【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像拼接方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、图像拼接的基本技术包括图像匹配和图像融合等。图像匹配指的是处理在视频或场景中找到的图像之间的相似特征，并将其视为相同的结果。图像融合指的是从多幅图像中收集所有相关信息，以创建一幅描述所有相关图像的图像，该过程包括图像配准、重投影、拼接和混合。传统拼接算法包括autostitch算法、双单应性变换（dhw）算法等，图像配准算法包括尺度不变特征变换算法（sift）、加速鲁棒特征算法（surf）等；不同算法各有优势和劣势，如何提高图像匹配的准确性和速度非常重要。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种图像拼接方法，所述方法包括如下步骤：
2、s100，获取待拼接视频列表a={a1，a2，…，ai，…，am}，ai是第i个待拼接视频，i的取值范围是1到m，m是待拼接视频的数量。
3、s200，基于待拼接视频列表a和目标神经网络模型，获取ai对应的第一图像bi和第二图像ci。
4、其中，所述第一图像bi和第二图像ci+1的相似度大于预设相似度阈值，且第一图像bi是ai和ai+1进行拼接时的视频帧，第二图像ci是ai和ai-1进行拼接时的视频帧。
5、s300，获取bi对应的第一特征点列表集和ci对应的第二特征点列表集，所述第一特征点列表集是第一图像bi包含的特征点的列表集，所述第二特征点列表集是第二图像ci包含的特征点的列表
6、s400，基于ci对应的第二特征点列表集和bi-1对应的第一特征点列表集，将ci和bi-1进行拼接，从而获取目标视频。
7、根据本专利技术的另一个方面，提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现前述的方法。
8、根据本专利技术的又一个方面，提供了一种电子设备，包括处理器和前述的非瞬时性计算机可读存储介质。
9、本专利技术至少具有以下有益效果：综上，获取待拼接视频列表，基于待拼接视频列表和目标神经网络模型，获取待拼接视频对应的第一图像和第二图像，获取第一图像对应的第一特征点列表集和第二图像对应的第二特征点列表集，基于第一特征点列表集和第二特征点列表集进行拼接，获取目标视频，从而完成图像的拼接，通过目标神经网络、第一特征点列表集和第二特征点列表集，提高拼接过程中的准确性和速度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图像拼接方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，基于Ci对应的第二特征点列表集和Bi-1对应的第一特征点列表集，使用SURF模型将Ci和Bi-1进行对齐拼接，从而获取目标视频。
3.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，通过如下步骤获取Bi对应的第一特征点列表集：
4.根据权利要求3所述的图像拼接方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求3所述的图像拼接方法，其特征在于，S320具体包括：
6.根据权利要求5所述的图像拼接方法，其特征在于，若EFix＞EF0，x的取值范围是1到n且Dx不是目标特征点提取算法，EF0是G0对应的关键数量，S330还包括如下步骤：
7.根据权利要求2所述的图像拼接方法，其特征在于，基于Ci对应的第二特征点列表集、Bi-1对应的第一特征点列表集和预设缝合形状，使用预设缝合线模型将Ci和Bi-1进行拼接，获取目标视频。
8.根据权利要求7所述的图像拼接方法，其特征在于，还包括：
9.一种非瞬
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求9中所述的非瞬时性计算机可读存储介质。
...【技术特征摘要】
1.一种图像拼接方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，基于ci对应的第二特征点列表集和bi-1对应的第一特征点列表集，使用surf模型将ci和bi-1进行对齐拼接，从而获取目标视频。
3.根据权利要求1所述的图像拼接方法，其特征在于，通过如下步骤获取bi对应的第一特征点列表集：
4.根据权利要求3所述的图像拼接方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求3所述的图像拼接方法，其特征在于，s320具体包括：
6.根据权利要求5所述的图像拼接方法，其特征在于，若efix＞ef0，x的取值范围是1到n且dx不是目标特征点提取算法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李昌晋，曹昕妍，袁继权，任伟，林金龙，曹喜信，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。