CN106023125A - 一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法 - Google Patents
一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106023125A CN106023125A CN201610305051.4A CN201610305051A CN106023125A CN 106023125 A CN106023125 A CN 106023125A CN 201610305051 A CN201610305051 A CN 201610305051A CN 106023125 A CN106023125 A CN 106023125A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- pixel
- segmentation
- coordinate
- white space
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 43
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 abstract description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- 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
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,首先将第一分割图像和第二分割图像分别从第一图像和第二图像中分离出来,为后续的重叠部分图像均值处理奠定了基础,减小了均值处理的工作范围,提高了均值处理的效率。本发明中,将均值重叠图像覆盖到有第一图像和第二图像拼接成的一级拼接图像中第一分割图像和第二分割图像重叠的位置。均值重叠图像为结合第一分割图像和第二分割图像后的均值图像,其结合了第一分割图像和第二分割图像的特点,并对两者之间的差别进行中和。均值重叠图像覆盖到一级拼接图像后,对第一图像和第二图像的拼接起到了过渡作用,避免了图像拼接过程中像素跳变的问题。
Description
技术领域
本发明涉及图像拼接技术领域,尤其涉及一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法。
背景技术
随着电子成像技术的发展,各种视频图像演示设备在人们的生活中已经无孔不入。视频图像演示设备用于演示视频或者图像,而视频的本质便是图像的动态播放,故而,视频图像演示中,图像是基础也是核心。
图像处理过程中,一个必不可少的处理方式就是图像拼接,即,将边沿重叠的图像拼接为一幅图像。目前,图像拼接过程中,都是简单的将边沿部分相重叠的图像相互覆盖。这种方式拼接的图像,平滑度低,过渡不自然,容易造成视觉观赏上的不适。此外,图像拼接过程中,还可能出现像素模糊的现象,降低拼接后图像的质量。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题,本发明提出了一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法。
本发明提出的一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,包括以下步骤:
S1、获得第一图像和第二图像,并将第一图像和第二图像的重叠部分分别从第一图像和第二图像中分割出来作为第一分割图像和第二分割图像;
S2、将第一图像和第二图像拼合形成一级拼接图像,第一图像和第二图像中的重叠部分相互覆盖;
S3、根据第一分割图像和第二分割图像分别建立第一像素坐标和第二像素坐标,第一像素坐标中各像素点的坐标位置与第二像素坐标中各像素点的坐标位置一一对应;
S4、建立均值坐标,根据第一像素坐标和第二像素坐标计算各像素点的像素值均值并映射到均值坐标中生成均值像素坐标;
S5、将均值像素坐标转换成均值重叠图像,并将均值重叠图像覆盖到一级拼接图像中图像重叠部分,形成二级拼接图像;
S6、对二级拼接图像进行平滑处理后,将图像中的模糊部分分割出去形成待修复图像;
S7、将待修复图像转换为像素坐标,像素坐标中对应分割出去的模糊部分形成空白区域,空白区域以外部分作为参考区域,空白区域中各像素点像素值为空集;
S8、选择空白区域内最边沿上的一个空白像素点,根据预设的第一阈值从参考区域获取距离该空白像素点最近的多个像素点作为参考像素点,并计算多个参考像素点的均值作为空白像素点的像素值;
S9、重复以上步骤,对空白区域内最边沿界线上的空白像素点进行像素值填充,然后更新空白区域和参考区域;
S10、重复步骤S8和S9,直至获得空白区域修复完成的最终像素坐标,将最终像素坐标转换成画像作为三级拼接图像;
S11、对三级拼接图像进行锐化处理获得最终的拼接图像。
优选地,步骤S2中具体为:从第一图像和第二图像中选取多对相对应的图像特征,根据相对应的图像特征相重叠的方法将第一图像与第二图像拼合。
优选地,步骤S2中,相对应的图像特征的对数为2。
优选地,第一阈值为距离阈值,步骤S8中,从参考区域内获取距离选定的空白像素点的距离小于第一阈值的像素点作为参考像素点。
优选地,还包括步骤SA:分别计算空白区域边界线上各空白像素点距离参考区域内最近像素点的距离并进行比较,将获得的最大距离值作为第一阈值。
本发明一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,首先将第一分割图像和第二分割图像分别从第一图像和第二图像中分离出来,为后续的重叠部分图像均值处理奠定了基础,减小了均值处理的工作范围,提高了均值处理的效率。本发明中,将均值重叠图像覆盖到有第一图像和第二图像拼接成的一级拼接图像中第一分割图像和第二分割图像重叠的位置。均值重叠图像为结合第一分割图像和第二分割图像后的均值图像,其结合了第一分割图像和第二分割图像的特点,并对两者之间的差别进行中和。均值重叠图像覆盖到一级拼接图像后,对第一图像和第二图像的拼接起到了过渡作用,避免了图像拼接过程中像素跳变的问题。
本发明中,对二级拼接图像进行模糊处理进一步解决第一图像和第二图像拼接后造成的局部过于锐化的问题。然后,对模糊处理后图像中过于模糊的部分进行剜除,再利用均值插入的方法对剜除的部分进行补充,既避免了模糊处理带来图像轮廓不清晰问题,又通过均值插入对图像机械牛修复,保证了最终获得的图像的完整性和清晰度。
本发明中最后的锐化处理可进一步解决本方法中经过均值化、模糊化处理带来的轮廓不清晰、层次不分明的问题,有利于提高拼接图像的质量。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法流程图。
具体实施方式
参照图1,本发明提出的一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,包括以下步骤。
S1、获得第一图像和第二图像,并将第一图像和第二图像的重叠部分分别从第一图像和第二图像中分割出来作为第一分割图像和第二分割图像。
本步骤中对第一分割图像和第二分割图像进行分离,从而为图像重叠部分的单独处理奠定了基础,简化了后续图像处理步骤,有利于提高图像拼接效率。
S2、将第一图像和第二图像拼合形成一级拼接图像,第一图像和第二图像中的重叠部分相互覆盖。具体的,本步骤从第一图像和第二图像中选取多对相对应的图像特征,根据相对应的图像特征相重叠的方法将第一图像与第二图像拼合。相对应的图像特征即同时存在于第一图像和第二图像中并相同的图像特征。本实施方式中,具体选择两对相对应的图像特征,既可以避免一个相对应的图像特征在图像拼接时难以克服图像旋转的问题,又可以避免相对应的图像特征过多造成的图像拼合时限制多耗时长的问题。
S3、根据第一分割图像和第二分割图像分别建立第一像素坐标和第二像素坐标,第一像素坐标中各像素点的坐标位置与第二像素坐标中各像素点的坐标位置一一对应。
第一分割图像和第二分割图像对应的场景相同,但是由于第一图像采集状态和第二图像采集状态的不同,第一分割图像和第二分割图像在光线、色调等细节上肯定具有区别。本步骤中,通过像素坐标的转换,将第一分割图像和第二分割图像中各像素点具象化,有利于后续图像处理的明确性和可操作性。
S4、建立均值坐标,根据第一像素坐标和第二像素坐标计算各像素点的像素值均值并映射到均值坐标中生成均值像素坐标。
由于第一分割图像和第二分割图像对应的场景相同,故而,由第一分割图像转换的第一像素坐标和由第二分割图像转换的第二像素坐标中的像素点的坐标是一一对应的,只是相对应的像素点的像素值有区别。
本步骤中,通过以下公式计算像素均值。
T(x,y)=(T1(x,y)+T2(x,y))/2,其中T1(x,y)为像素点(x,y)在第一像素坐标中的像素值,T2(x,y)为像素点(x,y)在第二像素坐标中的像素值。
S5、将均值像素坐标转换成均值重叠图像,并将均值重叠图像覆盖到一级拼接图像中图像重叠部分,形成二级拼接图像。
本步骤中,利用均值重叠图像覆盖一级拼接图像中第一分割图像和第二分割图像重叠的位置。均值重叠图像为结合第一分割图像和第二分割图像后的均值图像,其结合了第一分割图像和第二分割图像的特点,并对两者之间的差别进行中和。均值重叠图像覆盖到一级拼接图像后,对第一图像和第二图像的拼接起到了过渡作用,避免了图像拼接过程中像素跳变的问题。
S6、对二级拼接图像进行平滑处理后,将图像中的模糊部分分割出去形成待修复图像。
平滑处理即对二级拼接图像进行模糊处理,如此,将进一步解决第一图像和第二图像拼接后造成的局部过于锐化的问题。
本步骤中,可设置一个模糊阈值,将模糊程度超过模糊阈值的部分定义为模糊部分。模糊阈值的设置,避免了模糊部分难以界定的问题。
S7、将待修复图像转换为像素坐标,像素坐标中对应分割出去的模糊部分形成空白区域,空白区域以外部分作为参考区域,空白区域中各像素点像素值为空集。
步骤SA、分别计算空白区域边界线上各空白像素点距离参考区域内最近像素点的距离并进行比较,将获得的最大距离值作为第一阈值。
S8、选择空白区域内最边沿上的一个空白像素点,从参考区域内获取距离选定的空白像素点的距离小于第一阈值的像素点作为参考像素点,并计算多个参考像素点的均值作为空白像素点的像素值。
由于第一阈值的获取方式,在选择参考像素点时,避免了其不存在的情况,从而保证了第一阈值的有效性。具体实施时,第一阈值也可设置为数量阈值,直接选取距离空白像素点最近并位于参考区域内的第一阈值各像素点作为参考像素点。
S9、重复以上步骤,对空白区域内最边沿界线上的空白像素点进行像素值填充,然后更新空白区域和参考区域。
S10、重复步骤S8和S9,直至获得空白区域修复完成的最终像素坐标,将最终像素坐标转换成画像作为三级拼接图像。
步骤S6中对模糊处理后图像中过于模糊的部分进行剜除,然后利用均值插入的方法对剜除的部分进行补充,既避免了模糊处理带来图像轮廓不清晰问题,又通过均值插入对图像机械牛修复,保证了最终获得的图像的完整性和清晰度。
S11、对三级拼接图像进行锐化处理获得最终的拼接图像。
本步骤中经过锐化处理可进一步解决以上步骤中经过均值化、模糊化处理带来的轮廓不清晰、层次不分明的问题,有利于提高拼接图像的质量。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获得第一图像和第二图像,并将第一图像和第二图像的重叠部分分别从第一图像和第二图像中分割出来作为第一分割图像和第二分割图像;
S2、将第一图像和第二图像拼合形成一级拼接图像,第一图像和第二图像中的重叠部分相互覆盖;
S3、根据第一分割图像和第二分割图像分别建立第一像素坐标和第二像素坐标,第一像素坐标中各像素点的坐标位置与第二像素坐标中各像素点的坐标位置一一对应;
S4、建立均值坐标,根据第一像素坐标和第二像素坐标计算各像素点的像素值均值并映射到均值坐标中生成均值像素坐标;
S5、将均值像素坐标转换成均值重叠图像,并将均值重叠图像覆盖到一级拼接图像中图像重叠部分,形成二级拼接图像;
S6、对二级拼接图像进行平滑处理后,将图像中的模糊部分分割出去形成待修复图像;
S7、将待修复图像转换为像素坐标,像素坐标中对应分割出去的模糊部分形成空白区域,空白区域以外部分作为参考区域,空白区域中各像素点像素值为空集;
S8、选择空白区域内最边沿上的一个空白像素点,根据预设的第一阈值从参考区域获取距离该空白像素点最近的多个像素点作为参考像素点,并计算多个参考像素点的均值作为空白像素点的像素值;
S9、重复以上步骤,对空白区域内最边沿界线上的空白像素点进行像素值填充,然后更新空白区域和参考区域;
S10、重复步骤S8和S9,直至获得空白区域修复完成的最终像素坐标,将最终像素坐标转换成画像作为三级拼接图像;
S11、对三级拼接图像进行锐化处理获得最终的拼接图像。
2.如权利要求1所述的基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,其特征在于,步骤S2中具体为:从第一图像和第二图像中选取多对相对应的图像特征,根据相对应的图像特征相重叠的方法将第一图像与第二图像拼合。
3.如权利要求2所述的基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,其特征在于,步骤S2中,相对应的图像特征的对数为2。
4.如权利要求1所述的基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,其特征在于,第一阈值为距离阈值,步骤S8中,从参考区域内获取距离选定的空白像素点的距离小于第一阈值的像素点作为参考像素点。
5.如权利要求4所述的基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法,其特征在于,还包括步骤SA:分别计算空白区域边界线上各空白像素点距离参考区域内最近像素点的距离并进行比较,将获得的最大距离值作为第一阈值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610305051.4A CN106023125B (zh) | 2016-05-06 | 2016-05-06 | 一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610305051.4A CN106023125B (zh) | 2016-05-06 | 2016-05-06 | 一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106023125A true CN106023125A (zh) | 2016-10-12 |
CN106023125B CN106023125B (zh) | 2019-01-04 |
Family
ID=57099265
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610305051.4A Active CN106023125B (zh) | 2016-05-06 | 2016-05-06 | 一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106023125B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106780510A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-31 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法及终端设备 |
CN107833196A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-03-23 | 蒙城县望槐信息科技有限责任公司 | 一种图像缺陷分圈修复方法 |
WO2020107836A1 (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于 word2vec 的用户缺失画像的补充方法和相关设备 |
CN115482409A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-12-16 | 北京数美时代科技有限公司 | 一种图像识别模型训练方法、系统、存储介质和电子设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101751659A (zh) * | 2009-12-24 | 2010-06-23 | 北京优纳科技有限公司 | 大容量快速图像拼接方法 |
US20110299755A1 (en) * | 2010-06-08 | 2011-12-08 | Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd. | Methods and systems for extended ultrasound imaging |
CN104252705A (zh) * | 2014-09-30 | 2014-12-31 | 中安消技术有限公司 | 一种图像拼接方法及装置 |
CN105023260A (zh) * | 2014-04-22 | 2015-11-04 | Tcl集团股份有限公司 | 一种全景图像融合方法及融合装置 |
CN105096283A (zh) * | 2014-04-29 | 2015-11-25 | 华为技术有限公司 | 全景图像的获取方法和装置 |
-
2016
- 2016-05-06 CN CN201610305051.4A patent/CN106023125B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101751659A (zh) * | 2009-12-24 | 2010-06-23 | 北京优纳科技有限公司 | 大容量快速图像拼接方法 |
US20110299755A1 (en) * | 2010-06-08 | 2011-12-08 | Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd. | Methods and systems for extended ultrasound imaging |
CN105023260A (zh) * | 2014-04-22 | 2015-11-04 | Tcl集团股份有限公司 | 一种全景图像融合方法及融合装置 |
CN105096283A (zh) * | 2014-04-29 | 2015-11-25 | 华为技术有限公司 | 全景图像的获取方法和装置 |
CN104252705A (zh) * | 2014-09-30 | 2014-12-31 | 中安消技术有限公司 | 一种图像拼接方法及装置 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106780510A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-31 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法及终端设备 |
CN107833196A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-03-23 | 蒙城县望槐信息科技有限责任公司 | 一种图像缺陷分圈修复方法 |
WO2020107836A1 (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于 word2vec 的用户缺失画像的补充方法和相关设备 |
CN115482409A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-12-16 | 北京数美时代科技有限公司 | 一种图像识别模型训练方法、系统、存储介质和电子设备 |
CN115482409B (zh) * | 2022-08-15 | 2023-04-14 | 北京数美时代科技有限公司 | 一种图像识别模型训练方法、系统、存储介质和电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106023125B (zh) | 2019-01-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104376535B (zh) | 一种基于样本的快速图像修复方法 | |
CN106023125A (zh) | 一种基于图像覆盖和模糊重现的图像拼接方法 | |
CN104780355B (zh) | 一种视点合成中基于深度的空洞修复方法 | |
CN104756489B (zh) | 一种虚拟视点合成方法及系统 | |
CN103973993B (zh) | 影像合成装置及方法 | |
KR101742120B1 (ko) | 영상 처리 장치 및 방법 | |
CN109462747B (zh) | 基于生成对抗网络的dibr系统空洞填充方法 | |
CN111047709B (zh) | 一种双目视觉裸眼3d图像生成方法 | |
JP4548840B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理方法のプログラムおよびプログラム記録媒体 | |
CN111080557B (zh) | 亮度均衡处理方法及相关装置 | |
US20010045979A1 (en) | Methods for creating an image for a three-dimensional display, for calculating depth information, and for image processing using the depth information | |
CN104811684B (zh) | 一种图像的三维美颜方法及装置 | |
CN103177260B (zh) | 一种彩色图像边界提取方法 | |
CN106709878B (zh) | 一种快速图像融合方法 | |
CN105931188A (zh) | 一种基于均值去重的图像拼接方法 | |
CN102447925B (zh) | 一种虚拟视点图像合成方法及装置 | |
JP2010510600A (ja) | 画像の深度マップの生成 | |
US9578312B2 (en) | Method of integrating binocular stereo video scenes with maintaining time consistency | |
CN110660131B (zh) | 一种基于深度背景建模的虚拟视点空洞填补方法 | |
JP5696783B2 (ja) | 画像処理装置 | |
US8326082B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
US9542733B2 (en) | Image processing method, imaging processing apparatus and image processing program for correcting density values between at least two images | |
KR101956353B1 (ko) | 영상 처리 장치 및 3d 영상 생성 방법 | |
US20140064608A1 (en) | Method of transforming stereoscopic image and recording medium storing the same | |
US10007978B2 (en) | Method and device for processing image of upper garment |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |