CN108230245B - 图像拼接方法、图像拼接装置及电子设备 - Google Patents
图像拼接方法、图像拼接装置及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108230245B CN108230245B CN201711431274.6A CN201711431274A CN108230245B CN 108230245 B CN108230245 B CN 108230245B CN 201711431274 A CN201711431274 A CN 201711431274A CN 108230245 B CN108230245 B CN 108230245B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- moving object
- processed
- area
- background
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 52
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 51
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 39
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 claims description 21
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 7
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 2
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 2
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012634 optical imaging Methods 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000011524 similarity measure Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/269—Analysis of motion using gradient-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Studio Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本申请提供了一种图像拼接方法、图像拼接装置、电子设备及计算机可读存储介质,该图像拼接方法包括:获取连续拍摄所得的图像序列;基于光流法对所述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测;从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像;对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理,得到第一处理图像和第二处理图像,其中,所述图像处理包括:图像配准;基于所述检测的结果,将所述第一处理图像和所述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。本申请技术方案有利于提高鬼影的消除效果。
Description
技术领域
本申请属于图像处理技术领域,尤其涉及一种图像拼接方法、图像拼接装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
全景图像的获取是计算机视觉的新兴研究领域和热点内容。目前,主要通过如下两种方式获取全景图像:1、直接利用专用广角成像设备(如鱼眼光学镜头、凸面反射光学镜头等非线性光学成像设备),一次摄取足够大的水平角度的图像,但其造价较高,且分辨率和视角难以兼顾,图像会严重畸变;2、通过图像拼接技术,将一组具有重叠区域的低分辨率或小视角图像,拼接成一幅高分辨率、宽视野的新图像。由于第2种方式对设备要求低,且能保留原始拍摄图像的细节信息,因此,图像拼接技术对于全景图像的获取非常重要。
然而,一般情况下,用以图像拼接的图像中除了静态物体之外,还有运动物体,而运动物体的错位和叠加是导致拼接后的图像出现鬼影现象的主要原因。如何消除图像拼接中的鬼影现象是业内需要解决的重难点问题之一。
现有技术中在图像拼接过程中,利用待拼接图像的重叠区域内对应像素点的亮度、颜色或者纹理结构来判断运动物体存在的位置,并在图像拼接的过程中选择性屏蔽该运动物体,以此减少鬼影现象的产生。然而,该方法容易受到曝光差异、干扰像素点等的影响,仅依靠像素点差异进行鬼影消除,对于大多数稍复杂的场景易出现误操作,导致鬼影消除的效果不明显。
发明内容
有鉴于此,本申请提供了一种图像拼接方法、图像拼接装置、电子设备及计算机可读存储介质,有利于提高鬼影的消除效果。
本申请实施例的第一方面提供了一种图像拼接方法,包括:
获取连续拍摄所得的图像序列;
基于光流法对所述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测;
从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像;
对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理,得到第一处理图像和第二处理图像,其中,所述图像处理包括:图像配准;
基于所述检测的结果,将所述第一处理图像和所述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。
基于本申请第一方面,在第一种可能的实现方式中,所述图像序列中动态背景下存在运动目标;
所述从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像包括:
从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,并使得所述第一图像中,与所述第二图像的背景部分重叠的区域内包含运动目标的完整图像。
基于本申请第一方面的第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,所述基于所述检测的结果,将所述第一处理图像和第二处理图像进行图像融合包括:
基于所述检测的结果,确定所述第一处理图像中的第一区域和所述第二处理图像中的第二区域,其中,所述第一区域和所述第二区域的背景部分重叠;
当所述第二区域中不存在所述运动目标的图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融
当所述第二区域中存在所述运动目标的部分图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合;
当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合;或者,将所述第二区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第一区域中相应位置的背景部分,并将所述第二处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第一处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合。
基于本申请第一方面,或者本申请第一方面的第一种可能的实现方式,或者本申请第一方面的第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,所述图像处理还包括:形态学处理;
所述对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理包括:
对所述第一图像和所述第二图像进行图像配准;
基于所述检测的结果,对经图像配准后的第一图像和第二图像进行形态学处理,以精确化所述第一图像和所述第二图像中的运动目标。
本申请第二方面提供一种图像拼接装置,包括:
获取单元,用于获取连续拍摄所得的图像序列;
光流检测单元,用于基于光流法对所述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测;
抽取单元,用于从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像;
图像处理单元,用于对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理,得到第一处理图像和第二处理图像,其中,所述图像处理包括:图像配准;
图像融合单元,用于基于所述光流检测单元检测的结果,将所述第一处理图像和所述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。
基于本申请第二方面,在第一种可能的实现方式中,所述图像序列中动态背景下存在运动目标;
所述抽取单元具体用于:从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,并使得所述第一图像中,与所述第二图像的背景部分重叠的区域内包含运动目标的完整图像。
基于本申请第二方面的第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,所述图像融合单元具体包括:
确定单元,用于基于所述检测的结果,确定所述第一处理图像中的第一区域和所述第二处理图像中的第二区域,其中,所述第一区域和所述第二区域的背景部分重叠;
子融合单元,用于当所述第二区域中不存在运动目标的图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在运动目标的部分图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合,或者,当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第二区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第一区域中相应位置的背景部分,并将所述第二处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第一处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合。
基于本申请第二方面,或者本申请第二方面的第一种可能的实现方式,或者本申请第二方面的第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,所述图像处理还包括:形态学处理;
所述图像处理单元具体用于:对所述第一图像和所述第二图像进行图像配准;基于所述检测的结果,对经图像配准后的第一图像和第二图像进行形态学处理,以精确化所述第一图像和所述第二图像中的运动目标。
本申请第三方面提供一种电子设备,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,上述处理器执行上述计算机程序时实现上述第一方面或者上述第一方面的任一可能实现方式中提及的图像拼接方法。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,上述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或者上述第一方面的任一可能实现方式中提及的图像拼接方法。
本申请第五方面提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括计算机程序,所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现上述第一方面或者上述第一方面的任一可能实现方式中提及的图像拼接方法。
由上可见,本申请方案通过获取连续拍摄所得的图像序列,并基于光流法对图像序列中动态背景下的运动目标进行检测。之后从该图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,对第一图像和第二图像进行图像处理得到第一处理图像和第二处理图像后,基于上述检测的结果,将第一处理图像和第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。由于鬼影多数是因为待拼接的图像中包含运动目标造成,而相对于基于像素点差异对图像中的运动目标进行判断的方案,光流法在复杂的场景下也能够有效的检测出图像中的运动目标,因此,本申请方案通过光流法对图像序列中动态背景下的运动目标进行检测之后,基于检测的结果对第一处理图像和第二处理图像进行图像融合,可有效提高鬼影的消除效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,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,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1-a为本申请提供的图像拼接方法一个实施例流程示意图;
图1-b为本申请提供的可应用于图1-a所示实施例中的图像融合流程示意图;
图2-a为本申请提供的一种应用场景的第一处理图像示意图;
图2-b为本申请提供的一种应用场景的第二处理图像示意图;
图2-c为基于图2-a和图2-b所示的第一处理图像和第二处理图像确定出的第一区域示意图;
图2-d为基于图2-a和图2-b所示的第一处理图像和第二处理图像确定出的第二区域示意图;
图2-e为基于图2-c和图2-d所示的第一区域和第二区域进行图像融合得到的图像示意图;
图3为本申请提供的图像拼接装置一个实施例结构示意图;
图4为本申请提供的电子设备一个实施例结构示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应理解,下述方法实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对各实施例的实施过程构成任何限定。
为了说明本申请所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
本申请实施例提供一种图像拼接方法,该图像拼接方法可应用于图像拼接装置中,该图像拼接装置可以为独立的设备,或者,图像拼接装置也可以集成在电子设备(例如智能手机、平板电脑、计算机以及可穿戴设备等)中。可选的,集成该图像拼接装置的设备或电子设备所搭载的操作系统可以为ios系统、android系统、windows系统或其它操作系统,此处不作限定。
请参阅图1-a,本申请实施例中的图像拼接方法可包括:
步骤101、获取连续拍摄所得的图像序列;
本申请实施例中,图像序列可以为采用单摄像机拍摄的一组连续帧图像。为了保证图像序列中各图像的清晰度和拼接后的图像的视野得以扩展,本申请实施例中,可以沿一竖直轴缓慢旋转摄像机(即保证摄像机旋转的角速度小于一角速度阈值(例如50度/秒))进行图像的拍摄,以获的该图像序列。
在步骤101中,该图像序列可以实时拍摄得到,或者,也可以从数据库获取预先存储的图像序列,此处不做限定。
步骤102、基于光流法对上述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测;
光流场是用来表征图像中像素点变化趋势的瞬时速度场,而基于光流法对上述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测的原理是:基于图像序列中各相邻帧图像之间像素点分布的改变,计算出各图像中运动目标的相关运动信息(例如移动速度大小、移动方向)。本申请实施例中,若图像序列中存在运动目标,则图像序列中的运动是由运动目标本身的运动和摄像机的运动共同产生,由于运动目标与背景之间存在相对运动,因此,运动目标所在像素点的运动向量与背景的运动向量存在差异,由此可基于光流法检测出图像序列中动态背景下的运动目标。例如,可以以背景的运动向量为准,设置相应的阈值,以此区别出图像中的背景和运动目标。
光流法可分为稀疏光流法(例如LK光流法(也即Lucas-Kanade法)和稠密光流法(例如Gunnar Farneback光流法),对于稀疏光流法来说,计算时需要在对运动目标进行检测前指定若干个特征点(例如角点),对于少纹理的运动目标的部位(例如人手),稀疏光流法就比较容易跟丢。而稠密光流法不同于稀疏光流只针对图像上若干个特征点,稠密光流法是计算图像上所有的点的偏移量,从而形成一个稠密的光流场。因此,为了更好地提高运动目标的检测效果,使得后续鬼影的消除效果更优,本申请实施例中可以优选基于稠密光流法对上述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测。
步骤103、从上述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像;
在步骤103中,可以自动从上述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,或者,也可以由用户手动从上述图像序列中选择待拼接的第一图像和第二图像,以便在步骤103中基于用户的选择抽取出第一图像和第二图像。
对于图像序列中动态背景下存在运动目标的场景,由于运动目标的位移可能导致拼接后的图像中出现鬼影现象,因此,在此场景下,步骤103具体可以表现为:从上述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,并使得上述第一图像中,与上述第二图像的背景部分重叠的区域内包含运动目标的完整图像。也即,设第一图像与第二图像的背景部分重叠的区域为区域S1(区域S1属于第一图像中的图像区域),第二图像与第一图像的背景部分重叠的区域为区域S2(区域S2属于第一图像中的图像区域),则区域S1内包含运动目标的完整图像,而区域S2可以包含运动目标的完整图像或部分图像,也可以不包含运动目标。进一步,在保证上述第一图像中,与上述第二图像的背景部分重叠的区域内包含运动目标的完整图像的基础上,还可以尽可能保证第二图像相对于与第一图像的背景(或者第一图像相对于第二图像的背景)有所延伸,以使得后续得到的拼接后的图像的视野有所扩展。
可选的,步骤103可以包括:基于步骤102的检测结果,从上述图像序列中抽取包含运动目标的完整图像的图像作为第一图像;从上述图像序列中抽取与上述第一图像间隔预设帧数的图像作为第二图像,以此实现第一图像和第二图像的自动抽取。举例说明,设上述图像序列中包含连续拍摄得到的10张图像,预设帧数为3,第1张图像包含运动目标的完整图像,则可以抽取图像序列中的第一张图像作为第一图像,然后抽取图像序列中第5张图像作为第二图像(第5张图像与第1张图像间隔的帧数为3)。
步骤104、对上述第一图像和上述第二图像进行图像处理,得到第一处理图像和第二处理图像;
考虑到第一图像和第二图像可能存在平移、旋转、缩放等情况,因此,在步骤104中对上述第一图像和上述第二图像进行图像处理,其中,步骤104对第一图像和第二图像进行图像处理包括:对上述第一图像和上述第二图像进行图像配准。其中,对第一图像和第二图像进行图像配准的流程可如下:对第一图像和第二图像进行特征提取与匹配,以找到匹配的特征点对;基于匹配的特征点对确定第一图像和第二图像的坐标变换参数,最后基于该坐标变换参数对第一图像和第二图像进行图像配准。可选的,步骤104可以基于SURF算法对上述第一图像和上述第二图像进行图像配准,而对两张图像进行图像配准的具体过程可以参照已有技术实现,此处不再赘述。
为了消除干扰像素点对图像中运动目标的影响,在步骤104中,还可以进一步对第一图像和第二图像进行形态学处理(例如腐蚀、膨胀等处理)。则步骤104具体可包括:对上述第一图像和上述第二图像进行图像配准;基于上述检测的结果,对经图像配准后的第一图像和第二图像进行形态学处理,以精确化上述第一图像和上述第二图像中的运动目标。以第一图像包含运动目标为例进行说明,基于步骤102检测的结果,可以提取出第一图像中运动目标的轮廓,通过对第一图像进行形态学处理,用图像腐蚀去除该轮廓中的杂点,用图像膨胀填补该轮廓中的断裂部分,然后对该轮廓内部进行填充,即可得到第一图像中运动个目标所在的区域。具体的,对图像进行形态学处理的过程可以参照已有技术实现,此处不再赘述。
进一步,在对第一图像和第二图像进行形态学处理后,还可以利用连通性区域(例如矩形框)锁定图像中的运动目标,以便确定运动目标对应的图像部分。例如,通过矩形框锁定图像中的运动目标,则矩形框所框选的部分即为图像中运动目标对应的图像部分。
步骤105、基于上述检测的结果,将上述第一处理图像和上述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像;
本申请实施例中,图像融合是指将多张图像经过图像处理等计算机处理,最大限度的提取各图像中的有利信息,最后综合成高质量的图像的过程。在步骤105中,基于步骤102检测的结果,可以提取出图像序列中各图像所包含的运动目标,经过步骤104的图像处理后,将上述第一处理图像和上述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。
当图像序列中动态背景下存在运动目标时,为了避免因第一处理图像和第二处理图像的背景重叠区域均包含运动目标而导致拼接后的图像在该区域存在运动目标的叠影,在此场景下,如图1-b所示,步骤105可以包括:
步骤1051、基于上述检测的结果,确定上述第一处理图像中的第一区域和上述第二处理图像中的第二区域;
其中,上述第一区域和上述第二区域的背景部分重叠。
在步骤1051中,基于步骤102检测的结果,可以区分出上述第一处理图像和上述第二处理图像中的背景部分和运动目标对应的图像部分,进一步基于相似度度量可以确定出第一处理图像中与第二处理图像在背景部分重叠的区域(即第一区域),以及第二处理图像中与第一处理图像在背景部分重叠的区域(即第二区域)。
步骤1052、当上述第二区域中不存在运动目标的图像时,将第一区域中运动目标对应的图像部分替换为第二区域中相应位置的背景部分,并将第一处理图像中除上述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与第二处理图像中除上述相应位置的背景部分外的其它部分进行图像融合;
在步骤1052中,上述第一区域内包含运动目标的完整图像,对于上述第二区域,存在如下三种情况:1、上述第二区域中不存在上述运动目标的图像;2、上述第二区域中存在上述运动目标的部分图像;3、上述第二区域中存在上述运动目标的完成图像。
对于上述第1种情况,在步骤1052中,将第一区域中运动目标对应的图像部分替换为第二区域中相应位置的背景部分,并将第一处理图像中除上述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与第二处理图像中除上述相应位置的背景部分外的其它部分进行图像融合。
步骤1053、当上述第二区域中存在运动目标的部分图像时,将第一区域中运动目标对应的图像部分替换为第二区域中相应位置的背景部分,并将第一处理图像中除上述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与第二处理图像中除上述相应位置的背景部分和上述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合;
对于步骤1052中提及的第2种情况,在步骤1053中,可以将第一区域中运动目标对应的图像部分替换为第二区域中相应位置的背景部分,并将第一处理图像中除上述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与第二处理图像中除上述相应位置的背景部分和上述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合。
举例说明,如图2-a和图2-b所示分别为上述第一处理图像和上述第二处理图像,其中,图2-a和图2-b中的人为运动目标,除人之外为背景部分,基于步骤1051,可以确定出图2-c为上述第一区域,图2-d为上述第二区域。由于图2-c所示的第一区域内存在运动目标的部分图像,因此,在步骤1053中,将图2-c中运动目标对应的图像部分替换为图2-d中相应位置的背景部分,并将图2-a中除该运动目标对应的图像部分外的其它部分,与图2-c中除上述相应位置的背景部分和上述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合,,可得到如图2-e所示的图像(即拼接后的图像),由图2-e可见,图2-d所示的第二区域中的运动目标对应的图像部分被图2-c所示的第一区域中的背景部分替代,且图2-e相对于图2-c和图2-d具有更宽的视野。步骤1054、当上述第二区域中存在运动目标的完整图像时,将第一区域中上述运动目标对应的图像部分替换为第二区域中相应位置的背景部分,并将第一处理图像中除上述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与第二处理图像中除上述相应位置的背景部分和上述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合;
对于步骤1052中提及的第3种情况,在步骤1054中,可以将第一区域中上述运动目标对应的图像部分替换为第二区域中相应位置的背景部分,并将第一处理图像中除上述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与第二处理图像中除上述相应位置的背景部分和上述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合;或者,在其它实施例中,当上述第二区域中存在运动目标的完整图像时,也可以将上述第二区域中上述运动目标对应的图像部分替换为上述第一区域中相应位置的背景部分,并将上述第二处理图像中除上述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与上述第一处理图像中除上述相应位置的背景部分和上述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合。
由上可见,本申请实施例中通过获取连续拍摄所得的图像序列,并基于光流法对图像序列中动态背景下的运动目标进行检测。之后从该图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,对第一图像和第二图像进行图像处理得到第一处理图像和第二处理图像后,基于上述检测的结果,将第一处理图像和第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。由于鬼影多数是因为待拼接的图像中包含运动目标造成,而相对于基于像素点差异对图像中的运动目标进行判断的方案,光流法在复杂的场景下也能够有效的检测出图像中的运动目标,因此,本申请方案通过光流法对图像序列中动态背景下的运动目标进行检测之后,基于检测的结果对第一处理图像和第二处理图像进行图像融合,可有效提高鬼影的消除效果。
实施例二
本申请实施例提供一种图像拼接装置,如图3所示,本申请实施例中的图像拼接装置300包括:
获取单元301,用于获取连续拍摄所得的图像序列;
光流检测单元302,用于基于光流法对所述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测;
抽取单元303,用于从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像;
图像处理单元304,用于对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理,得到第一处理图像和第二处理图像,其中,所述图像处理包括:图像配准;
图像融合单元305,用于基于光流检测单元302检测的结果,将所述第一处理图像和所述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。
可选的,所述图像序列中动态背景下存在运动目标。抽取单元303具体用于:从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,并使得所述第一图像中,与所述第二图像的背景部分重叠的区域内包含运动目标的完整图像。
可选的,图像融合单元305具体包括:
确定单元,用于基于所述检测的结果,确定所述第一处理图像中的第一区域和所述第二处理图像中的第二区域,其中,所述第一区域和所述第二区域的背景部分重叠;
子融合单元,用于当所述第二区域中不存在运动目标的图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在运动目标的部分图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合,或者,当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第二区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第一区域中相应位置的背景部分,并将所述第二处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第一处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合。
可选的,所述图像处理还包括:形态学处理。图像处理单元304具体用于:对所述第一图像和所述第二图像进行图像配准;基于所述检测的结果,对经图像配准后的第一图像和第二图像进行形态学处理,以精确化所述第一图像和所述第二图像中的运动目标。
需要说明的是,本申请实施例中的图像拼接装置可以为独立的设备,或者,,或者,图像拼接装置也可以集成在电子设备(例如智能手机、平板电脑、计算机以及可穿戴设备等)中。可选的,集成该图像拼接装置的设备或电子设备所搭载的操作系统可以为ios系统、android系统、windows系统或其它操作系统,此处不作限定。
由上可见,本申请实施例中通过获取连续拍摄所得的图像序列,并基于光流法对图像序列中动态背景下的运动目标进行检测。之后从该图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,对第一图像和第二图像进行图像处理得到第一处理图像和第二处理图像后,基于上述检测的结果,将第一处理图像和第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。由于鬼影多数是因为待拼接的图像中包含运动目标造成,而相对于基于像素点差异对图像中的运动目标进行判断的方案,光流法在复杂的场景下也能够有效的检测出图像中的运动目标,因此,本申请方案通过光流法对图像序列中动态背景下的运动目标进行检测之后,基于检测的结果对第一处理图像和第二处理图像进行图像融合,可有效提高鬼影的消除效果。
实施例三
本申请实施例提供一种电子设备,请参阅图4,本申请实施例中的电子设备包括:存储器401,一个或多个处理器402(图4中仅示出一个)及存储在存储器401上并可在处理器上运行的计算机程序。其中:存储器401用于存储软件程序以及模块,处理器402通过运行存储在存储器401的软件程序以及单元,从而执行各种功能应用以及数据处理。具体地,处理器402通过运行存储在存储器401的上述计算机程序时实现以下步骤:
获取连续拍摄所得的图像序列;
基于光流法对所述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测;
从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像;
对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理,得到第一处理图像和第二处理图像,其中,所述图像处理包括:图像配准;
基于所述检测的结果,将所述第一处理图像和所述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。
假设上述为第一种可能的实施方式,则在第一种可能的实施方式作为基础而提供的第二种可能的实施方式中,所述图像序列中动态背景下存在运动目标;
所述从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像为:
从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,并使得所述第一图像中,与所述第二图像的背景部分重叠的区域内包含运动目标的完整图像。
在上述第二种可能的实现方式作为基础而提供的第三种可能的实施方式中,所述基于所述检测的结果,将所述第一处理图像和第二处理图像进行图像融合包括:
基于所述检测的结果,确定所述第一处理图像中的第一区域和所述第二处理图像中的第二区域,其中,所述第一区域和所述第二区域的背景部分重叠;
当所述第二区域中不存在运动目标的图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在运动目标的部分图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合,或者,当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第二区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第一区域中相应位置的背景部分,并将所述第二处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第一处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合。在上述第一种可能的实现方式,或者上述第二种可能的实现方式或者上述第三种可能的实现方式作为基础而提供的第四种可能的实施方式中,所述图像处理还包括:形态学处理;
所述对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理包括:
对所述第一图像和所述第二图像进行图像配准;
基于所述检测的结果,对经图像配准后的第一图像和第二图像进行形态学处理,以精确化所述第一图像和所述第二图像中的运动目标。
可选的,如图4所示,上述电子设备还可包括:一个或多个输入设备403(图4中仅示出一个)和一个或多个输出设备404(图4中仅示出一个)。存储器401、处理器402、输入设备403和输出设备404通过总线405连接。
应当理解,在本申请实施例中,所称处理器402可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit,CPU),该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备403可以包括键盘、触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等,输出设备404可以包括显示器、扬声器等。
存储器404可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器401提供指令和数据。存储器404的一部分或全部还可以包括非易失性随机存取存储器。例如,存储器404还可以存储设备类型的信息。
由上可见,本申请实施例中通过获取连续拍摄所得的图像序列,并基于光流法对图像序列中动态背景下的运动目标进行检测。之后从该图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,对第一图像和第二图像进行图像处理得到第一处理图像和第二处理图像后,基于上述检测的结果,将第一处理图像和第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像。由于鬼影多数是因为待拼接的图像中包含运动目标造成,而相对于基于像素点差异对图像中的运动目标进行判断的方案,光流法在复杂的场景下也能够有效的检测出图像中的运动目标,因此,本申请方案通过光流法对图像序列中动态背景下的运动目标进行检测之后,基于检测的结果对第一处理图像和第二处理图像进行图像融合,可有效提高鬼影的消除效果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,例如,上述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,上述计算机程序包括计算机程序代码,上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括:能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,上述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上上述实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种图像拼接方法,其特征在于,包括:
获取连续拍摄所得的图像序列;其中,所述图像序列中动态背景下存在运动目标;
基于光流法对所述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测;
从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,使得所述第一图像中,与所述第二图像的背景部分重叠的第一区域内包含运动目标的完整图像,所述第二图像与所述第一图像的背景部分重叠的第二区域包含运动目标的完整图像或部分图像,或者不包含运动目标;
对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理,得到第一处理图像和第二处理图像,其中,所述图像处理包括:图像配准;
基于所述检测的结果,将所述第一处理图像和所述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像,包括:
当所述第二区域中不存在所述运动目标的图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分外的其它部分进行图像融合;
当所述第二区域中存在所述运动目标的部分图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合;或者,将所述第二区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第一区域中相应位置的背景部分,并将所述第二处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第一处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合。
2.根据权利要求1所述的图像拼接方法,其特征在于,所述图像处理还包括:形态学处理;
所述对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理包括:
对所述第一图像和所述第二图像进行图像配准;
基于所述检测的结果,对经图像配准后的第一图像和第二图像进行形态学处理,以精确化所述第一图像和所述第二图像中的运动目标。
3.一种图像拼接装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取连续拍摄所得的图像序列;其中,所述图像序列中动态背景下存在运动目标;
光流检测单元,用于基于光流法对所述图像序列中动态背景下的运动目标进行检测;
抽取单元,用于从所述图像序列中抽取待拼接的第一图像和第二图像,使得所述第一图像中,与所述第二图像的背景部分重叠的第一区域内包含运动目标的完整图像,所述第二图像与所述第一图像的背景部分重叠的第二区域包含运动目标的完整图像或部分图像,或者不包含运动目标;
图像处理单元,用于对所述第一图像和所述第二图像进行图像处理,得到第一处理图像和第二处理图像,其中,所述图像处理包括:图像配准;
图像融合单元,用于基于所述光流检测单元检测的结果,将所述第一处理图像和所述第二处理图像进行图像融合,得到拼接后的图像,包括:
子融合单元,用于当所述第二区域中不存在运动目标的图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在运动目标的部分图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的部分图像外的其它部分进行图像融合;当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第一区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第二区域中相应位置的背景部分,并将所述第一处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第二处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合,或者,当所述第二区域中存在所述运动目标的完整图像时,将所述第二区域中所述运动目标对应的图像部分替换为所述第一区域中相应位置的背景部分,并将所述第二处理图像中除所述运动目标对应的图像部分外的其它部分,与所述第一处理图像中除所述相应位置的背景部分和所述运动目标的完整图像外的其它部分进行图像融合。
4.根据权利要求3所述的图像拼接装置,其特征在于,所述图像处理还包括:形态学处理;
所述图像处理单元具体用于:对所述第一图像和所述第二图像进行图像配准;基于所述检测的结果,对经图像配准后的第一图像和第二图像进行形态学处理,以精确化所述第一图像和所述第二图像中的运动目标。
5.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至2任一项所述方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711431274.6A CN108230245B (zh) | 2017-12-26 | 2017-12-26 | 图像拼接方法、图像拼接装置及电子设备 |
PCT/CN2017/119565 WO2019127269A1 (zh) | 2017-12-26 | 2017-12-28 | 图像拼接方法、图像拼接装置及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711431274.6A CN108230245B (zh) | 2017-12-26 | 2017-12-26 | 图像拼接方法、图像拼接装置及电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108230245A CN108230245A (zh) | 2018-06-29 |
CN108230245B true CN108230245B (zh) | 2021-06-11 |
Family
ID=62648814
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711431274.6A Active CN108230245B (zh) | 2017-12-26 | 2017-12-26 | 图像拼接方法、图像拼接装置及电子设备 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108230245B (zh) |
WO (1) | WO2019127269A1 (zh) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108989751B (zh) * | 2018-07-17 | 2020-07-14 | 上海交通大学 | 一种基于光流的视频拼接方法 |
CN111757146B (zh) * | 2019-03-29 | 2022-11-15 | 杭州萤石软件有限公司 | 视频拼接的方法、系统及存储介质 |
CN110298826A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-01 | 合肥联宝信息技术有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
CN110619652B (zh) * | 2019-08-19 | 2022-03-18 | 浙江大学 | 一种基于光流映射重复区域检测的图像配准鬼影消除方法 |
CN110501344A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-26 | 无锡先导智能装备股份有限公司 | 电池物料在线检测方法 |
TWI749365B (zh) | 2019-09-06 | 2021-12-11 | 瑞昱半導體股份有限公司 | 移動影像整合方法及移動影像整合系統 |
CN112511764B (zh) * | 2019-09-16 | 2024-10-15 | 瑞昱半导体股份有限公司 | 移动图像整合方法及移动图像整合系统 |
CN110766611A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-07 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN111047628B (zh) * | 2019-12-16 | 2020-10-02 | 中国水利水电科学研究院 | 夜间灯光卫星影像的配准方法及配准装置 |
EP4105886A4 (en) * | 2020-02-27 | 2023-04-19 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | IMAGE PROCESSING METHOD AND DEVICE AND DEVICE |
CN111429354B (zh) * | 2020-03-27 | 2022-01-21 | 贝壳找房(北京)科技有限公司 | 图像拼接及全景图拼接方法和装置、存储介质、电子设备 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101901481A (zh) * | 2010-08-11 | 2010-12-01 | 深圳市蓝韵实业有限公司 | 一种图像拼接方法 |
CN102387307A (zh) * | 2010-09-03 | 2012-03-21 | Hoya株式会社 | 图像处理系统和图像处理方法 |
CN103366351A (zh) * | 2012-03-29 | 2013-10-23 | 华晶科技股份有限公司 | 产生全景图像的方法及其图像获取装置 |
CN103581562A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-02-12 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 全景拍摄的方法和装置 |
CN104361584A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-02-18 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种图像前景的检测方法和检测系统 |
CN106709868A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-24 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种图像拼接方法及装置 |
CN106909911A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-06-30 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置和电子装置 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100455266C (zh) * | 2005-03-29 | 2009-01-28 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 宽景成像处理方法 |
US8554014B2 (en) * | 2008-08-28 | 2013-10-08 | Csr Technology Inc. | Robust fast panorama stitching in mobile phones or cameras |
CN101859433B (zh) * | 2009-04-10 | 2013-09-25 | 日电(中国)有限公司 | 图像拼接设备和方法 |
JP5510012B2 (ja) * | 2010-04-09 | 2014-06-04 | ソニー株式会社 | 画像処理装置および方法、並びにプログラム |
CN106851045A (zh) * | 2015-12-07 | 2017-06-13 | 北京航天长峰科技工业集团有限公司 | 一种图像拼接重叠区域运动目标处理方法 |
CN106296570B (zh) * | 2016-07-28 | 2020-01-10 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像处理方法及装置 |
CN107133972A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-09-05 | 南宁市正祥科技有限公司 | 一种视频运动目标检测方法 |
-
2017
- 2017-12-26 CN CN201711431274.6A patent/CN108230245B/zh active Active
- 2017-12-28 WO PCT/CN2017/119565 patent/WO2019127269A1/zh active Application Filing
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101901481A (zh) * | 2010-08-11 | 2010-12-01 | 深圳市蓝韵实业有限公司 | 一种图像拼接方法 |
CN102387307A (zh) * | 2010-09-03 | 2012-03-21 | Hoya株式会社 | 图像处理系统和图像处理方法 |
CN103366351A (zh) * | 2012-03-29 | 2013-10-23 | 华晶科技股份有限公司 | 产生全景图像的方法及其图像获取装置 |
CN103581562A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-02-12 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 全景拍摄的方法和装置 |
CN104361584A (zh) * | 2014-10-29 | 2015-02-18 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种图像前景的检测方法和检测系统 |
CN106709868A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-24 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种图像拼接方法及装置 |
CN106909911A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-06-30 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置和电子装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Effective image splicing detection based on image chroma;Wei Wang .etal;《IEEE》;20100217;1257-1260页 * |
动态图像的拼接与运动目标检测方法的研究;杨智尧 等;《图学学报》;20141231;第35卷(第6期);893-898页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108230245A (zh) | 2018-06-29 |
WO2019127269A1 (zh) | 2019-07-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108230245B (zh) | 图像拼接方法、图像拼接装置及电子设备 | |
CN111145238B (zh) | 单目内窥镜图像的三维重建方法、装置及终端设备 | |
CN111667520B (zh) | 红外图像和可见光图像的配准方法、装置及可读存储介质 | |
CN109840881B (zh) | 一种3d特效图像生成方法、装置及设备 | |
CN110796600B (zh) | 一种图像超分重建方法、图像超分重建装置及电子设备 | |
US11620730B2 (en) | Method for merging multiple images and post-processing of panorama | |
CN107798702B (zh) | 一种用于增强现实的实时图像叠加方法以及装置 | |
CN110335216B (zh) | 图像处理方法、图像处理装置、终端设备及可读存储介质 | |
CN110766706A (zh) | 图像融合方法、装置、终端设备及存储介质 | |
KR20170056860A (ko) | 이미지 생성 방법 및 장치 | |
US20190340732A1 (en) | Picture Processing Method and Apparatus | |
CN104486552A (zh) | 一种获取图像的方法及电子设备 | |
CN109040596B (zh) | 一种调整摄像头的方法、移动终端及存储介质 | |
CN110276831B (zh) | 三维模型的建构方法和装置、设备、计算机可读存储介质 | |
CN108805838B (zh) | 一种图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质 | |
CN113608641B (zh) | 曲面屏显示位置的调整方法、装置、智能音箱及存储介质 | |
CN115883988A (zh) | 视频图像拼接方法、系统、电子设备及存储介质 | |
CN103902953A (zh) | 一种屏幕检测系统及方法 | |
CN111680670B (zh) | 一种跨模态人头检测方法及装置 | |
CN111105351B (zh) | 一种视频序列影像拼接方法及装置 | |
CN109726613A (zh) | 一种用于检测的方法和装置 | |
Patro | Design and implementation of novel image segmentation and BLOB detection algorithm for real-time video surveillance using DaVinci processor | |
Pulli et al. | Mobile panoramic imaging system | |
CN108076365B (zh) | 人体姿势识别装置 | |
Gohil | Car license plate detection |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |