The invention discloses an image global splicing method based on positioning data, which comprises the following steps: acquiring the center point position coordinates of any image to be spliced, and labeling them in turn according to the GPS position; obtaining the pixel value ppm of the actual size of the unit length according to the pixel size of any image to be spliced and the actual size of the corresponding photographed image; obtaining the pixel value ppm of the actual size of the unit length according to the GPS position and unit The actual size of the length of the pixel value ppm conversion to obtain a large picture to be spliced in a proper position, to obtain any image to be spliced I
【技术实现步骤摘要】
基于定位数据的图像全局拼接方法
本专利技术涉及图像拼接
,尤其是基于定位数据的图像全局拼接方法。
技术介绍
图像拼接技术,是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术,其主要包括单纯按位置组合照片和特征点匹配图像两种方式,现有技术存在以下缺陷:第一,采用单纯按位置组合照片的方式:由于机器人运行和位置采集系统各种原因综合,每张图像的位置信息存在一定的抖动,合成的整图存在明显的误差;第二,现有技术采用特征点匹配图像的方式:其参考计算机视觉一般做法,对相邻图像提取特征,然后根据特征点匹配情况,计算对应图形之间的位置关系矩阵,然后使用图像融合技术,将对应图片合成为一张。在路面检测时,该特征点匹配图像的方式是无法适用的,原因是:(一)本文中图像采集的对象为道面,特征点之间相似性较大,很容易造成误匹配;;(二)单张图片虽然是不同视角下采集,但是采用传统图像拼接计算两张图之间的单应性矩阵并根据矩阵变换图像,并将两张图像变换到相同视角,以其中一张图像为基准,另一张图像会产生形变;进而,图像会在机器人前进方向上产生变形传递(机器人拍摄的图像多达几百张);通过上述方法获取的拼接图像误差较单纯按位置组合照片的误差更大。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术的目的在于提供基于定位数据的图像全局拼接方法,本专利技术采用的技术方案如下:基于定位数据的图像全局拼接方法,包括以下步骤:步骤S1,采集获得任一待拼接的图像的中心点 ...
【技术保护点】
1.基于定位数据的图像全局拼接方法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤S1,采集获得任一待拼接的图像的中心点位置坐标,并根据GPS位置依次标号;获得N列、K行图像;所述N、K均为大于1的自然数;/n步骤S2,根据任一待拼接的图像的像素尺寸与该图像对应拍摄的实际尺寸求得单位长度的实际尺寸的像素值PPM;/n步骤S3,根据GPS位置和单位长度的实际尺寸的像素值PPM转换获得顺势摆放的待拼接大图,求得任一待拼接的图像I
【技术特征摘要】
1.基于定位数据的图像全局拼接方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1,采集获得任一待拼接的图像的中心点位置坐标,并根据GPS位置依次标号;获得N列、K行图像;所述N、K均为大于1的自然数;
步骤S2,根据任一待拼接的图像的像素尺寸与该图像对应拍摄的实际尺寸求得单位长度的实际尺寸的像素值PPM;
步骤S3,根据GPS位置和单位长度的实际尺寸的像素值PPM转换获得顺势摆放的待拼接大图,求得任一待拼接的图像Iij的中心点的像素位置PPij(x,y);
步骤S4,选取同一列、同一行内重叠率大于等于H%的图像,并进行特征匹配求得像素移动距离;所述H为大于5的自然数;
步骤S5,求得以像素移动距离为基准移动拼接后的图像的损失值Loss,其表达式为:
其中,diffXij表达第j列第i行的图像的X坐标,diffYij表达第j列第i行的图像的Y坐标;
步骤S6,采用梯度下降法优化损失值Loss,并输出拼接后的图像。
2.根据权利要求1所述的基于定位数据的图像全局拼接方法,其特征在于,所述步骤S4中,求得像素移动距离,包括以下步骤:
步骤S41,选取同一列、同一行内重叠率大于等于10%的图像;
步骤S42,采用ORB、SIFT或SURF算法进行特征匹配;
步骤S43,求得任一图像的像素移动距离,其表达式为:
...
【专利技术属性】
技术研发人员:李鹏程,杨辉,肖唐杰,黄敏,桂仲成,
申请(专利权)人:上海圭目机器人有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
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