【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，更具体的说涉及一种自适应车体的环视拼接方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着汽车智能化的发展，车载摄像头和图像处理技术已成为研究重点，其中，360度环视拼接技术越来越受到关注。360度环视系统通过安装在车辆周围的多个摄像头获取车体周围环境的图像信息，再通过图像处理技术将这些图像拼接成一幅360度全景图像，如此，驾驶员可以清楚地看到车辆四周的环境，极大地提高了驾驶安全性。
2、然而，由于汽车的尺寸和形状差异较大，使得目前现有的360度环视拼接技术在不同车型之间的通用性并不理想。比如，对于大型车辆，由于车身长度、宽度较大，如果采用通用的环视拼接方法，可能会导致车辆的某些部位无法被完全拍摄到或者图像变形等问题。同时，为了适应不同车型，往往需要对系统进行复杂的手动调整，这样不仅增加了使用的难度，也无法做到实时的自动调整。
3、现有技术的缺点：
4、适应性问题：现有的环视拼接方法多为固定模式，无法根据车体大小自适应调整，导致在应对不同车型时，图像可能存在畸变，无法准确反映车辆周围的实际情况。
5、实时性问题：现有的环视拼接方法，往往需要手动调整摄像头参数以匹配不同的车型，这种方式无法实现图像拼接的实时性，无法满足快速响应的需求。
6、接缝处理问题：在进行图像拼接时，由于摄像头视角限制和拍摄角度问题，存在图像接缝明显、过渡不自然、图像变形等问题，影响了全景图像的效果和驾驶员的视觉体验。
7、因此，一种能够根据车体大小自适应调整，能实时拼接出
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决现有技术中存在的无法根据车体大小自适应调整，无法实时生成高质量全景图像以及处理图像接缝不自然等问题。通过开发一种自适应车体的环视拼接方法和系统，实现对不同车型的智能化、自适应的环视图像拼接，提高全景图像的质量和实时性，从而提高驾驶安全性和驾驶体验。
2、为了实现上述目的，本专利技术是采用以下技术方案实现的：所述的环视拼接方法包括：
3、图像采集：采集车辆四个方向的图像数据，即前、后、左、右四个方向的图像；
4、图像预处理：对采集到的原始图像数据进行预处理，包括去噪、归一化、灰度化处理方法；
5、特征提取：从预处理过的图像中提取特征点，用于之后的图像匹配。
6、图像匹配：使用sift方法找到相邻图像间的相匹配的特征点对；
7、透视投影变换计算：对该匹配对进行透视投影变换矩阵的计算，得到每一个图像到全景坐标系的映射关系；
8、闭形状匹配：使用闭形状匹配解决图像接缝和变形问题，以生成一幅连续的全景图像；
9、图像拼接：根据闭形状的匹配结果，将所有的图片按照透视投影变换的结果进行拼接，形成一幅全景图像。
10、在一个方案中，所述的图像预处理中的灰度化用以下公式表示：
11、gray = r*0.299 + g*0.587 + b*0.114
12、其中，gray是灰度值，"r","g","b"分别表示红、绿、蓝三原色。
13、在一个方案中，所述的特征提取采用sift算法提取特征，sift的特征点检测部分采用高斯差分函数：
14、
15、其中，和分别代表两个尺度空间图像，是原图。
16、在一个方案中，所述的图像匹配，利用欧氏距离公式描述两个特征点之间的匹配程度，设两个特征描述子为p和q，之间的欧氏距离可以由下式计算，公式为：
17、
18、其中p,q分别代表两个特征点，(x1, y1)和(x2, y2)是特征点的二维坐标。
19、在一个方案中，所述的透视投影变换计算，通过求解单应性矩阵得到图像间的映射关系；设原图像的点为p(x,y)，通过单应性矩阵h映射到新图像的点为p'(x',y')，公式为：
20、
21、由此得到一个8自由度的线性方程，通过计算至少4对匹配点，求解出h。
22、在一个方案中，所述的闭形状匹配采用poisson图像编辑算法，该算法融合了源图像的梯度信息和目标图像的边界信息，方程为：
23、
24、其中f*是要求的结果图像，δ是图像的拉普拉斯算子，g是源图像；通过求解这个方程，得到无缝融合的结果图。
25、在一个方案中，所述的图像拼接，依据计算出的单应性矩阵和闭形状的匹配结果进行，图像拼接过程需要综合透视投影变换计算环节得到的单应性矩阵h和闭形状匹配的结果；
26、首先，使用单应性矩阵h对每一张图像进行透视变换，将每个图像映射到全景坐标系；
27、然后在这个全景坐标系中，每一张图像的位置已经被确定；
28、为在拼成全景图像过程中处理图像间的接缝，进行多图像融合；具体的，对于图像的重叠区域，使用alpha融合算法，处理接缝，达到无缝拼接的效果。
29、另一方面，一种自适应车体的环视拼接系统，所述的系统包括图像采集模块，用于采集车辆前、后、左、右四个方向的图像数据；
30、主控制模块，包括图像预处理模块、特征提取模块、图片匹配模块、透视投影变换模块、闭形状匹配模块、图像拼接模块；
31、显示模块，用于显示摄像头拍摄的全景影像。
32、在一个方案中，所述的主控制模块中，图像预处理模块，对图像采集模块采集到的原始图像数据进行去噪、归一化、灰度化处理；
33、特征提取模块，对图像预处理模块处理后的图像进行特征提取；图像匹配模块，使用特征提取模块提取出的特征，通过sift方法进行相邻图像间的匹配；
34、透视投影变换模块，对图像匹配模块得到的特征点对进行透视投影变换矩阵的计算，获取每一个图像到全景坐标系的映射关系；
35、闭形状匹配模块，对透视投影变换计算模块得到的映射关系进行闭形状匹配以处理图像接缝和变形问题；
36、图像拼接模块，根据闭形状匹配模块得到的匹配结果以及透视投影变换计算模块得到的映射关系将各图像拼接成一幅全景图像。
37、本专利技术有益效果：
38、本专利技术的有益效果主要体现在它能自适应车体大小进行调整，不论车型大小均可以生成准确的360度全景图像，提高了系统的适用性。同时，通过采用先进的图像处理算法，能实时提取图像特征，进行特征匹配和图像拼接，达到了优秀的实时性。借助透视投影变换和闭形状匹配方法，图像的接缝和变形问题得到了有效处理，生成的全景图像无明显接缝，图像质量高，视觉效果良好。这种360度全景环视使驾驶员可以清楚地掌握车辆周围情况，大幅提高了驾驶安全性。同时，本专利技术避免了复杂的手动调整，操作简便，显著提高了用户体验。
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1.一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的环视拼接方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的灰度化用以下公式表示：
3.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的特征提取采用SIFT算法提取特征，SIFT的特征点检测部分采用高斯差分函数：
4.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的图像匹配，利用欧氏距离公式描述两个特征点之间的匹配程度，之间的欧氏距离由下式计算，公式为：
5.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的透视投影变换计算，通过求解单应性矩阵得到图像间的映射关系；设原图像的点为P(x,y)，通过单应性矩阵H映射到新图像的点为P'(x',y')，公式为：
6.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的闭形状匹配采用Poisson图像编辑算法，该算法融合了源图像的梯度信息和目标图像的边界信息，公式为：
7.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视
8.一种自适应车体的环视拼接系统，适用于如权利要求1-7中，任意一项权利要求所述的方法，其特征在于：所述的系统包括图像采集模块，用于采集车辆前、后、左、右四个方向的图像数据；
9.根据权利要求8所述的一种自适应车体的环视拼接系统，其特征在于：所述的主控制模块中，图像预处理模块，对图像采集模块采集到的原始图像数据进行去噪、归一化、灰度化处理；
...【技术特征摘要】
1.一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的环视拼接方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的灰度化用以下公式表示：
3.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的特征提取采用sift算法提取特征，sift的特征点检测部分采用高斯差分函数：
4.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的图像匹配，利用欧氏距离公式描述两个特征点之间的匹配程度，之间的欧氏距离由下式计算，公式为：
5.根据权利要求1所述的一种自适应车体的环视拼接方法，其特征在于：所述的透视投影变换计算，通过求解单应性矩阵得到图像间的映射关系；设原图像的点为p(x,y)，通过单应性矩阵h映射到新图像的点为p...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑智宇，邓志颖，凌荣超，李浩然，庄少伟，
申请(专利权)人：鹰驾科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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