CN117575902A - 大场景监控图像拼接方法及拼接系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种大场景监控图像拼接方法及拼接系统，拼接方法包括以下步骤：获取多个待拼接图像；在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列；基于网格的中心坐标与对应的待拼接图像的中心坐标对待拼接图像进行筛选，得到基准图像；计算基准图像与其他待拼接图像之间的位移量，并基于位移量，融合待拼接图像，以实现对待拼接图像的图像拼接，本发明通过预先构建的预置画幅中的网格，能够将待拼接图像进行初排列，并基于预设的画幅中心坐标与待拼接图像的中心坐标进行匹配，将偏差最小的待拼接图像作为基准图像，以提高图像拼接的质量，最后根据筛选的基准图像进行图像拼接，极大地提升了图像拼接的准确性和效率。

Description

大场景监控图像拼接方法及拼接系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种大场景监控图像拼接方法及拼接系统。

背景技术

随着数字图像技术的飞速发展，图像拼接技术在许多领域都得到了广泛的应用。图像拼接的基本目标是将两幅或多幅图像拼接成一幅完整的图像，以提供更宽阔的视野或更丰富的信息。

在传统的图像拼接过程中，通常会选择一张作为基准图像，其他图像需要将其坐标进行转换以便与基准图像对齐，这个转换过程涉及坐标的变换，包括平移、旋转、缩放等操作。如果选择的基准图像的坐标转换不准确，那么其他图像在拼接到基准图像时就会出现偏差，导致最终的拼接结果出现误差。

因此，如何减小这种由于坐标转换不准确所带来的误差是当前图像拼接技术中的一个重要问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种大场景监控图像拼接方法及拼接系统，筛选出符合要求的基准图像，并基于基准图像进行图像融合拼接，减小基准图像的选择可能带来的误差，极大地提升了图像拼接的准确性和效率。

本发明提供了一种大场景监控图像拼接方法，拼接方法包括以下步骤：

获取多个待拼接图像，其中，所述待拼接图像对应于同一场景下的不同拼接区域；

在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列，其中，所述预置画幅中包括与所述待拼接图像一一对应的网格；

基于所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标对所述待拼接图像进行筛选，得到基准图像；

计算所述基准图像与其他所述待拼接图像之间的位移量，并基于所述位移量，融合所述待拼接图像，以实现对所述待拼接图像的图像拼接。

优选的，所述获取多个待拼接图像，包括：

使用图像采集设备对同一场景进行拍摄，并移动所述图像采集设备以捕捉不同的拼接区域，并保证相邻的拼接区域具有重叠区域。

优选的，所述在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列，包括：

构建预置画幅，并按照所述待拼接图像的数量对所述预置画幅进行网格化，得到与所述待拼接图像数量相等的网格；

将所述待拼接图像按照位置关系对应填入所述网格内。

优选的，所述基于所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标对所述待拼接图像进行筛选，得到基准图像，包括：

获取每个所述网格的中心坐标以及每个所述待拼接图像的中心坐标；

计算每个所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标的差值向量，差值向量的计算公式为：

其中，代表网格的中心坐标，/>代表待拼接图像的中心坐标；

计算每个差值向量的模长/>，模长/>的计算公式为：

；

从所有模长中选取最小值对应的所述待拼接图像为基准图像。

优选的，所述计算所述基准图像与其他所述待拼接图像之间的位移量，并基于所述位移量，融合所述待拼接图像，包括：

依据图像特征计算相邻的所述待拼接图像之间的位移量，其中，所述图像特征为相邻的所述待拼接图像之间的共同的角点特征；

依据相邻的所述待拼接图像之间的位移量，分别计算所述基准图像与其他所述待拼接图像间的位移量，并将得到的位移量构成位移矩阵；

依据所述位移矩阵，利用融合算法融合所述待拼接图像。

本发明还提供了一种大场景监控图像拼接系统，拼接系统包括：

图像获取模块，用于获取多个待拼接图像，其中，所述待拼接图像对应于同一场景下的不同拼接区域；

图像初排列模块，用于在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列，其中，所述预置画幅中包括与所述待拼接图像一一对应的网格；

基准图像确定模块，用于基于所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标对所述待拼接图像进行筛选，得到基准图像；

图像融合模块，用于计算所述基准图像与其他所述待拼接图像之间的位移量，并基于所述位移量，融合所述待拼接图像，以实现对所述待拼接图像的图像拼接。

优选的，所述图像初排列模块包括：

预置画幅构建模块，用于构建预置画幅，并按照所述待拼接图像的数量对所述预置画幅进行网格化，得到与所述待拼接图像数量相等的网格；

图像填入模块，用于将所述待拼接图像按照位置关系对应填入所述网格内。

优选的，所述基准图像确定模块包括：

坐标获取模块，用于获取每个所述网格的中心坐标以及每个所述待拼接图像的中心坐标；

差值向量计算模块，用于计算每个所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标的差值向量，差值向量的计算公式为：

其中，代表网格的中心坐标，/>代表待拼接图像的中心坐标；

模长计算模块，用于计算每个差值向量的模长/>，模长/>的计算公式为：

；

基准图像选取模块，用于从所有模长中选取最小值对应的所述待拼接图像为基准图像。

优选的，所述图像融合模块包括：

位移量计算模块，用于依据图像特征计算相邻的所述待拼接图像之间的位移量，其中，所述图像特征为相邻的所述待拼接图像之间的共同的角点特征；

位移矩阵构建模块，用于依据相邻的所述待拼接图像之间的位移量，分别计算所述基准图像与其他所述待拼接图像间的位移量，并将得到的位移量构成位移矩阵；

融合模块，用于依据所述位移矩阵，利用融合算法融合所述待拼接图像。

与相关技术相比较，本发明提供的一种大场景监控图像拼接方法及拼接系统具有如下有益效果：

本发明通过预先构建的预置画幅中的网格，能够将待拼接图像进行初排列，并基于预设的画幅中心坐标与待拼接图像的中心坐标进行匹配，将偏差最小的待拼接图像作为基准图像，以提高图像拼接的质量，最后根据筛选的基准图像进行图像拼接，极大地提升了图像拼接的准确性和效率。

附图说明

图1为本发明提供的一种大场景监控图像拼接方法的流程图；

图2为本发明提供的一种大场景监控图像拼接方法的步骤S2流程图；

图3为本发明提供的一种大场景监控图像拼接方法的步骤S3流程图；

图4为本发明提供的一种大场景监控图像拼接方法的步骤S4流程图；

图5为本发明提供的一种大场景监控图像拼接系统的模块结构图；

图6为本发明的拼接后的坐标图；

图7为本发明的网格与待拼接图像的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施方式对本发明做进一步说明。

实施例一

本发明提供了一种大场景监控图像拼接方法，参考图1所示，图1为本申请的大场景监控图像拼接方法的流程图，该拼接方法包括以下步骤：

S1：获取多个待拼接图像，其中，所述待拼接图像对应于同一场景下的不同拼接区域。

在本申请的实施例中，需使用图像采集设备对同一场景进行拍摄，并移动所述图像采集设备以捕捉不同的拼接区域，并保证相邻的拼接区域具有重叠区域。

在上述过程中，通过确保相邻拼接区域具有重叠区域，可以提高后续图像拼接的质量和准确性；这意味着在捕捉不同拼接区域时，需要适当重叠相邻区域，以便在后续的处理中能够更好地对齐和融合图像。

此外，为了保证所述待拼接图像对应于同一场景下的不同拼接区域，应当在移动图像采集设备时保持场景的稳定性，避免在拍摄过程中出现明显的姿态或光照变化，这样可以确保不同拼接区域之间的连续性和一致性。同时，还需注意控制图像采集设备的参数，如焦距、曝光等，以保证所获取的图像能够在色彩和亮度上匹配，从而为后续的图像拼接提供更好的基础。

通过图像采集设备在同一场景下捕捉不同的拼接区域，使得每幅图像都覆盖了场景的特定部分，并且具有足够的重叠区域，以支持后续的图像拼接过程。

S2：在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列，其中，所述预置画幅中包括与所述待拼接图像一一对应的网格。

在本申请的实施例中，初排列是指将所有待拼接图像按照其在场景中的位置排列到预置画幅的网格中，例如，若某一待拼接图像在场景中的拍摄位置位于左上角，则在预置画幅的网格中，该图像也应当位于左上角位置。

然而，在进行初排列时，受到误差的影响，所有待拼接图像无法都被极其精准地对齐到对应的网格中，这导致部分待拼接图像与网格存在偏差，即它们未能完全按照预期位置精准排列在对应的网格中，若在后续步骤中选择到偏差较大的待拼接图像作为基准图像，则会导致最终拼接完成的图像同样具有较大的误差，因此，需要对待拼接图像进行筛选，得到一张在所有待拼接图像中偏差最小的待拼接图像，并作为基准图像，这样可以减小拼接时的偏差。

S3：基于所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标对所述待拼接图像进行筛选，得到基准图像。

在本申请的实施例中，为了减小由于任意选择基准图像时导致拼接时的偏差较大，需对待拼接图像进行筛选，得到一张在所有待拼接图像中偏差最小的待拼接图像，并作为基准图像，其中的筛选条件为偏差最小，也即，待拼接图像的中心坐标偏离预设的网格的中心坐标的偏移量。

参考图7所示，中心点A为任意一个网格的中心点，中心点B为中心点A的网格对应的待拼接图像的中心点，那么，中心点A和中心点B之间的偏移量则为选择基准图像的筛选条件，在所有待拼接图像中选择相对来说偏移量最小的待拼接图像作为基准图像。

S4：计算所述基准图像与其他所述待拼接图像之间的位移量，并基于所述位移量，融合所述待拼接图像，以实现对所述待拼接图像的图像拼接。

在本申请的实施例中，在确定了基准图像后，需根据相邻的待拼接图像的位移量确定其他所有待拼接图像与基准图像之间的偏移量，进而以基准图像的坐标确定其他所有待拼接图像的坐标，这样可以保证所有的待拼接图像可以以位置精准度最高的基准进行对齐，最终保证了图像的拼接质量。

参考图2所示，图2为本申请的大场景监控图像拼接方法的步骤S2的流程图，步骤S2包括：

S201：构建预置画幅，并按照所述待拼接图像的数量对所述预置画幅进行网格化，得到与所述待拼接图像数量相等的网格。

在本申请的实施例中，预置画幅是一个预设的空白画布，用于容纳待拼接的图像，其具有满足场景要求的图像尺寸；对预置画幅进行网格化可以得到与待拼接图像数量相等的网格，这些网格将作为后续图像拼接的基本单元，用于后续的图像拼接操作，确保每个待拼接图像都能初步对齐到网格中。

S202：将所述待拼接图像按照位置关系对应填入所述网格内。

在本申请的实施例中，将待拼接图像按照它们在场景的位置对应填入预置画幅中创建的网格中，通过网格化处理，可以快速、准确地确定待拼接图像的位置和方向，简化了图像拼接的过程，提高了图像拼接的效率和准确性。

参考图3所示，图3为本申请的大场景监控图像拼接方法的步骤S3的流程图，步骤S3包括：

S301：获取每个所述网格的中心坐标以及每个所述待拼接图像的中心坐标。

在本申请的实施例中，先以预置画幅中的任意一个点作为坐标原点建立平面坐标系，然后计算得到每个所述网格和每个所述待拼接图像相对于坐标原点的中心坐标。

S302：计算每个所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标的差值向量，差值向量的计算公式为：

其中，代表网格的中心坐标，/>代表待拼接图像的中心坐标。

在本申请的实施例中，差值向量用于表示网格中心坐标与待拼接图像中心坐标之间的相对位置关系，通过计算差值向量，可以进一步调整待拼接图像的位置，使其与网格中心对齐；具体来说，对于每个网格和对应的待拼接图像，通过相减操作得到一个差值向量，表示两者之间的位置差异，这些差值向量将作为后续基准图像的选择依据。

S303：计算每个差值向量的模长/>，模长/>的计算公式为：

。

在本申请的实施例中，模长提供了差值向量的长度信息，反映了待拼接图像与网格中心之间的距离，模长的计算基于差值向量的坐标值。对于每个差值向量，使用勾股定理来计算其长度，模长越短，表示待拼接图像与网格中心之间的距离越小，即对应的待拼接图像的位置准确度越高，反之，则表示待拼接图像与网格中心之间的距离越大，即对应的待拼接图像的位置准确度越低。

S304：从所有模长中选取最小值对应的所述待拼接图像为基准图像。

在本申请的实施例中，通过比较所有差值向量的模长，选择模长最小的待拼接图像作为基准图像，基准图像将用作后续图像拼接的基准点，以确保整体拼接效果的准确性和一致性；而选择模长最小的待拼接图像作为基准图像是因为该图像与网格之间的位置关系最为接近，能够更好地代表整体拼接的基准位置，通过将其他待拼接图像与该基准图像进行对齐和调整，可以确保整个拼接过程的准确性和一致性，有助于减少误差和偏差，提高整体拼接效果的准确性和一致性。

参考图4所示，图4为本申请的大场景监控图像拼接方法的步骤S4的流程图，步骤S4包括：

S401：依据图像特征计算相邻的所述待拼接图像之间的位移量，其中，所述图像特征为相邻的所述待拼接图像之间的共同的角点特征。

S402：依据相邻的所述待拼接图像之间的位移量，分别计算所述基准图像与其他所述待拼接图像间的位移量，并将得到的位移量构成位移矩阵。

S403：依据所述位移矩阵，利用融合算法融合所述待拼接图像。

在本申请的实施例中，提取每个待拼接图像中的多个角点特征，依据角点特征，分别计算每相邻两个待拼接图像之间存在的相同的图像特征间的位移量，从而获得每相邻两个待拼接图像之间的位移量。

进而，依据每相邻两个待拼接图像之间的位移量，分别计算基准图像与其他待拼接图像间的位移量，并将计算得到的位移量构成位移矩阵。

参考图6所示，将图像B6作为基准图像，并建立平面坐标系，那么与基准图像B6相邻的图像包括图像B1、图像B2、图像B3、图像B5、图像B7、图像B9、图像B10和图像B11，图像B8、图像B4和图像B12则均与图像B7相邻。

例如，获取图像B8与图像B7之间的第一位移量。

获取图像B7与基准图像B6之间的第二位移量。

依据第一位移量和第二位移量获取图像B8与基准图像B6之间的第三位移量。

根据图像B7与基准图像B6之间的第二位移量，图像B8与基准图像B6之间的第三位移量构成位移矩阵，最后基于位移矩阵，利用图像拼接算法融合待拼接图像，以实现对待拼接图像的图像拼接。

此外，在计算图像B8相对于基准图像B6之间的位移量时，也可以根据图像B3或者图像B11进行，也即，根据图像B3与基准图像B6之间的位移量和图像B3与图像B8之间的位移量得到图像B8相对于基准图像B6之间的位移量，根据图像B11与基准图像B6之间的位移量和图像B11与图像B8之间的位移量得到图像B8相对于基准图像B6之间的位移量。

本发明提供的一种大场景监控图像拼接方法的工作原理如下：本发明通过预先构建的预置画幅中的网格，能够将待拼接图像进行初排列，并基于预设的画幅中心坐标与待拼接图像的中心坐标进行匹配，将偏差最小的待拼接图像作为基准图像，以提高图像拼接的质量，最后根据筛选的基准图像进行图像拼接，极大地提升了图像拼接的准确性和效率。

实施例二

本发明还提供了一种大场景监控图像拼接系统，参考图5所示，图5为本发明提供的一种大场景监控图像拼接系统的模块结构图，拼接系统包括：

图像获取模块600，用于获取多个待拼接图像，其中，所述待拼接图像对应于同一场景下的不同拼接区域。

图像初排列模块700，用于在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列，其中，所述预置画幅中包括与所述待拼接图像一一对应的网格。

在本申请的实施例中，图像初排列模块700包括：

预置画幅构建模块，用于构建预置画幅，并按照所述待拼接图像的数量对所述预置画幅进行网格化，得到与所述待拼接图像数量相等的网格。

图像填入模块，用于将所述待拼接图像按照位置关系对应填入所述网格内。

基准图像确定模块800，用于基于所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标对所述待拼接图像进行筛选，得到基准图像。

在本申请的实施例中，基准图像确定模块800包括：

坐标获取模块，用于获取每个所述网格的中心坐标以及每个所述待拼接图像的中心坐标；

差值向量计算模块，用于计算每个所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标的差值向量，差值向量的计算公式为：

其中，代表网格的中心坐标，/>代表待拼接图像的中心坐标；

模长计算模块，用于计算每个差值向量的模长/>，模长/>的计算公式为：

；

基准图像选取模块，用于从所有模长中选取最小值对应的所述待拼接图像为基准图像。

图像融合模块900，用于计算所述基准图像与其他所述待拼接图像之间的位移量，并基于所述位移量，融合所述待拼接图像，以实现对所述待拼接图像的图像拼接。

在本申请的实施例中，所述图像融合模块900包括：

位移量计算模块，用于依据图像特征计算相邻的所述待拼接图像之间的位移量，其中，所述图像特征为相邻的所述待拼接图像之间的共同的角点特征。

位移矩阵构建模块，用于依据相邻的所述待拼接图像之间的位移量，分别计算所述基准图像与其他所述待拼接图像间的位移量，并将得到的位移量构成位移矩阵。

融合模块，用于依据所述位移矩阵，利用融合算法融合所述待拼接图像。

本发明提供的一种大场景监控图像拼接系统应用于上述的大场景监控图像拼接方法，其工作原理如下：本发明通过预先构建的预置画幅中的网格，能够将待拼接图像进行初排列，并基于预设的画幅中心坐标与待拼接图像的中心坐标进行匹配，将偏差最小的待拼接图像作为基准图像，以提高图像拼接的质量，最后根据筛选的基准图像进行图像拼接，极大地提升了图像拼接的准确性和效率。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框，以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存储器（Random Access Memory，RAM）、可编程只读存储器（Programmable Read-only Memory，PROM）、可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM）、一次可编程只读存储器（One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM）、电子抹除式可复写只读存储器（Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、只读光盘（CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器，或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

还需要说明的是，术语“包括”“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (9)

1.一种大场景监控图像拼接方法，其特征在于，拼接方法包括以下步骤：

获取多个待拼接图像，其中，所述待拼接图像对应于同一场景下的不同拼接区域；

在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列，其中，所述预置画幅中包括与所述待拼接图像一一对应的网格；

基于所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标对所述待拼接图像进行筛选，得到基准图像；

计算所述基准图像与其他所述待拼接图像之间的位移量，并基于所述位移量，融合所述待拼接图像，以实现对所述待拼接图像的图像拼接。

2.根据权利要求1所述的一种大场景监控图像拼接方法，其特征在于，所述获取多个待拼接图像，包括：

使用图像采集设备对同一场景进行拍摄，并移动所述图像采集设备以捕捉不同的拼接区域，并保证相邻的拼接区域具有重叠区域。

3.根据权利要求2所述的一种大场景监控图像拼接方法，其特征在于，所述在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列，包括：

构建预置画幅，并按照所述待拼接图像的数量对所述预置画幅进行网格化，得到与所述待拼接图像数量相等的网格；

将所述待拼接图像按照位置关系对应填入所述网格内。

4.根据权利要求1所述的一种大场景监控图像拼接方法，其特征在于，所述基于所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标对所述待拼接图像进行筛选，得到基准图像，包括：

获取每个所述网格的中心坐标以及每个所述待拼接图像的中心坐标；

计算每个所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标的差值向量，差值向量的计算公式为：

其中，代表网格的中心坐标，/>代表待拼接图像的中心坐标；

计算每个差值向量的模长/>，模长/>的计算公式为：

；

从所有模长中选取最小值对应的所述待拼接图像为基准图像。

5.根据权利要求1所述的一种大场景监控图像拼接方法，其特征在于，所述计算所述基准图像与其他所述待拼接图像之间的位移量，并基于所述位移量，融合所述待拼接图像，包括：

依据图像特征计算相邻的所述待拼接图像之间的位移量，其中，所述图像特征为相邻的所述待拼接图像之间的共同的角点特征；

依据相邻的所述待拼接图像之间的位移量，分别计算所述基准图像与其他所述待拼接图像间的位移量，并将得到的位移量构成位移矩阵；

依据所述位移矩阵，利用融合算法融合所述待拼接图像。

6.一种大场景监控图像拼接系统，其特征在于，拼接系统包括：

图像获取模块，用于获取多个待拼接图像，其中，所述待拼接图像对应于同一场景下的不同拼接区域；

图像初排列模块，用于在预先构建的预置画幅中对多个待拼接图像进行初排列，其中，所述预置画幅中包括与所述待拼接图像一一对应的网格；

基准图像确定模块，用于基于所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标对所述待拼接图像进行筛选，得到基准图像；

图像融合模块，用于计算所述基准图像与其他所述待拼接图像之间的位移量，并基于所述位移量，融合所述待拼接图像，以实现对所述待拼接图像的图像拼接。

7.根据权利要求6所述的一种大场景监控图像拼接系统，其特征在于，所述图像初排列模块包括：

预置画幅构建模块，用于构建预置画幅，并按照所述待拼接图像的数量对所述预置画幅进行网格化，得到与所述待拼接图像数量相等的网格；

图像填入模块，用于将所述待拼接图像按照位置关系对应填入所述网格内。

8.根据权利要求7所述的一种大场景监控图像拼接系统，其特征在于，所述基准图像确定模块包括：

坐标获取模块，用于获取每个所述网格的中心坐标以及每个所述待拼接图像的中心坐标；

差值向量计算模块，用于计算每个所述网格的中心坐标与对应的所述待拼接图像的中心坐标的差值向量，差值向量的计算公式为：

其中，代表网格的中心坐标，/>代表待拼接图像的中心坐标；

模长计算模块，用于计算每个差值向量的模长/>，模长/>的计算公式为：

；

基准图像选取模块，用于从所有模长中选取最小值对应的所述待拼接图像为基准图像。

9.根据权利要求8所述的一种大场景监控图像拼接系统，其特征在于，所述图像融合模块包括：

位移量计算模块，用于依据图像特征计算相邻的所述待拼接图像之间的位移量，其中，所述图像特征为相邻的所述待拼接图像之间的共同的角点特征；

位移矩阵构建模块，用于依据相邻的所述待拼接图像之间的位移量，分别计算所述基准图像与其他所述待拼接图像间的位移量，并将得到的位移量构成位移矩阵；

融合模块，用于依据所述位移矩阵，利用融合算法融合所述待拼接图像。