具體的，假設(shè)所構(gòu)建的圖像金字塔共p組，每組有s層，其中，下一組的圖像由上一組圖像降采樣得到。(2)、精確定位極值點為了尋找尺度空間的極值點，每一個釆樣點要和它所有的相鄰點比較，看其是否比它的圖像域和尺度域的相鄰點大或者小。如圖2所示，中間的檢測點"X"和它同尺度的8個相鄰點和上下相鄰尺度對應(yīng)的9x2個點共26個點"O"比較，以確保在尺度空間和二維圖像空間都檢測到極值點。(3)、為每個關(guān)鍵點指定方向參數(shù)本步驟可以利用關(guān)鍵點鄰域像素的梯度方向分布特性為每個關(guān)鍵點指定方向參數(shù)，使DOG算子具備旋轉(zhuǎn)不變性。(xj)=V(i(x+1,力—￡(x—l,力)2+("x,少+l)-"x,jK-l))2e(x,力="an2(("x,少+l)-丄(x，少-l))/(￡(x+l，>)—￡(x-l,力))上式為坐標(biāo)(x,y)處的梯度的模值和方向公式。其中L所用的尺度為每個關(guān)鍵點各自所在的尺度。在實際計算時，本發(fā)明可以在以關(guān)鍵點為中心的鄰域窗口內(nèi)采樣，并用直方圖統(tǒng)計鄰域像素的梯度方向。梯度直方圖的范圍是0~360度，其中每10度一個柱，總共36個柱。直方圖的峰值則代表了該關(guān)鍵點處鄰域梯度的主方向，即作為該關(guān)鍵點的方向。圖3是采用7個柱時使用梯度直方圖為關(guān)一建點確定主方向的示例。在梯度方向直方圖中，當(dāng)存在另一個相當(dāng)于主峰值80%能量的峰值時，則將這個方向認(rèn)為是該關(guān)鍵點的輔方向。一個關(guān)鍵點可能會被指定具有多個方向(一個主方向，多個輔方向)，這可以增強(qiáng)匹配的魯棒性。至此，圖像的關(guān)鍵點已基本檢測完畢，每個關(guān)鍵點包括三個信息位置、所處尺度、方向；由此可以確定一個SIFT特征區(qū)域。(4)、生成關(guān)鍵點描述子本步驟用于將上述的關(guān)鍵點的三個信息，生成描述子(特征參數(shù))，以便于后續(xù)計算；當(dāng)然，特征參數(shù)的具體形式，本發(fā)明并不需要加以限制。首先，將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)為關(guān)鍵點的方向，以確保旋轉(zhuǎn)不變性。接下來，以關(guān)鍵點為中心取8x8的窗口。參照圖4，左部分為領(lǐng)域梯度方向示意，其中的中央黑點為當(dāng)前關(guān)鍵點的位置，每個小格代表關(guān)鍵點鄰域所在尺度空間的一個像素，箭頭方向代表該像素的梯度方向，箭頭長度代表梯度模值，圖中外圍的圈代表高斯加權(quán)的范圍(越靠近關(guān)鍵點的像素梯度方向信息貢獻(xiàn)越大)。然后，在每4x4的小塊上計算8個方向的梯度方向直方圖，繪制每個梯度方向的累加值，即可形成一個種子點，如圖4右部分所示(關(guān)鍵點特征向量示意)。此圖中一個關(guān)鍵點由2x2共4個種子點組成，每個種子點有8個方向向量信息。這種鄰域方向性信息聯(lián)合的思想增強(qiáng)了算法抗噪聲的能力，同時對于含有定位誤差的特征匹配也提供了較好的容4晉性。優(yōu)選的，為了增強(qiáng)匹配的穩(wěn)健性，本發(fā)明可以對每個關(guān)鍵點使用4x4共16個種子點來描述，這樣對于一個關(guān)鍵點就可以產(chǎn)生128個數(shù)據(jù)，即最終形成128維的SIFT特征向量。此時SIFT特征向量已經(jīng)去除了尺度變化、旋轉(zhuǎn)等幾何變形因素的影響，再繼續(xù)將特征向量的長度歸一化，則可以進(jìn)一步去除光照變化的影響。需要說明的是，除了上述的實現(xiàn)算法，本發(fā)明還可以采用角點檢測算法或者基于邊緣檢測的匹配算法等等。其中，角點檢測算法是一種直接利用圖像灰度有效地進(jìn)行邊緣、角點檢測的圖像處理算法。下面簡單介紹，如何從兩個圖像的各個關(guān)鍵點之間獲取所需的關(guān)鍵點對。例3。，參照下表<table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table>實施方式1本發(fā)明可以通過以下方式獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。本發(fā)明中采用的KD-tree技術(shù)，檢索速度快，其空間復(fù)雜度與數(shù)據(jù)集的維數(shù)成線性關(guān)系，且與二級存儲器實現(xiàn)相容，因此是非常有效的一種索引算法(可以滿足移動終端的實時性需求)。它的基本思想是按照一定的準(zhǔn)則將數(shù)據(jù)集切分為兩個子數(shù)據(jù)集，再對此兩個子數(shù)據(jù)集遞歸切分，形成一棵^r索樹。K最近鄰(k-NearestNeighbor,KNN)搜索算法，是一個理論上比較成熟的方法，可以較好的在KD-tree中，獲取一個樣本在特征空間中的一個或多個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本；在此本發(fā)明不再詳述。實施方式2本發(fā)明也通過以下方式獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對(1)依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；(2)對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；(3)獲取第二圖像的該關(guān)鍵點kp與最鄰近關(guān)鍵點kpl的距離|kpkPi|，以及該關(guān)鍵點kp與次鄰近關(guān)鍵點kp2的距離lkpokp2l;(4)比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。實施方式2與實施方式1的改進(jìn)之處在于，增加了篩選過濾步驟，以排除一些匹配誤差較大的特征點對。因為基于最鄰近點搜索算法，對于第二圖像的一個關(guān)4建點，可以在第一圖像的KD-tree中，找到至少一個最鄰近關(guān)4建點，但是其是否為真正的較佳匹配，并不能確定。對于具有最鄰近關(guān)鍵點kpl和次鄰近關(guān)鍵點kp2的一個關(guān)鍵點而言，其和kpl匹配程度越高，與kp2的匹配程度越低，說明該關(guān)鍵點與kpl為匹配的關(guān)鍵點對。具體的，可以通過比較lkpokpll和lkpokp21，如果前者越小，而后者越大，那么說明該關(guān)鍵點kp與最鄰近關(guān)鍵點kpl匹配的質(zhì)量越好，那么匹配誤差的可能性就越低。因此，可以用兩者之比來衡量匹配的質(zhì)量，如果滿足|kpokpl|J|kpkp2|則認(rèn)為kp與kpl匹配，其中義為常量且0<;1<1,—般的義取0.65、0.7或者0.75等經(jīng)驗值，這樣就可以排除一些匹配誤差較大的特征點對。參照圖5，示出了本發(fā)明一種圖像拼接的方法實施例2，具體包括步驟501、針對待拼接的多個圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；步驟502、獲取第一圖像與其他圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；步驟503、依據(jù)關(guān)鍵點對的匹配情況，從多個待拼接圖像中，確定與第一圖像最匹配的第二圖像；步驟504、對第一圖像和第二圖像進(jìn)行拼接；步驟505、以拼接后的圖像為第一圖像返回步驟502，直至拼接完所有待拼接圖像；其中，步驟504具體包括依據(jù)第一圖像和第二圖像的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。對于步驟504的具體執(zhí)行過程，在實施例1中已經(jīng)詳細(xì)描述，所以在此不再贅述。實施例2與實施例1的區(qū)別在于，實施例2可以適用于多幅圖像的拼接。其中，主要增加了待拼接的第二圖像的選擇，以及對步驟循環(huán)的控制過程。例如，假設(shè)用戶隨意確定了其中一副圖像為參考圖像(第一圖像)，則從其余圖像中與該第一圖像最相匹配的作為首先拼接的對象，然后再以拼接后的圖像作為參考圖像，在其余圖像中尋找最匹配的圖像，作為下一個拼接的對象；這樣對于多幅圖像而言，可以獲得較佳的匹配效果，提高拼接質(zhì)量。對于判定兩個圖像是否為最相匹配的方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以釆用各種可行方案；例如，當(dāng)某一圖像與所述參考圖像相匹配的關(guān)鍵點對的數(shù)目最多，就說明二者是最匹配的圖像，可以用于拼接。再例如，也可以計算兩個圖像所對應(yīng)的各個關(guān)鍵點對中兩個關(guān)鍵點之間的距離的和HIkpiokp';I;如果距離和為最小，也可以在一定程度上說明兩個圖像的匹配程度比較高。當(dāng)然，后面的計算距離和的方式也可以結(jié)合關(guān)鍵點對數(shù)目的方式實施，例如，當(dāng)存在多個圖像與所述參考圖像的關(guān)鍵點對的數(shù)目相同時，則可以采用比較距離和的方式獲取最匹配的圖像作為本次拼接對象。在本實施例中，也可以采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。對于獲取兩個圖像之間的關(guān)鍵點對的方式，可以采用實施例1中所述的任意實現(xiàn)方式，在此不再詳述。參照圖6，示出了本發(fā)明一種圖像拼接的裝置實施例1，具體可以包括關(guān)鍵點提取單元601、用于針對待拼接的第一圖像和第二圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；例如，可以采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；關(guān)鍵點對獲取單元602，用于獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；變換單元603,用于依據(jù)所述的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；以及，依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；拼接執(zhí)行單元604，用于將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。當(dāng)采用圖1所示方法實施例中所述的關(guān)鍵點對獲取方式1時，所述關(guān)鍵點對獲取單元602可以包括以下兩個模塊K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。19當(dāng)采用圖1所示方法實施例中所述的關(guān)鍵點對獲取方式2時，所述關(guān)鍵點對獲取單元602可以包括以下三個模塊K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；過濾模塊，用于獲取第二圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。在本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例中，本裝置實施例還可以包括調(diào)整單元605,用于依據(jù)第一圖像調(diào)整第二圖像的圖像特性，所述圖像特性包括光照特性或者分辨率；以提高兩個圖像的拼接融合效果。在本發(fā)明的另一優(yōu)選實施例中，本裝置實施例還可以包括預(yù)處理單元606,用于對待拼接圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括降噪或者灰度變換，以提高待拼接圖像的質(zhì)量。需要說明的是，本裝置實施例可以應(yīng)用在各種具有圖像處理功能的移動終端中，以滿足用戶隨時隨地對圖像拼接的需求；當(dāng)然，最佳的，本裝置實施例可以應(yīng)用在具有攝像功能的移動終端中，例如，拍照手機(jī)、拍照PDA等等，以滿足用戶隨拍隨拼的需求。參照圖7，示出了本發(fā)明一種圖像拼接的裝置實施例2，具體可以包括關(guān)鍵點提取單元701，用于針對待拼接的多個圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；關(guān)鍵點對獲取單元702，用于獲取第一圖像與其他圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；圖像選擇單元703,用于依據(jù)關(guān)鍵點對的匹配情況，從多個待拼接圖像中，確定與第一圖像最匹配的第二圖像；優(yōu)選的，用于確定是否最匹配的方式可以為關(guān)鍵點對的數(shù)目最多；和/或，各個關(guān)鍵點對中兩個關(guān)鍵點之間的距離的和為最?。黄唇訂卧?04,用于對第一圖像和第二圖像進(jìn)行拼接；循環(huán)控制單元705,用于以拼接后的圖像為第一圖像，通知關(guān)鍵點對獲取單元、圖像選擇單元和拼接單元繼續(xù)執(zhí)行，直至拼接完所有待拼接圖像；其中，4并接單元704具體包括變換模塊7041，用于依據(jù)第一圖像和第二圖像的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；以及，依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；拼接處理模塊7042,用于將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。本實施例也可以采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。本實施例中，所述關(guān)鍵點對獲取單元的實現(xiàn)方案與圖6所示的裝置實施例基本相同，在次不再贅述。需要說明的是，本說明書中的各個實施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可。對于裝置實施例而言，由于其與方法實施例基本相似，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。以上對本發(fā)明所提供的一種圖像拼接的方法和裝置，進(jìn)行了詳細(xì)介紹，的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。權(quán)利要求1、一種圖像拼接的方法，其特征在于，包括針對待拼接的第一圖像和第二圖像，分別提取各圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；依據(jù)所述的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。2、如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。3、如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，通過以下方式獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。4、如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，通過以下方式獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)^:點和次鄰近關(guān)鍵點；獲取第二圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。5、如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，還包括依據(jù)第一圖像調(diào)整第二圖像的圖像特性，所述圖像特性包括光照特性或者分辨率。6、如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，還包括對待拼接圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括降噪或者灰度變換。7、一種圖俜Jf接的方法，其特征在于，包括步驟a、針對待拼接的多個圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；步驟b、獲取第一圖像與其他圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；步驟c、依據(jù)關(guān)鍵點對的匹配情況，從所述多個待拼接圖像中，確定與第一圖像最匹配的第二圖像；步驟d、對第一圖像和第二圖像進(jìn)行拼接；步驟e、以拼接后的圖像為第一圖像返回步驟b，直至拼接完所有待拼接圖像；其中，步驟d具體包括依據(jù)第一圖像和第二圖像的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。8、如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述最匹配包括關(guān)鍵點對的數(shù)目最多；和/或，各個關(guān)鍵點對中兩個關(guān)鍵點之間的距離的和為最小。9、如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。10、如權(quán)利要求7或9所述的方法，其特征在于，通過以下方式獲取第一圖像與另一圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于另一圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。11、如權(quán)利要求7或9所述的方法，其特征在于，通過以下方式獲取第一圖像與另一圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；對于另一圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；獲取另一圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。12、一種圖像拼接的裝置，其特征在于，包括關(guān)鍵點提取單元，用于針對待拼接的第一圖像和第二圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；關(guān)鍵點對獲取單元,用于獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；變換單元，用于依據(jù)所述的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；以及，依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；拼接執(zhí)行單元，用于將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。13、如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點提取單元采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。14、如權(quán)利要求12或13所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點對獲取單元包括K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。15、如權(quán)利要求12或13所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點對獲取單元包括K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于第二圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；過濾模塊，用于獲取第二圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。16、如權(quán)利要求12或13所述的裝置，其特征在于，所述圖像拼接裝置設(shè)置在具有攝像功能的移動終端中。17、一種圖像拼接的裝置，其特征在于，包括關(guān)鍵點提取單元，用于針對待拼接的多個圖像，分別提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；關(guān)鍵點對獲取單元，用于獲取第一圖像與其他圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；圖像選擇單元，用于依據(jù)關(guān)鍵點對的匹配情況，從所述多個待拼接圖像中，確定與第一圖像最匹配的第二圖像；拼接單元，用于對第一圖像和第二圖像進(jìn)行拼接；循環(huán)控制單元，用于以拼接后的圖像為第一圖像，通知關(guān)鍵點對獲取單元、圖像選擇單元和拼接單元繼續(xù)執(zhí)行，直至拼接完所有待拼接圖像；其中，拼接單元具體包括變換模塊，用于依據(jù)第一圖像和第二圖像的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；以及，依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；拼接處理模塊，用于將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。18、如權(quán)利要求17所述的裝置，其特征在于，所述最匹配包括關(guān)鍵點對的數(shù)目最多；和/或，各個關(guān)鍵點對中兩個關(guān)鍵點之間的距離的和為最小。19、如權(quán)利要求17所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點提取單元采用尺度不變特征變換算法提取各個圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)。20、如權(quán)利要求17或19所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點對獲取單元包括K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于另一圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，荻取第一圖像中與其對應(yīng)的關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點對。21、如權(quán)利要求17或19所述的裝置，其特征在于，所述關(guān)鍵點對獲取單元包括K-d樹創(chuàng)建模塊，用于依據(jù)第一圖像的關(guān)鍵點及其特征參數(shù)，創(chuàng)建K-d樹；搜索模塊，用于對于另一圖像的每個關(guān)鍵點，采用最鄰近點搜索算法，獲取第一圖像中與其對應(yīng)的最鄰近關(guān)鍵點和次鄰近關(guān)鍵點；過濾模塊，用于獲取另一圖像的該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點的距離，以及該關(guān)鍵點與次鄰近關(guān)鍵點的距離；以及，比較上述兩個距離，如果滿足預(yù)置條件，則確定該關(guān)鍵點與最鄰近關(guān)鍵點為匹配的關(guān)鍵點對。22、如權(quán)利要求17或19所述的裝置，其特征在于，所述圖像拼接裝置設(shè)置在具有攝像功能的移動終端中。全文摘要本發(fā)明提供了一種圖像拼接的方法，包括針對待拼接的第一圖像和第二圖像，分別提取各圖像的關(guān)鍵點及關(guān)鍵點的特征參數(shù)；獲取第一圖像與第二圖像之間對應(yīng)的關(guān)鍵點對；依據(jù)所述的關(guān)鍵點對，獲取兩幅圖像的圖像點位置坐標(biāo)間的變換關(guān)系；依據(jù)所述變換關(guān)系，對第二圖像上的各個圖像點進(jìn)行變換；將變換后的第二圖像與第一圖像進(jìn)行拼接，得到拼接后的圖像。本發(fā)明是直接依據(jù)圖像特征點進(jìn)行計算和拼接的，可以適用于一般拍照水平的移動終端大多數(shù)用戶；可以適用于旋轉(zhuǎn)、縮放、角度變換等等復(fù)雜圖像間的拼接，簡單方便，非常適合移動終端的實時應(yīng)用。文檔編號G06T3/00GK101504761SQ20091007681公開日2009年8月12日申請日期2009年1月21日優(yōu)先權(quán)日2009年1月21日發(fā)明者盧曉鵬申請人:北京中星微電子有限公司