專利名稱：一種圖像拼接算法定量評(píng)價(jià)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明包含了圖像拼接、圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)等技術(shù)，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，涉及一種圖像拼接算法定量評(píng)價(jià)方法。
背景技術(shù)：
隨著電子信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，能夠獲取、記錄視頻信息的設(shè)備日益普及， 但與人眼的視場(chǎng)范圍相比，普通攝像機(jī)的視場(chǎng)要小得多，如何有效的利用計(jì)算機(jī)技術(shù)擴(kuò)大攝像機(jī)拍攝圖像和視頻的視場(chǎng)范圍，引起了研究者的廣泛注意。圖像拼接技術(shù)可以解決由于攝相機(jī)等成像儀器的視角和大小的限制，不能產(chǎn)生很大圖片的問題。所謂圖像拼接是通過對(duì)齊一系列空間重疊的圖像，構(gòu)造一個(gè)無縫的、高清晰的寬視角圖像或者360度視角的全景的技術(shù)。一般來講，圖像拼接過程可分為圖像配準(zhǔn)和圖像融合兩大步驟。首先，對(duì)于圖像配準(zhǔn)來說，實(shí)際是尋找待拼接圖像序列的重疊范圍和重疊位置的過程，它包括局部配準(zhǔn)和全局配準(zhǔn)局部配準(zhǔn)技術(shù)是指兩兩相鄰圖像之間的配準(zhǔn)，將待拼接圖像通過運(yùn)動(dòng)參數(shù)變換，對(duì)齊到參考圖像的坐標(biāo)系下；全局配準(zhǔn)技術(shù)是指多幅圖像進(jìn)行配準(zhǔn)時(shí)，尋找全局一致的對(duì)齊參數(shù)使所有待拼接圖像間的配準(zhǔn)誤差達(dá)到最小。其次，對(duì)于圖像融合來說，它的主要目的是為消除重疊區(qū)域圖像的光強(qiáng)不連續(xù)性或運(yùn)動(dòng)物體的重復(fù)性，平滑過渡重疊區(qū)域，形成完整無縫的大視場(chǎng)圖像。因此，從上述過程可以看出，圖像拼接算法性能的好壞受圖像配準(zhǔn)和圖像融合兩大步驟的共同影響。針對(duì)拼接合成圖像進(jìn)行算法評(píng)價(jià)是不可或缺的，但對(duì)于圖像拼接算法的定量評(píng)價(jià)分析，目前尚無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。已有的評(píng)價(jià)方法是在定義全景參考圖像的基礎(chǔ)上，將拼接圖像與其進(jìn)行比對(duì)，但全景參考圖像的獲取工作較為困難；或是在已知全景參考圖像前提下，模擬攝像運(yùn)動(dòng)生成仿真拼接序列源圖像，再進(jìn)行拼接進(jìn)而比較算法。它們都需要大量的人工干預(yù)和繁雜的計(jì)算。一般情況下，圖像拼接結(jié)果可能出現(xiàn)的瑕疵種類分為4種⑴亮度階躍變化；(2) 拼接模糊；C3)拼接錯(cuò)位、不連續(xù)；(4)運(yùn)動(dòng)物體剪切等。上述不同類型的拼接瑕疵有的是全局性，有的是局部性的，我們提出一種基于整體評(píng)價(jià)和局部評(píng)價(jià)的圖像拼接算法的定量評(píng)價(jià)方法，它僅需根據(jù)最終拼接合成結(jié)果和實(shí)際采集的拼接序列圖像進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，把對(duì)圖像拼接算法的評(píng)價(jià)看作是一個(gè)評(píng)估決策系統(tǒng)，從獲取的拼接圖像性能上來直接反映拼接算法的性能，無需事先獲取全景參考圖像，降低人工干預(yù)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有圖像拼接評(píng)價(jià)存在的困難，建立一種圖像拼接算法定量評(píng)價(jià)方法，可進(jìn)行定量評(píng)估圖像拼接算法性能的客觀評(píng)價(jià)方法。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，其主要步驟如下第一步采用不同的待評(píng)價(jià)拼接算法對(duì)拼接序列圖像進(jìn)行拼接，獲得各自的拼接合成圖像；
第二步對(duì)拼接合成圖像進(jìn)行整體統(tǒng)計(jì)，計(jì)算全局評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括對(duì)圖像質(zhì)量本身的評(píng)價(jià)和拼接算法計(jì)算復(fù)雜度的估計(jì)；第三步從拼接合成圖像中選取感興趣區(qū)域，確定其所屬的拼接序列圖像在拼接合成圖像中的位置范圍，并將該拼接序列圖像作為參考圖像，選取該位置范圍內(nèi)的拼接合成圖像，經(jīng)變換形成與拼接原圖像大小一致的局部圖像，與參考圖像進(jìn)行有參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，計(jì)算局部評(píng)價(jià)指標(biāo)，此處與拼接序列圖像的比較進(jìn)行隨機(jī)或依次比較，平均值作為局部評(píng)價(jià)結(jié)果；第四步采用多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法構(gòu)建圖像拼接評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層次，依據(jù)拼接要求和目的，確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，并歸一化各評(píng)價(jià)指標(biāo)，逐級(jí)加權(quán)聚合，最終獲得綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。所述的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括信息熵、清晰度、計(jì)算復(fù)雜度、配準(zhǔn)誤差、峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度六種，各指標(biāo)的具體計(jì)算方法如下1)信息熵通過下式計(jì)算拼接合成圖像Im。s的信息熵
權(quán)利要求
1.一種圖像拼接算法定量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括如下步驟第一步采用不同的待評(píng)價(jià)拼接算法對(duì)拼接序列圖像進(jìn)行拼接，獲得各自的拼接合成圖像；第二步對(duì)拼接合成圖像進(jìn)行整體統(tǒng)計(jì)，計(jì)算全局評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括對(duì)圖像質(zhì)量本身的評(píng)價(jià)和拼接算法計(jì)算復(fù)雜度的估計(jì)；第三步從拼接合成圖像中選取感興趣區(qū)域，確定其所屬的拼接序列圖像在拼接合成圖像中的位置范圍，并將該拼接序列圖像作為參考圖像，選取該位置范圍內(nèi)的拼接合成圖像，經(jīng)變換形成與拼接原圖像大小一致的局部圖像，與參考圖像進(jìn)行有參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)， 計(jì)算局部評(píng)價(jià)指標(biāo)，此處與拼接序列圖像的比較進(jìn)行隨機(jī)或依次比較，平均值作為局部評(píng)價(jià)結(jié)果；第四步采用多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法構(gòu)建圖像拼接評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層次，依據(jù)拼接要求和目的，確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，并歸一化各評(píng)價(jià)指標(biāo)，逐級(jí)加權(quán)聚合，最終獲得綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的一種圖像拼接算法定量評(píng)價(jià)方法，其特征在于所述的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括信息熵、清晰度、計(jì)算復(fù)雜度、配準(zhǔn)誤差、峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度六種，各指標(biāo)的具體計(jì)算方法如下1)信息熵通過下式計(jì)算拼接合成圖像Im。s的信息熵
3.如權(quán)利要求1或2所述的一種圖像拼接算法定量評(píng)價(jià)方法，其特征在于所述的采用層次分析法評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層次對(duì)各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行選擇，具體步驟如下步驟1.建立遞階層次結(jié)構(gòu)，將圖像拼接評(píng)價(jià)問題進(jìn)行分組，形成圖像拼接評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層次關(guān)系；步驟2.構(gòu)造兩兩比較的判斷矩陣；步驟3.層次單排序，計(jì)算單一權(quán)重向量單一權(quán)重向量即各下屬元素相對(duì)于上屬元素的重要性程度的量化評(píng)判結(jié)果；步驟4.檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性；步驟5.層次總排序，計(jì)算總權(quán)重向量計(jì)算同一層次所有因素對(duì)于最高層相對(duì)重要性的排序權(quán)值，稱為層次總排序；步驟6.層次總排序的一致性檢驗(yàn)。
全文摘要
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，涉及一種圖像拼接算法定量評(píng)價(jià)方法。本發(fā)明采用不同的待評(píng)價(jià)拼接算法對(duì)拼接序列圖像進(jìn)行拼接，獲得各自的拼接合成圖像；對(duì)拼接合成圖像進(jìn)行整體統(tǒng)計(jì)，計(jì)算全局評(píng)價(jià)指標(biāo)；針對(duì)局部拼接合成圖像，選取相應(yīng)的拼接序列圖像作為參考圖像，進(jìn)行有參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，計(jì)算局部評(píng)價(jià)指標(biāo)；采用多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法構(gòu)建圖像拼接評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層次，依據(jù)拼接要求和目的，確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，并歸一化各評(píng)價(jià)指標(biāo)，逐級(jí)加權(quán)聚合，最終獲得綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。本發(fā)明能夠克服現(xiàn)有拼接評(píng)價(jià)算法存在的困難，其評(píng)價(jià)結(jié)果符合人的主觀判斷結(jié)果，具有客觀性、一致性與穩(wěn)定性。本發(fā)明亦可用于圖像融合等算法的定量綜合評(píng)價(jià)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102169576SQ20111008405
公開日2011年8月31日 申請(qǐng)日期2011年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月2日
發(fā)明者張娟, 鄒麗暉, 陳杰 申請(qǐng)人:北京理工大學(xué)