一種3d圖像拼接技術(shù)的制作方法
【專利摘要】圖像拼接的做法多種多樣。以前常用的方法主要針對2D圖像，近年來3D的拍攝和顯示技術(shù)發(fā)展迅速。圖像處理的方法也需要對應(yīng)的從2D轉(zhuǎn)到3D中來。本發(fā)明解決了3D圖像拼接的問題。使用了2維sift圖像匹配，深度校準(zhǔn)，3維sift特征點(diǎn)檢測等方法的結(jié)合，計(jì)算3D圖像的匹配變換陣。完成了3D圖像匹配的算法。
【專利說明】一種3D圖像拼接技術(shù)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像拼接技術(shù)，尤其涉及基于3D圖像的拼接算法。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像拼接是將一組重疊圖像的集合拼接成一幅較寬視角的無縫高分辨率圖像或360度全景圖像的技術(shù)，它涉及到計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)和圖像處理等學(xué)科。圖像拼接技術(shù)最早應(yīng)用在航空領(lǐng)域，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于宇宙空間探測、海底勘測、醫(yī)學(xué)、氣象、地質(zhì)勘測、軍事、視頻壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng)域。
[0003]圖像拼接的做法多種多樣。常見的有基于特征點(diǎn)匹配的算法，該類方法的特點(diǎn):
(I)檢測圖中的特征點(diǎn)，如使用Sift算法，Harris算法等等。⑵對于多幅圖的點(diǎn)對點(diǎn)的像素匹配，如sift算法常常使用歐式距離進(jìn)行匹配，而Harris角點(diǎn)常用NCC算法匹配。(3)進(jìn)行空間變換，以仿射變換為變換模型，采用二次導(dǎo)向匹配的方法來提取仿射變換矩陣。另夕卜，還有基于相機(jī)參數(shù)的匹配方法，這類算法要求知道相機(jī)的所有參數(shù)，運(yùn)動(dòng)軌跡，以此來計(jì)算投影變換矩陣。
[0004]以上的方法主要針對2D圖像，近年來3D的拍攝和顯示技術(shù)發(fā)展迅速。圖像處理的方法也需要對應(yīng)的從2D轉(zhuǎn)到3D中來。本發(fā)明解決了 3D圖像拼接的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是:3D圖像拼接的技術(shù)，用以獲得更大場景的3D圖像。
[0006]本發(fā)明為解決以上技術(shù)問題，所采用的技術(shù)方案是:
[0007]使用修改的sift算法實(shí)現(xiàn)2D特征點(diǎn)的提取
[0008]2D圖像的匹配，基于匹配的2D圖像匹配視深比例關(guān)系，獲得新的深度圖
[0009]使用3D視深計(jì)算特征點(diǎn)
[0010]使用基于加權(quán)歐式距離的算法，實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的匹配
[0011]通過匹配成功的特征點(diǎn)，計(jì)算4*3的3D空間變換陣。
[0012]本發(fā)明的有益效果如下:
[0013]本發(fā)明提供了 3D的圖像拼接方法，使得獲取高分辨率，大場景的3D圖像更加容易和便捷。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]圖1為本發(fā)明系統(tǒng)完整示意圖【具體實(shí)施方式】
[0015]2D特征提取:采用傳統(tǒng)的sift算子:
[0016]SIFT算法提取的SIFT特征向量具有如下特性:[0017]a) SIFT特征是圖像的局部特征，其對旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性。
[0018]b)獨(dú)特性(Distinctiveness)好,信息量豐富,適用于在海量特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的匹配。
[0019]c)多量性，即使少數(shù)的幾個(gè)物體也可以產(chǎn)生大量SIFT特征向量。
[0020]d)高速性，經(jīng)優(yōu)化的SIFT匹配算法甚至可以達(dá)到實(shí)時(shí)的要求。
[0021]e)可擴(kuò)展性，可以很方便的與其他形式的特征向量進(jìn)行聯(lián)合。
[0022]我們在圖像二維平面空間和DoG(Difference-of-Gaussian)尺度空間中同時(shí)檢測局部極值以作為特征點(diǎn)，以使特征具備良好的獨(dú)特性和穩(wěn)定性。DoG算子定義為兩個(gè)不同尺度的高斯核的差分，其具有計(jì)算簡單的特點(diǎn)，是歸一化LoG (LapIacian-of-Gaussian)算子的近似。
[0023]2D圖像的匹配采用的是基于歐式距離的點(diǎn)匹配，并去除匹配距離過大的點(diǎn)。
[0024]基于匹配的2D圖像匹配視深比例關(guān)系，獲得新的深度圖:
[0025]這部分是3D圖像匹配的關(guān)鍵。我們認(rèn)為，匹配的像素點(diǎn)視深與原圖的視深、原匹配圖像的坐標(biāo)位置相關(guān)?？紤]空間坐標(biāo)的偏移量，可以寫成:
[0026]hE = [wx, wy, wh, Wbias] * [X, y, h, I]'
[0027]對于多個(gè)匹配的像素點(diǎn)，我們使用回歸分析的方法計(jì)算獲得變換系數(shù)向量[wx，wy，wh, WbiaJ。并通過變換系數(shù)將匹配圖像的視深統(tǒng)一。
[0028]使用3D視深計(jì)算特征點(diǎn)，采用3D sift特征提取的方法，計(jì)算3D圖中的特征點(diǎn)。
[0029]通過匹配成功的特征點(diǎn)，計(jì)算4*3的3D空間變換陣W:
[0030]匹配的點(diǎn)的變換關(guān)系如下:
[0031][xE, yE, hE] = W*[xL, yL, hL, I] 1
[0032]使用回歸算法計(jì)算W。至此匹配完成。對于任意2張3D圖像，通過匹配后，可以得到一個(gè)變換陣W，將對應(yīng)的像素乘以W并和另外意圖圖像接起來，就可以獲得拼接完成的圖像。
【權(quán)利要求】
1.一種3D圖像拼接的算法，其特征在于: 先使用2D圖像的匹配，對深度圖進(jìn)行修正，然后再使用3D圖像的匹配。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的3D圖像拼接的算法，其特征在于: 先使用sift算法進(jìn)行2D圖像的匹配，通過匹配的2D圖像，將深度圖修正到統(tǒng)一的尺度上來。
【文檔編號】G06T3/40GK103593867SQ201210294650
【公開日】2014年2月19日 申請日期:2012年8月17日 優(yōu)先權(quán)日:2012年8月17日
【發(fā)明者】任治全, 鄭耀, 劉書, 陳曦 申請人:任治全