本發(fā)明涉及圖像繪制技術(shù)的全景圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種遞歸圖像的快速顯示方法及裝置。

背景技術(shù)：

全景圖像是一種能為用戶提供超過人雙眼正常有效視角或雙眼余光視角，乃至360度超大視角瀏覽的實景圖片，作為圖像繪制技術(shù)的一種方法，它以離散的實景圖片作為源數(shù)據(jù)，通過對源數(shù)據(jù)的拼接融合處理，可以得到拍攝環(huán)境中各個視角的連續(xù)描述，具有繪制速度快，場景展示逼真度高等優(yōu)點?，F(xiàn)有的智能手機往往都提供構(gòu)造全景圖的功能，可以在智能手機上直接構(gòu)造并顯示全景圖，其全景圖的構(gòu)建，一方面要保持相機在水平直線上平移；另一方面要保證圖像的重疊區(qū)域達到20％左右，這就造成全景圖構(gòu)建不靈活，用戶體驗度低，圖像處理數(shù)據(jù)量大，效率低下等問題。

用戶在構(gòu)建全景圖時，會隨著景物的地理位置發(fā)生位置的變化和不同程度的相機的抖動，而不能保證相機是基于水平直線的平移，則采集的圖像序列的軌跡會是曲線，甚至產(chǎn)生圖像之間有間隔的情況。對于這種情況，采用當前方法構(gòu)建全景圖，就會產(chǎn)生圖像扭曲、失真嚴重，圖像無法拼接等缺陷。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種遞歸圖像的快速顯示方法及裝置，可以提高全景圖構(gòu)建的靈活性，同時提高處理效率，減小存儲，避免圖像處理時的冗余計算。

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種遞歸圖像的快速顯示方法，所述方法包括：

獲取圖像并進行預處理；

選定基準圖像，獲取像素點三維信息；

采用遞歸圖像方法對重疊圖像部分進行圖像融合；

采用遞歸圖像方法對分離圖像間隔部分產(chǎn)生插值圖像；

采用遞歸圖像方法對邊角部分產(chǎn)生插值圖像，獲得曲線流狀全景圖；

將曲線流狀全景圖進行裁剪、插補，獲得直方全景圖。

優(yōu)選地，所述獲取圖像并進行預處理的步驟，包括：

以任意平移方式進行拍攝，獲取圖像序列；

對圖像進行灰度化處理，采用gamma校正法進行平滑去噪處理；

對有重疊區(qū)域的圖像進行圖像特征點提取，獲得匹配區(qū)域；

進行坐標變換，將重疊的圖像、分離的圖像投影到同一平面。

優(yōu)選地，所述選定基準圖像，獲取像素點三維信息的步驟，包括：

選定平面上第一幅圖像為基準圖像，以其二維信息建立坐標系；

根據(jù)矩陣的平移變換計算出圖像的像素點二維坐標信息，與灰度值組成三維信息。

優(yōu)選地，所述采用遞歸圖像方法對重疊圖像部分進行圖像融合的步驟，包括：

從匹配的重疊區(qū)域選取關(guān)鍵像素點作為遞歸的頂點序列；

采用遞歸方式對像素點進行融合處理。

優(yōu)選地，所述采用遞歸圖像方法對邊角部分產(chǎn)生插值圖像，獲得曲線流狀全景圖的步驟，包括：

從圖像邊角部分選取目標區(qū)域；

采用遞歸方式對目標區(qū)域進行插值處理，得到插值圖像；

將插值圖像投影到原投影平面得到曲線流狀全景圖。

相應地，本發(fā)明實施例還提供一種遞歸圖像的快速顯示裝置，所述裝置包括：

預處理模塊，用于獲取圖像并進行預處理；

三維信息獲取模塊，用于選定基準圖像，獲取像素點三維信息；

圖像融合模塊，用于采用遞歸圖像方法對重疊圖像部分進行圖像融合；

插值模塊，用于采用遞歸圖像方法對分離圖像間隔部分產(chǎn)生插值圖像；采用遞歸圖像方法對邊角部分產(chǎn)生插值圖像，獲得曲線流狀全景圖；

全景圖處理模塊，用于將曲線流狀全景圖進行裁剪、插補，獲得直方全景圖。

優(yōu)選地，所述預處理模塊包括：

拍攝單元，用于以任意平移方式進行拍攝，獲取圖像序列；

去噪處理單元，用于對圖像進行灰度化處理，采用gamma校正法進行平滑去噪處理；

特征點提取單元，用于對有重疊區(qū)域的圖像進行圖像特征點提取，獲得匹配區(qū)域；

坐標變換單元，用于進行坐標變換，將重疊的圖像、分離的圖像投影到同一平面。

優(yōu)選地，所述三維信息獲取模塊包括：

坐標建立單元，用于選定平面上第一幅圖像為基準圖像，以其二維信息建立坐標系；

計算單元，用于根據(jù)矩陣的平移變換計算出圖像的像素點二維坐標信息，與灰度值組成三維信息。

優(yōu)選地，所述圖像融合模塊包括：

選取單元，用于從匹配的重疊區(qū)域選取關(guān)鍵像素點作為遞歸的頂點序列；

融合單元，用于采用遞歸方式對像素點進行融合處理。

優(yōu)選地，所述插值模塊包括：

目標選取單元，用于從圖像邊角部分選取目標區(qū)域；

插值處理單元，用于采用遞歸方式對目標區(qū)域進行插值處理，得到插值圖像；

投影單元，用于將插值圖像投影到原投影平面得到曲線流狀全景圖。

在本發(fā)明實施例中，基于遞歸圖像方法快速構(gòu)建全景圖并顯示，克服了傳統(tǒng)全景圖構(gòu)建技術(shù)中，要求保持相機在水平直線上平移，而不是靈活曲線平移的不足，以及在重疊區(qū)域較小時，出現(xiàn)全景圖像扭曲、失真嚴重，無法實現(xiàn)在有間隔圖像中構(gòu)建全景圖等缺陷，提高全景圖構(gòu)建的靈活性，同時提高處理效率，減小存儲，避免圖像處理時的冗余計算，充分彌補了傳統(tǒng)全景圖構(gòu)建的不足之處，增強用戶體驗度。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明實施例的遞歸圖像的快速顯示方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例中獲取圖像序列的概念示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例中實景圖像序列曲線軌跡示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例中曲線流狀全景示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例中直方全景示意圖；

圖6是本發(fā)明實施例的遞歸圖像的快速顯示裝置的結(jié)構(gòu)組成示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

圖1是本發(fā)明實施例的遞歸圖像的快速顯示方法的流程示意圖，如圖1所示，該方法包括：

s1，獲取圖像并進行預處理；

s2，選定基準圖像，獲取像素點三維信息；

s3，采用遞歸圖像方法對重疊圖像部分進行圖像融合；

s4，采用遞歸圖像方法對分離圖像間隔部分產(chǎn)生插值圖像；

s5，采用遞歸圖像方法對邊角部分產(chǎn)生插值圖像，獲得曲線流狀全景圖；

s6，將曲線流狀全景圖進行裁剪、插補，獲得直方全景圖。

其中，s1進一步包括：

以任意平移方式進行拍攝，獲取圖像序列；

對圖像進行灰度化處理，采用gamma校正法進行平滑去噪處理；

對有重疊區(qū)域的圖像進行圖像特征點提取，獲得匹配區(qū)域；

進行坐標變換，將重疊的圖像、分離的圖像投影到同一平面。

具體實施中，通過相機以任意平移方式拍攝來獲取圖像序列；圖像獲取方式更加靈活，圖像序列軌跡可以是水平直線也可以是曲線，圖像可以是重疊也可以是分離的，如圖2所示。

對圖像進行灰度化處理，采用gamma校正法進行平滑去噪處理；具體實施中，采用hog算法將圖像灰度化，采用gamma校正法對輸入圖像進行顏色空間的標準化；可以調(diào)節(jié)圖像的對比度，降低圖像局部的陰影和光照變化所造成的影響，同時可以抑制噪音的干擾。

具體地，對于有重疊區(qū)域的圖像，提取圖像特征點得到圖像匹配區(qū)域的步驟包括：

采用surf算法對圖像進行特征提??；

采用基于k-d樹的最近鄰搜索bbf算法得到特征點匹配關(guān)系；

使用隨機抽樣一致ransac算法找到兩幅圖像間的最佳匹配點；

根據(jù)圖像的匹配特征點求解圖像之間的空間變換模型參數(shù)，建立圖像的空間變換模型。

具體實施中，surf算法具有更高的效率，并且占用更少的內(nèi)存，更適用于手機等資源有限設備。

采用基于k-d樹的最近鄰搜索bbf算法得到特征點匹配關(guān)系，然后使用隨機抽樣一致ransac算法找到兩幅圖像間的最佳匹配點，得到匹配區(qū)域，并剔除誤匹配點，減少匹配過程；根據(jù)圖像的匹配特征點求解圖像之間的空間變換模型參數(shù)，建立圖像的空間變換模型；主要是使用變換模型估計圖像間的幾何關(guān)系。

在將重疊的圖像、分離的圖像投影到同一平面過程中，在確定了圖像間的幾何關(guān)系后，選擇相鄰圖像中的前一個作為基準圖像，然后將其它非基準圖像根據(jù)變換模型轉(zhuǎn)換到基準圖像的坐標系中，并將全部圖像投影到平面上，方便對圖像作進一步的處理。

s2進一步包括：

選定平面上第一幅圖像為基準圖像，以其二維信息建立坐標系；

根據(jù)矩陣的平移變換計算出圖像的像素點二維坐標信息，與灰度值組成三維信息。

s3進一步包括：

從匹配的重疊區(qū)域選取關(guān)鍵像素點作為遞歸的頂點序列q；

采用遞歸方式對像素點進行融合處理。

在s4中，通過閾值分割從分離圖像中分割出目標區(qū)域；從目標區(qū)域選取關(guān)鍵像素點作為遞歸的頂點序列p；采用遞歸方式針對像素點構(gòu)造遞歸曲線；對頂點序列p的三維數(shù)據(jù)進行計算得到插值像素點，產(chǎn)生插值圖像。

s5進一步包括：

從圖像邊角部分選取目標區(qū)域；

采用遞歸方式對目標區(qū)域進行插值處理，得到插值圖像；

將插值圖像投影到原投影平面得到曲線流狀全景圖。

在s6中，選取合適矩形框?qū)η€流狀全景圖進行裁剪；用遞歸圖像方法插補框內(nèi)無圖像部分，得到直方全景圖。

具體實施中，采用遞歸圖像方法對重疊區(qū)域進行圖像融合，對分離圖像間隔部分和邊角部分用遞歸方法產(chǎn)生插值圖像。

(1)其中遞歸圖像定義，給定n+1個圖像，即矩陣mi(i＝0,1,…,n)，稱以下遞推關(guān)系式定義

其中：和是關(guān)于的一次多項式；所獲得為n次遞歸圖像，簡記為或則稱為n次遞歸圖像。

記：

可以表示成

稱為對應遞歸圖像的伴函數(shù)。

容易證明伴函數(shù)具有

1○權(quán)性

2○遞推性

其中，l＝2,3…,n；k＝0,1,…,l；且定當k＞l或k＜0時，并記

一般條件下n次遞歸圖像n+1個伴函數(shù)不一定組成n+1維線性空間的一組基底。

(2)采用遞歸方法對圖像重疊區(qū)域進行融合，選定重疊部分和一定相鄰部分作為目標區(qū)域，并在目標區(qū)域上選取初始的像素點作為頂點，頂點序列用{q0,q1,…,qn}表示，qi表示為(xi,yi,zi)，其中(xi,yi)表示頂點qi的坐標，zi表示像素點灰度值。

選取三個頂點qi(xi,yi,zi)，其中i＝0,1,2，構(gòu)造二次bezier曲線，即反求bezier曲線的特征頂點pi，i＝0,1,2。

可取p0＝q0，p2＝q2，

根據(jù)p(t)＝p0·(1-t)²+p1·2(1-t)t+p2·t²

令l1＝|q1q0|，l2＝|q2q1|，則

計算求得得到p1的三維數(shù)據(jù)(x1，y1，z1)

將p0，p1，p2代入bezier曲線的一般地推公式：

(l＝1,2,…,n；i＝0,1,…,n-l；t∈[0,1])

將p0，p1，p2的三維數(shù)據(jù)(xi,yi,zi)代入上述bezier曲線公式計算，得到最優(yōu)融合像素點；

對目標區(qū)域的頂點序列{q0,q1,…,qn}分別依次進行遞歸處理，實現(xiàn)圖像融合。

(3)采用遞歸圖像方法對分離圖像間隔部分和邊角部分產(chǎn)生插值圖像，通過閾值分割從分離圖像中分割出目標區(qū)域，從目標區(qū)域選取關(guān)鍵像素點作為頂點序列g(shù)，頂點序列用{g0,g1,…,gn}表示，gi表示為(xi,yi,zi)，其中(xi,yi)表示頂點gi的坐標，zi表示像素點灰度值。

采用與(2)中相同的方法構(gòu)造插值二次bezier曲線。

對頂點序列g(shù)的三維數(shù)據(jù)進行計算得到插值像素點，產(chǎn)生插值圖像。

(4)將融合后的圖像、插補的圖像將插值圖像投影到原投影平面，得到曲線流狀全景圖，形成曲線流狀全景圖。

最后選取合適矩形框?qū)η€流狀全景圖進行裁剪，同樣用遞歸圖像方法插補矩形框內(nèi)圖像缺失部分，得到直方全景圖。

(5)圖2中描述的方框相當于一個圖像，即一個矩陣，它們以曲線軌跡形式排列，之間有間隔部分的概念示意圖。圖3描述的是漓江實景圖像序列圖。圖4是圖3中圖像序列經(jīng)過遞歸方法處理后得到的曲線流狀全景圖。圖5是由圖4經(jīng)過剪裁和插補后的直方全景圖。

相應地，本發(fā)明實施例還提供一種遞歸圖像的快速顯示裝置，如圖6所示，該裝置包括：

預處理模塊1，用于獲取圖像并進行預處理；

三維信息獲取模塊2，用于選定基準圖像，獲取像素點三維信息；

圖像融合模塊3，用于采用遞歸圖像方法對重疊圖像部分進行圖像融合；

插值模塊4，用于采用遞歸圖像方法對分離圖像間隔部分產(chǎn)生插值圖像；采用遞歸圖像方法對邊角部分產(chǎn)生插值圖像，獲得曲線流狀全景圖；

全景圖處理模塊5，用于將曲線流狀全景圖進行裁剪、插補，獲得直方全景圖。

其中，預處理模塊1包括：

拍攝單元，用于以任意平移方式進行拍攝，獲取圖像序列；

去噪處理單元，用于對圖像進行灰度化處理，采用gamma校正法進行平滑去噪處理；

特征點提取單元，用于對有重疊區(qū)域的圖像進行圖像特征點提取，獲得匹配區(qū)域；

坐標變換單元，用于進行坐標變換，將重疊的圖像、分離的圖像投影到同一平面。

三維信息獲取模塊2包括：

坐標建立單元，用于選定平面上第一幅圖像為基準圖像，以其二維信息建立坐標系；

計算單元，用于根據(jù)矩陣的平移變換計算出圖像的像素點二維坐標信息，與灰度值組成三維信息。

圖像融合模塊3包括：

選取單元，用于從匹配的重疊區(qū)域選取關(guān)鍵像素點作為遞歸的頂點序列；

融合單元，用于采用遞歸方式對像素點進行融合處理。

插值模塊4包括：

目標選取單元，用于從圖像邊角部分選取目標區(qū)域；

插值處理單元，用于采用遞歸方式對目標區(qū)域進行插值處理，得到插值圖像；

投影單元，用于將插值圖像投影到原投影平面得到曲線流狀全景圖。

具體地，本發(fā)明實施例的裝置相關(guān)功能模塊的工作原理可參見方法實施例的相關(guān)描述，這里不再贅述。

在本發(fā)明實施例中，通過對圖像進行預處理，得到平面上曲線狀排列的多幅圖像；在處理后的圖像中選定基準圖像，獲取全部圖像各個像素點的三維信息(二維坐標及像素值)；對于重疊圖像部分，選取重疊部分像素點作為頂點用遞歸方法進行圖像融合；對分離圖像間隔部分，根據(jù)像素點三維信息選取合適像素點作為頂點，構(gòu)造遞歸曲線產(chǎn)生插值像素點，得到插值圖像；對于邊角缺失部分，用遞歸方法產(chǎn)生插值圖像，得到曲線流狀全景圖；將曲線流狀全景圖進行裁剪和插值補充得到直方全景圖。在利用遞歸方法進行進行圖像融合和圖相插補的過程中，增強了全景圖構(gòu)建的靈活性，加快了算法的速率，提高了對圖像處理的速率。

具體地，基于遞歸圖像方法快速構(gòu)建全景圖并顯示，克服了傳統(tǒng)全景圖構(gòu)建技術(shù)中，要求保持相機在水平直線上平移，而不是靈活曲線平移的不足，以及在重疊區(qū)域較小時，出現(xiàn)全景圖像扭曲、失真嚴重，無法實現(xiàn)在有間隔圖像中構(gòu)建全景圖等缺陷，提高全景圖構(gòu)建的靈活性，同時提高處理效率，減小存儲，充分彌補了傳統(tǒng)全景圖構(gòu)建的不足之處。采用遞歸圖像方法，幫助實現(xiàn)相機以任意平移方式采集圖像，包括基于水平直線平移和曲線平移，對于相分離的圖像，其間隔部分用遞歸方法快速產(chǎn)生插值圖像，減小失真，消除拼接痕跡和融合鬼影，在構(gòu)建曲線流狀和直方全景圖過程中，對于邊角無圖像部分，也用遞歸的方法產(chǎn)生插值圖像，減小失真，形成完整的全景圖。同時，該方法可以降低圖像重疊區(qū)域百分比，減少圖像采集個數(shù)，減小存儲，避免圖像處理時的冗余計算。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，該程序可以存儲于一計算機可讀存儲介質(zhì)中，存儲介質(zhì)可以包括：只讀存儲器(rom，readonlymemory)、隨機存取存儲器(ram，randomaccessmemory)、磁盤或光盤等。

另外，以上對本發(fā)明實施例所提供的遞歸圖像的快速顯示方法及裝置進行了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例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用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應理解為對本發(fā)明的限制。