车辆环视系统中的图像拼接优化方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法和装置，所述方法包括：对多个重叠区域图像进行特征提取，获取各重叠区域图像对应的重叠特征点；基于多个视图中第一目标视图中第一特征点，以及多个重叠区域图像中目标重叠区域图像对应的重叠特征点，确定第一目标视图转换至第二目标视图的第一误差；将最小的第一误差对应的第一目标视图确定为标准视图，将最大的第一误差对应的第一目标视图确定为优化视图；基于标准视图，将优化视图透视变换为第一视图；拼接第一视图和标准视图，获取全景视图。本发明专利技术的方法，能够提高全景拼接效果。能够提高全景拼接效果。能够提高全景拼接效果。

【技术实现步骤摘要】
车辆环视系统中的图像拼接优化方法和装置


[0001]本专利技术涉及图像拼接
，尤其涉及一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法和装置。

技术介绍

[0002]全景图像拼接技术被广泛应用于汽车电子领域。相关技术中，全景环视系统由车周围多路摄像头、图像采集设备、视频合成/处理部件以及显示设备等组成，通过多路摄像头采集车周围的图像信息，同时输入到视频合成/处理部件中，将图像进行畸变矫正，透视变换以及拼接融合等技术合成为一幅车周围无死角视野范围的全景图像，但通过该方法拼接后的相邻视图间仍会存在错位效果，影响全景拼接的效果。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法和装置，用以解决现有技术中全景拼接效果差的缺陷，提高全景拼接的效果。
[0004]本专利技术提供一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法，包括：
[0005]对多个重叠区域图像进行特征提取，获取各重叠区域图像对应的重叠特征点；所述重叠区域图像为多个视图中任意视图上与相邻视图的重叠区域的图像；
[0006]基于所述多个视图中第一目标视图中第一特征点，以及所述多个重叠区域图像中目标重叠区域图像对应的重叠特征点，确定所述第一目标视图转换至第二目标视图的第一误差；所述第二目标视图与所述第一目标视图相邻，所述目标重叠区域图像为所述第一目标视图与所述第二目标视图的重叠区域；
[0007]将最小的所述第一误差对应的第一目标视图确定为标准视图，将最大的所述第一误差对应的第一目标视图确定为优化视图；r/>[0008]基于所述标准视图，将所述优化视图透视变换为第一视图；
[0009]拼接所述第一视图和所述标准视图，获取全景视图。
[0010]根据本专利技术提供的一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法，所述对多个重叠区域图像进行特征提取，获取各重叠区域图像对应的重叠特征点，包括：
[0011]分别将所述多个重叠区域图像输入至特征点检测模型，获取由所述特征点检测模型输出的各所述重叠区域图像对应的第一特征点；
[0012]将所述第一特征点输入至特征点匹配模型，获取由所述特征点匹配模型输出的所述重叠特征点。
[0013]根据本专利技术提供的一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法，所述基于所述多个视图中第一目标视图中第一特征点，以及所述多个重叠区域图像中目标重叠区域图像对应的重叠特征点，确定所述第一目标视图转换至第二目标视图的第一误差，包括：
[0014]获取所述第一目标视图中第一特征点到所述目标重叠区域图像对应的重叠特征点的透视变换点；
[0015]基于所述第一目标视图中第一特征点与所述透视变换点之间的误差值，确定所述第一误差。
[0016]根据本专利技术提供的一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法，所述获取所述第一目标视图中第一特征点到所述目标重叠区域图像对应的重叠特征点的透视变换点，包括：
[0017]获取所述第一特征点到所述重叠特征点的单应性矩阵；
[0018]基于所述单应性矩阵和所述第一特征点，确定所述透视变换点。
[0019]根据本专利技术提供的一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法，所述基于所述标准视图，将所述优化视图透视变换为第一视图，包括：
[0020]采用迭代算法，确定所述优化视图到所述标准视图的最优单应性矩阵；
[0021]基于所述最优单应性矩阵和所述优化视图，确定所述第一视图。
[0022]根据本专利技术提供的一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法，所述采用迭代算法，确定所述优化视图到所述标准视图的最优单应性矩阵，包括：
[0023]从所述优化视图对应的目标重叠区域图像中获取多组目标数量的第一重叠特征点；
[0024]基于标准图像，确定各组对应的第一重叠特征点映射至所述标准图像所对应的单应性矩阵；
[0025]获取各所述单应性矩阵对应的第二误差；
[0026]在所述第二误差小于目标阈值的情况下，将所述第二误差对应的单应性矩阵确定为所述最优单应性矩阵。
[0027]本专利技术还提供一种车辆环视系统中的图像拼接优化装置，包括：
[0028]第一处理模块，用于对多个重叠区域图像进行特征提取，获取各重叠区域图像对应的重叠特征点；所述重叠区域图像为多个视图中任意视图上与相邻视图的重叠区域的图像；
[0029]第二处理模块，用于基于所述多个视图中第一目标视图中第一特征点，以及所述多个重叠区域图像中目标重叠区域图像对应的重叠特征点，确定所述第一目标视图转换至第二目标视图的第一误差；所述第二目标视图与所述第一目标视图相邻，所述目标重叠区域图像为所述第一目标视图与所述第二目标视图的重叠区域；
[0030]第三处理模块，用于将最小的所述第一误差对应的第一目标视图确定为标准视图，将最大的所述第一误差对应的第一目标视图确定为优化视图；
[0031]第四处理模块，用于基于所述标准视图，将所述优化视图透视变换为第一视图；
[0032]第五处理模块，用于拼接所述第一视图和所述标准视图，获取全景视图。
[0033]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述车辆环视系统中的图像拼接优化方法。
[0034]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述车辆环视系统中的图像拼接优化方法。
[0035]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述车辆环视系统中的图像拼接优化方法。
[0036]本专利技术提供的车辆环视系统中的图像拼接优化方法和装置，通过提取重叠区域图
像中的重叠特征点，并基于重叠特征点与第一特征点的第一误差确定标准视图和优化视图，然后对优化视图进行透视变换生成第一视图，可以有效减少重叠区域的特征点映射后的误差，以提高第一视图的效果，然后拼接第一视图和标准视图得到全景视图，可以显著降低相邻视图间存在错位程度，从而提高最终生成的全景图像的拼接效果。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0038]图1是本专利技术提供的车辆环视系统中的图像拼接优化方法的流程示意图之一；
[0039]图2是本专利技术提供的车辆环视系统中的图像拼接优化方法的原理示意图；
[0040]图3是本专利技术提供的车辆环视系统中的图像拼接优化方法的流程示意图之二；
[0041]图4是本专利技术提供的车辆环视系统中的图像拼接优化装置的结构示意图；
[0042]图5是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆环视系统中的图像拼接优化方法，其特征在于，包括：对多个重叠区域图像进行特征提取，获取各重叠区域图像对应的重叠特征点；所述重叠区域图像为多个视图中任意视图上与相邻视图的重叠区域的图像；基于所述多个视图中第一目标视图中第一特征点，以及所述多个重叠区域图像中目标重叠区域图像对应的重叠特征点，确定所述第一目标视图转换至第二目标视图的第一误差；所述第二目标视图与所述第一目标视图相邻，所述目标重叠区域图像为所述第一目标视图与所述第二目标视图的重叠区域；将最小的所述第一误差对应的第一目标视图确定为标准视图，将最大的所述第一误差对应的第一目标视图确定为优化视图；基于所述标准视图，将所述优化视图透视变换为第一视图；拼接所述第一视图和所述标准视图，获取全景视图。2.根据权利要求1所述的车辆环视系统中的图像拼接优化方法，其特征在于，所述对多个重叠区域图像进行特征提取，获取各重叠区域图像对应的重叠特征点，包括：分别将所述多个重叠区域图像输入至特征点检测模型，获取由所述特征点检测模型输出的各所述重叠区域图像对应的第一特征点；将所述第一特征点输入至特征点匹配模型，获取由所述特征点匹配模型输出的所述重叠特征点。3.根据权利要求1所述的车辆环视系统中的图像拼接优化方法，其特征在于，所述基于所述多个视图中第一目标视图中第一特征点，以及所述多个重叠区域图像中目标重叠区域图像对应的重叠特征点，确定所述第一目标视图转换至第二目标视图的第一误差，包括：获取所述第一目标视图中第一特征点到所述目标重叠区域图像对应的重叠特征点的透视变换点；基于所述第一目标视图中第一特征点与所述透视变换点之间的误差值，确定所述第一误差。4.根据权利要求3所述的车辆环视系统中的图像拼接优化方法，其特征在于，所述获取所述第一目标视图中第一特征点到所述目标重叠区域图像对应的重叠特征点的透视变换点，包括：获取所述第一特征点到所述重叠特征点的单应性矩阵；基于所述单应性矩阵和所述第一特征点，确定所述透视变换点。5.根据权利要求1
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4任一项所述的车辆环视系统中的图像拼接优化方法，其特征在于，所述基于所述标准视图，将所述优化视图透视变换为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫海龙，裴鹏飞，张晶，王帅炀，杨玉玲，朱海荣，
申请(专利权)人：杭州鸿泉物联网技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：