CN110047037B - 一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统，包括数据采集模块、数据处理模块、尺寸修正模块、曝光度调整模块、云计算分析模块、图片拼接模块、图像预览模块、二次修正模块与图像信息导出模块；其中，所述数据采集模块用于采集需要拼接的图片，并对获取到的图片进行数量分析，获取图片的数量信息；所述数据处理模块用于对接收到的图片信息进行处理；所述尺寸修正模块用于对接收到的图片进行尺寸修正，将拼接的图片调节到合适的尺寸比例Pt，所述尺寸修正模块将修正好尺寸的图片发送到曝光度调整模块；本发明能够更好保证拼接出的图片的美观度，同时还能够满足使用者的不同使用需求，并保证了拼接后的图片的清晰度。
Description
技术领域
本发明属于需求分析领域，涉及服装行业的大数据利用技术，具体是一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统。
背景技术
图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术，图像拼接也包括将多张图片组合为一张图片，图像拼接技术主要包括两个关键环节即图像配准和图像融合。对于图像融合部分，由于其耗时不太大，且现有的几种主要方法效果差别也不多，所以总体来说算法上比较成熟。而图像配准部分是整个图像拼接技术的核心部分，它直接关系到图像拼接算法的成功率和运行速度，图像辅助虚拟拼接系统即是图像拼接系统中的一种。
现有的图片辅助虚拟拼接系统，在进行图片拼接的过程中图片之间的曝光度和尺寸存在着较大的偏差偏差，使用拼接出的图片不够美观，同时现有的拼接系统功能较为单一，大多只能提供单一类型的图片拼接，并存在着拼接出的图片清晰度较差的状况，为了解决这些缺陷，现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统。
本发明所要解决的技术问题为：
（1）如何通过对曝光度和尺寸的分析来拼接出更加美观的图片；
（2）如何进行更多类型的图片拼接保证拼接后图片的清晰度；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统，包括数据采集模块、数据处理模块、尺寸修正模块、曝光度调整模块、云计算分析模块、图片拼接模块、图像预览模块、二次修正模块与图像信息导出模块；
其中，所述数据采集模块用于采集需要拼接的图片，并对获取到的图片进行数量分析，获取图片的数量信息；
所述数据处理模块用于对接收到的图片信息进行处理，所述数据处理模块处理出图片的尺寸信息与曝光度信息，所述数据处理模块将图片的尺寸信息与曝光度信息发送到尺寸修正模块；
所述尺寸修正模块用于对接收到的图片进行尺寸修正，将拼接的图片调节到合适的尺寸比例Pt，所述尺寸修正模块将修正好尺寸的图片发送到曝光度调整模块；
所述曝光度调整模块用于将调整图片的曝光度，将拼接的图片的曝光度调节到均值Tp，所述曝光度调整模块将调整好曝光度的图片发送到云计算分析模块；
所述云计算分析模块用于对修正好尺寸并调整好曝光度的图片进分析处理；
所述图片拼接模块用于对分析处理结束的图片进行拼接组合，其拼接组合方式包括简单拼接与复杂拼接；
所述图像预览模块用于显示拼接好的图片，所述二次修正模块用于在拼接后的图片不符合要求时，对图片见二次修正，所述图像信息导出模块用于将拼接好的图片导出；
所述数据处理模块处理图片数据的具体过程如下：测量出图片的长度与宽度，并分析出图片的曝光度；
所述尺寸修正模块的具体修正过程如下：
步骤一：将获取到的图片的长度标记为Ci，i=1……n，将图片的宽度标记为Ki，i=1……n；
步骤二：通过公式C1+C2+C3……+Cn=C总，可以得到长度之和C总；
步骤三：通过公式K1+K2+K3……+Kn=K总，可以得到宽度之和K总；
步骤四：再通过公式C总/K总=Pt，可以得到所有图片的长度和与宽度和的比值Pt；
步骤五：尺寸修正模块即会将所有图片的尺寸修正到同尺寸大小的且长宽比与Pt相同的尺寸；
所述曝光度调整模块的具体曝光度调整过程如下：
S1：将图片的曝光度标记BGi，i=1……n；
S2：通过公式（BG1+BG2+BG3……+BGi）/n=Tp，可以得到所有图片的曝光度均值Tp；
S3：当Tp小预设值超过预设范围值，即采集用预设曝光值为标准曝光度；
S4：当Tp大预设值超过预设范围值，即采集用预设曝光值为标准曝光度；
S5：当Tp在预设值范围内时，即采用Tp为标准曝光度；
所述云计算分析模块的具体分析过程如下：
SS1：云计算分析模块获取到图片的数量信息后会确定图片的排版方式；
SS2：将图片数量标记为P，当P=2时，云计算分析模块即会随机选择排版方式，随机的排版方式为将图片竖直并列拼接和将图片横向并排拼接；
SS3：当P为大于2的奇数，且P小于预设值时，云计算分析模块即会采集用单排并列的拼接方式进行图片拼接；
SS4：当P为大于2的偶数，且P小于预设值时，云计算分析模块即会采集用两排并排的拼接方式进行图片拼接；
SS5：当P为大于2的奇数，且P大于预设值时，云计算分析模块即会采集用X排并列的拼接方式进行图片拼接，X≤5；
SS6：当P为大于2的偶数，且P大于预设值时，云计算分析模块即会采集用X排并排的拼接方式进行图片拼接，X≤5。
进一步地，所述图片拼接模块进行简单拼接的过程如：
SSS1：当图片为单排并列排列时，将图片的长边连接拼接在一起；
SSS2：当图片为多排并列排列时，将并排的图片的宽边连接，再将并列的图片长边连接；
SSS3：当图片为多排并排时，其拼接方法与SSS2步骤的拼接方法相同；
所述图片拼接模块进行复杂拼接的过程如下：
（1）：复杂拼接指将连续影像的图片的拼接成一张图片；
（2）：数据处理模块在接收到需要进行复杂拼接的图片时会提取出图片中的特征部分，特征部分包括特征点和特征线，特征部分的采集过程如下：
1）：将图片中色彩差异明显的点标记为特征点，将该特征点标记为Zi，i=1……n；
2）：将图片中的影像轮廓化，并将轮廓化后的轮廓线标记为Li，1……n；
3）：将图片轮廓化后的影像最高点标记为特征点，将该特征点标记为Ti，1……n；
4）：将图片轮廓化后的影像最低点标记为特征点，将该特征点标记为Ui，1……n；
（3）：对多个图片中的特征点进行对比，当多个图片中的Zi相似度超过预设值时，即使用Zi点为基准点，将多个Zi的相似度均超过预设值时，将多个Zi连接成线Zli，Zli可以为基准线；
（4）：对多个图片中的特征线Li进行比对，当特征线Li的相似度错过预设值时，即选取特征线Li为基准线；
（5）：对图片中的高点Ti和低点Ui进行进行对比，当高点Ti和低点Ui的相似度进超过预设值时，即对高点Ti和低点Ui进行连线得到直线Bli，Bli可以为基准线；
（6）：选择好基准线后即可以对图片见拼接，进行图片拼接时会比对出主图片与副图片，主图片会覆盖在副图片上，在拼接过程中被覆盖的部分会被删除掉。
进一步地，所述图像预览模块由若干组显示屏组成，所述图像信息导出模块与外部的电子设备连接。
进一步地，所述图像预览模块还用于对拼接好的图片的清晰度和曝光度进行比较，其具体比较过程如下：
Ⅰ：将原图片的清晰度标记为QS1,；
Ⅱ：将拼接后的图片的清晰度标记为QS2；
Ⅲ：通过公式QS1－QS2=QS差，可以得到原图片清晰度与拼接后的图片的清晰度差值QS差；
Ⅳ：将原图的曝光度标记为Tp原，将拼接好的图片的曝光度标记为Tp实；
Ⅴ：通过公式Tp原－Tp实=Tp差，可以得到曝光度差值Tp差；
Ⅵ：当QS差=0和Tp差=0或QS差和Tp差均在预设值范围内时，即表示图片清晰度和曝光度比对通过，即无需进行二次修正；
Ⅶ：当QS差和Tp差均大于预设值或QS差和Tp差均小于预设值时，即表示图片清晰度和曝光度比对不通过，对比不通过时，二次修正模块即会对拼接好的图片进行二次数据修正。
本发明的有益效果：
（1）本发明通过设置的曝光度调整模块与尺寸修正模块，能够实时采集到需要拼接的图片的尺寸信息与曝光度信息，通过采集的图片尺寸信息，经过公式C总/K总=Pt，可以得到所有图片的长度和与宽度和的比值Pt，即可以得到最适合拼接图片的尺寸比值Pt，将所有图片修正到同尺寸Pt比值的规格让图片拼接的更加美观，同时通过采集的曝光度信息，再通过公式通过公式（BG1+BG2+BG3……+BGi）/n=Tp，可以得到所有图片的曝光度均值Tp，并根据曝光度均值Tp来确定所有图片的曝光度，从而让拼接后的图片能够处于同一曝光度，在提升了拼接后的图片的清晰度的同时，更进一步的提升了该系统拼接出的图片的美观度；
（2）本发明通过设置的图片拼接模块与二次验证模块，让该系统在进行简单的图片品拼接的同时，还可以进行连续影像图片的拼接，通过设置的出相应的基准点与基准线，即可以对连续影像的图片进行拼接，从而让该系统能够满足不同使用者的不同使用需求，同时通过设置的二次验证模块，能够将原图的清晰度和拼接好的图片的清晰度进行比较，通过通过公式QS1－QS2=QS差，可以得到原图片清晰度与拼接后的图片的清晰度差值QS差，更具QS差的大小即可以判定拼接好的图片是否清晰，并会在拼接后的图片不清晰时对其进行修正，保证了拼接图片的质量，让该系统更值得推广使用。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统，包括数据采集模块、数据处理模块、尺寸修正模块、曝光度调整模块、云计算分析模块、图片拼接模块、图像预览模块、二次修正模块与图像信息导出模块；
其中，数据采集模块用于采集需要拼接的图片，并对获取到的图片进行数量分析，获取图片的数量信息；
数据处理模块用于对接收到的图片信息进行处理，数据处理模块处理出图片的尺寸信息与曝光度信息，数据处理模块将图片的尺寸信息与曝光度信息发送到尺寸修正模块；
尺寸修正模块用于对接收到的图片进行尺寸修正，将拼接的图片调节到合适的尺寸比例Pt，尺寸修正模块将修正好尺寸的图片发送到曝光度调整模块；
曝光度调整模块用于将调整图片的曝光度，将拼接的图片的曝光度调节到均值Tp，曝光度调整模块将调整好曝光度的图片发送到云计算分析模块；
云计算分析模块用于对修正好尺寸并调整好曝光度的图片进分析处理；
图片拼接模块用于对分析处理结束的图片进行拼接组合，其拼接组合方式包括简单拼接与复杂拼接；
图像预览模块用于显示拼接好的图片，二次修正模块用于在拼接后的图片不符合要求时，对图片见二次修正，图像信息导出模块用于将拼接好的图片导出；
数据处理模块处理图片数据的具体过程如下：测量出图片的长度与宽度，并分析出图片的曝光度；
尺寸修正模块的具体修正过程如下：
步骤一：将获取到的图片的长度标记为Ci，i=1……n，将图片的宽度标记为Ki，i=1……n；
步骤二：通过公式C1+C2+C3……+Cn=C总，可以得到长度之和C总；
步骤三：通过公式K1+K2+K3……+Kn=K总，可以得到宽度之和K总；
步骤四：再通过公式C总/K总=Pt，可以得到所有图片的长度和与宽度和的比值Pt；
步骤五：尺寸修正模块即会将所有图片的尺寸修正到同尺寸大小的且长宽比与Pt相同的尺寸；
曝光度调整模块的具体曝光度调整过程如下：
S1：将图片的曝光度标记BGi，i=1……n；
S2：通过公式（BG1+BG2+BG3……+BGi）/n=Tp，可以得到所有图片的曝光度均值Tp；
S3：当Tp小预设值超过预设范围值，即采集用预设曝光值为标准曝光度；
S4：当Tp大预设值超过预设范围值，即采集用预设曝光值为标准曝光度；
S5：当Tp在预设值范围内时，即采用Tp为标准曝光度；
云计算分析模块的具体分析过程如下：
SS1：云计算分析模块获取到图片的数量信息后会确定图片的排版方式；
SS2：将图片数量标记为P，当P=2时，云计算分析模块即会随机选择排版方式，随机的排版方式为将图片竖直并列拼接和将图片横向并排拼接；
SS3：当P为大于2的奇数，且P小于预设值时，云计算分析模块即会采集用单排并列的拼接方式进行图片拼接；
SS4：当P为大于2的偶数，且P小于预设值时，云计算分析模块即会采集用两排并排的拼接方式进行图片拼接；
SS5：当P为大于2的奇数，且P大于预设值时，云计算分析模块即会采集用X排并列的拼接方式进行图片拼接，X≤5；
SS6：当P为大于2的偶数，且P大于预设值时，云计算分析模块即会采集用X排并排的拼接方式进行图片拼接，X≤5。
进一步地，图片拼接模块进行简单拼接的过程如：
SSS1：当图片为单排并列排列时，将图片的长边连接拼接在一起；
SSS2：当图片为多排并列排列时，将并排的图片的宽边连接，再将并列的图片长边连接；
SSS3：当图片为多排并排时，其拼接方法与SSS2步骤的拼接方法相同；
图片拼接模块进行复杂拼接的过程如下：
（1）：复杂拼接指将连续影像的图片的拼接成一张图片；
（2）：数据处理模块在接收到需要进行复杂拼接的图片时会提取出图片中的特征部分，特征部分包括特征点和特征线，特征部分的采集过程如下：
1）：将图片中色彩差异明显的点标记为特征点，将该特征点标记为Zi，i=1……n；
2）：将图片中的影像轮廓化，并将轮廓化后的轮廓线标记为Li，1……n；
3）：将图片轮廓化后的影像最高点标记为特征点，将该特征点标记为Ti，1……n；
4）：将图片轮廓化后的影像最低点标记为特征点，将该特征点标记为Ui，1……n；
（3）：对多个图片中的特征点进行对比，当多个图片中的Zi相似度超过预设值时，即使用Zi点为基准点，将多个Zi的相似度均超过预设值时，将多个Zi连接成线Zli，Zli可以为基准线；
（4）：对多个图片中的特征线Li进行比对，当特征线Li的相似度错过预设值时，即选取特征线Li为基准线；
（5）：对图片中的高点Ti和低点Ui进行进行对比，当高点Ti和低点Ui的相似度进超过预设值时，即对高点Ti和低点Ui进行连线得到直线Bli，Bli可以为基准线；
（6）：选择好基准线后即可以对图片见拼接，进行图片拼接时会比对出主图片与副图片，主图片会覆盖在副图片上，在拼接过程中被覆盖的部分会被删除掉。
进一步地，图像预览模块由若干组显示屏组成，图像信息导出模块与外部的电子设备连接。
进一步地，图像预览模块还用于对拼接好的图片的清晰度和曝光度进行比较，其具体比较过程如下：
Ⅰ：将原图片的清晰度标记为QS1,；
Ⅱ：将拼接后的图片的清晰度标记为QS2；
Ⅲ：通过公式QS1－QS2=QS差，可以得到原图片清晰度与拼接后的图片的清晰度差值QS差；
Ⅳ：将原图的曝光度标记为Tp原，将拼接好的图片的曝光度标记为Tp实；
Ⅴ：通过公式Tp原－Tp实=Tp差，可以得到曝光度差值Tp差；
Ⅵ：当QS差=0和Tp差=0或QS差和Tp差均在预设值范围内时，即表示图片清晰度和曝光度比对通过，即无需进行二次修正；
Ⅶ：当QS差和Tp差均大于预设值或QS差和Tp差均小于预设值时，即表示图片清晰度和曝光度比对不通过，对比不通过时，二次修正模块即会对拼接好的图片进行二次数据修正。
一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统，在工作时，首先通其中，数据采集模块会采集需要拼接的图片，并对获取到的图片进行数量分析，获取图片的数量信息被发送到数据处理模块中，数据处理模块会对接收到的图片信息进行处理，数据处理模块处理出图片的尺寸信息与曝光度信息，数据处理模块将图片的尺寸信息与曝光度信息发送到尺寸修正模块，尺寸修正模块会对接收到的图片进行尺寸修正，将拼接的图片调节到合适的尺寸比例Pt，尺寸修正模块将修正好尺寸的图片发送到曝光度调整模块中，曝光度调整模块会将调整图片的曝光度，将拼接的图片的曝光度调节到均值Tp，曝光度调整模块将调整好曝光度的图片发送到云计算分析，云计算分析模块会对修正好尺寸并调整好曝光度的图片进分析处理，图片拼接模块会对分析处理结束的图片进行拼接组合，其拼接组合方式包括简单拼接与复杂拼接，图片拼接模块将拼接组合好的图片发送到图像预览模块；
图像预览模块会显示拼接好的图片，二次修正模块会在拼接后的图片不符合要求时，对图片见二次修正，图片进行二次修正后，图像信息导出模块会将拼接好的图片导出。
本发明的有益效果如下：
首先本发明通过设置的曝光度调整模块与尺寸修正模块，能够实时采集到需要拼接的图片的尺寸信息与曝光度信息，通过采集的图片尺寸信息，经过公式C总/K总=Pt，可以得到所有图片的长度和与宽度和的比值Pt，即可以得到最适合拼接图片的尺寸比值Pt，将所有图片修正到同尺寸Pt比值的规格让图片拼接的更加美观，同时通过采集的曝光度信息，再通过公式通过公式（BG1+BG2+BG3……+BGi）/n=Tp，可以得到所有图片的曝光度均值Tp，并根据曝光度均值Tp来确定所有图片的曝光度，从而让拼接后的图片能够处于同一曝光度，在提升了拼接后的图片的清晰度的同时，更进一步的提升了该系统拼接出的图片的美观度；
其次本发明通过设置的图片拼接模块与二次验证模块，让该系统在进行简单的图片品拼接的同时，还可以进行连续影像图片的拼接，通过设置的出相应的基准点与基准线，即可以对连续影像的图片进行拼接，从而让该系统能够满足不同使用者的不同使用需求，同时通过设置的二次验证模块，能够将原图的清晰度和拼接好的图片的清晰度进行比较，通过通过公式QS1－QS2=QS差，可以得到原图片清晰度与拼接后的图片的清晰度差值QS差，更具QS差的大小即可以判定拼接好的图片是否清晰，并会在拼接后的图片不清晰时对其进行修正，保证了拼接图片的质量，让该系统更值得推广使用。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、尺寸修正模块、曝光度调整模块、云计算分析模块、图片拼接模块、图像预览模块、二次修正模块与图像信息导出模块；
其中，所述数据采集模块用于采集需要拼接的图片，并对获取到的图片进行数量分析，获取图片的数量信息；
所述数据处理模块用于对接收到的图片信息进行处理，所述数据处理模块处理出图片的尺寸信息与曝光度信息，所述数据处理模块将图片的尺寸信息与曝光度信息发送到尺寸修正模块；
所述尺寸修正模块用于对接收到的图片进行尺寸修正，将拼接的图片调节到合适的尺寸比例Pt，所述尺寸修正模块将修正好尺寸的图片发送到曝光度调整模块；
所述曝光度调整模块用于将调整图片的曝光度，将拼接的图片的曝光度调节到均值Tp，所述曝光度调整模块将调整好曝光度的图片发送到云计算分析模块；
所述云计算分析模块用于对修正好尺寸并调整好曝光度的图片进分析处理；
所述图片拼接模块用于对分析处理结束的图片进行拼接组合，其拼接组合方式包括简单拼接与复杂拼接；
所述图像预览模块用于显示拼接好的图片，所述二次修正模块用于在拼接后的图片不符合要求时，对图片见二次修正，所述图像信息导出模块用于将拼接好的图片导出；
所述数据处理模块处理图片数据的具体过程如下：测量出图片的长度与宽度，并分析出图片的曝光度；
所述尺寸修正模块的具体修正过程如下：
步骤一：将获取到的图片的长度标记为Ci，i=1……n，将图片的宽度标记为Ki，i=1……n；
步骤二：通过公式C1+C2+C3……+Cn=C总，可以得到长度之和C总；
步骤三：通过公式K1+K2+K3……+Kn=K总，可以得到宽度之和K总；
步骤四：再通过公式C总/K总=Pt，可以得到所有图片的长度和与宽度和的比值Pt；
步骤五：尺寸修正模块即会将所有图片的尺寸修正到同尺寸大小的且长宽比与Pt相同的尺寸；
所述曝光度调整模块的具体曝光度调整过程如下：
S1：将图片的曝光度标记BGi，i=1……n；
S2：通过公式（BG1+BG2+BG3……+BGi）/n=Tp，可以得到所有图片的曝光度均值Tp；
S3：当Tp小预设值超过预设范围值，即采集用预设曝光值为标准曝光度；
S4：当Tp大预设值超过预设范围值，即采集用预设曝光值为标准曝光度；
S5：当Tp在预设值范围内时，即采用Tp为标准曝光度；
所述云计算分析模块的具体分析过程如下：
SS1：云计算分析模块获取到图片的数量信息后会确定图片的排版方式；
SS2：将图片数量标记为P，当P=2时，云计算分析模块即会随机选择排版方式，随机的排版方式为将图片竖直并列拼接和将图片横向并排拼接；
SS3：当P为大于2的奇数，且P小于预设值时，云计算分析模块即会采集用单排并列的拼接方式进行图片拼接；
SS4：当P为大于2的偶数，且P小于预设值时，云计算分析模块即会采集用两排并排的拼接方式进行图片拼接；
SS5：当P为大于2的奇数，且P大于预设值时，云计算分析模块即会采集用X排并列的拼接方式进行图片拼接，X≤5；
SS6：当P为大于2的偶数，且P大于预设值时，云计算分析模块即会采集用X排并排的拼接方式进行图片拼接，X≤5。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统，其特征在于，所述图片拼接模块进行简单拼接的过程如：
SSS1：当图片为单排并列排列时，将图片的长边连接拼接在一起；
SSS2：当图片为多排并列排列时，将并排的图片的宽边连接，再将并列的图片长边连接；
SSS3：当图片为多排并排时，其拼接方法与SSS2步骤的拼接方法相同；
所述图片拼接模块进行复杂拼接的过程如下：
（1）：复杂拼接指将连续影像的图片的拼接成一张图片；
（2）：数据处理模块在接收到需要进行复杂拼接的图片时会提取出图片中的特征部分，特征部分包括特征点和特征线，特征部分的采集过程如下：
1）：将图片中色彩差异明显的点标记为特征点，将该特征点标记为Zi，i=1……n；
2）：将图片中的影像轮廓化，并将轮廓化后的轮廓线标记为Li，1……n；
3）：将图片轮廓化后的影像最高点标记为特征点，将该特征点标记为Ti，1……n；
4）：将图片轮廓化后的影像最低点标记为特征点，将该特征点标记为Ui，1……n；
（3）：对多个图片中的特征点进行对比，当多个图片中的Zi相似度超过预设值时，即使用Zi点为基准点，将多个Zi的相似度均超过预设值时，将多个Zi连接成线Zli，Zli可以为基准线；
（4）：对多个图片中的特征线Li进行比对，当特征线Li的相似度错过预设值时，即选取特征线Li为基准线；
（5）：对图片中的高点Ti和低点Ui进行进行对比，当高点Ti和低点Ui的相似度进超过预设值时，即对高点Ti和低点Ui进行连线得到直线Bli，Bli可以为基准线；
（6）：选择好基准线后即可以对图片见拼接，进行图片拼接时会比对出主图片与副图片，主图片会覆盖在副图片上，在拼接过程中被覆盖的部分会被删除掉。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统，其特征在于，所述图像预览模块由若干组显示屏组成，所述图像信息导出模块与外部的电子设备连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统，其特征在于，所述图像预览模块还用于对拼接好的图片的清晰度和曝光度进行比较，其具体比较过程如下：
Ⅰ：将原图片的清晰度标记为QS1,；
Ⅱ：将拼接后的图片的清晰度标记为QS2；
Ⅲ：通过公式QS1－QS2=QS差，可以得到原图片清晰度与拼接后的图片的清晰度差值QS差；
Ⅳ：将原图的曝光度标记为Tp原，将拼接好的图片的曝光度标记为Tp实；
Ⅴ：通过公式Tp原－Tp实=Tp差，可以得到曝光度差值Tp差；
Ⅵ：当QS差=0和Tp差=0或QS差和Tp差均在预设值范围内时，即表示图片清晰度和曝光度比对通过，即无需进行二次修正；
Ⅶ：当QS差和Tp差均大于预设值或QS差和Tp差均小于预设值时，即表示图片清晰度和曝光度比对不通过，对比不通过时，二次修正模块即会对拼接好的图片进行二次数据修正。
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| CN201910346482.9A CN110047037B (zh) | 2019-04-26 | 2019-04-26 | 一种基于云计算图像辅助虚拟拼接系统 |
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