基于边缘垂直距离匹配的全景图像拼接方法

摘要

一种基于边缘垂直距离匹配的全景图像拼接方法，（1）利用CANNY算法提取两幅图像边缘；（2）筛选匹配的像素列；（3）按边缘像素纵坐标的方差进行匹配；（4）按方差值和反映的图像相对位置分组；（5）对每组进行边缘垂直距离匹配，距离统计值最小一组确定图像拼接位置；（6）进行图像缝合处理。本发明通过对两幅相邻图片的边缘垂直距离进行匹配，实现全景图像的自动拼接。本方法预先对匹配位置进行筛选，减小了计算量，节约了计算机时间以提高计算精度。垂直距离匹配算法可以找到最优接缝，即接缝位置位于图片中信息量较小处，尽可能避开信息关键部位；拼接图的大部分区域完整保留原始图像，最大限度地保存原始图像的信息。

主权项

一种基于边缘垂直距离匹配的全景图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用CANNY算法提取两幅图像边缘；(2)筛选匹配的像素列；(3)按边缘像素纵坐标的方差进行匹配；(4)按方差值和反映的图像相对位置分组；(5)对每组进行边缘垂直距离匹配，距离统计值最小一组确定图像拼接位置；(6)进行图像缝合处理；所述步骤(1)的具体为：首先利用Canny算法提取每幅图像的边缘，记录每一列的边缘点的纵坐标，求出每一列边缘点的纵坐标的均值μ_j和方差δ_j；所述步骤(2)的具体为：由于纵坐标的均值表示边缘的平均位置，方差表示分散程度，相邻列之间均值或方差的变化程度大，说明此列附近的图像在水平方向有较大的变化，筛选出这样的列进行比较，均值和方差的变化程度由前后列增加量的平均值衡量，其公式为：${{\mu }^{\prime }}_j=\frac{{\mu }_{j+1}-{\mu }_{j-1}}{2}$${{\delta }^{\prime }}_j=\frac{{\delta }_{j+1}-{\delta }_{j-1}}{2}$增量的阀值取图像垂直高度的1％，选取增量大于阀值的列，分为正、负增量两组，每幅图像的正组与正组匹配，负组与负组匹配，通过这种方法预先筛选出待比较的列。