【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于圖像拼接，具體涉及一種提升vr全景視頻拼接質量的方法。
技術介紹
1、vr全景是利用全景和虛擬現實技術，在互聯網實現的可720度無死角觀看的展現形式；就目前而言，vr全景除了在娛樂領域獲得極大的成功外，在商業領域也成為了人們的焦點，被餐飲，酒店，ktv，酒吧，健身房，學校，醫院，政府、景區、企業、工廠、展會等廣泛應用在營銷推廣上
2、vr全景作為一種新型的視覺展示技術，成為時下最流行的全新視覺營銷手段，具有強沉浸性和強交互性，可以很好的提升產品與消費者之間的溝通效果，可將商品放入到場景中進行展示，帶上vr設備讓客戶切身體會，讓營銷變得更加有趣，從而提高服務品質。
3、目前，在虛擬現實平臺內容中，vr全景視頻內容占據了非常重要的位置；全景視頻是當前虛擬現實技術主要的實現形式之一，它使用多個攝像機拍攝，并拼接生成360°方向上的場景，可以真實地呈現周圍的實景環境；但由于人類視覺系統和相機等拍攝設備的限制，不能直接得到360°全景圖像，而是需要借助專業的虛擬現實系統采集設備，利用圖像拼接算法對多攝像機拍攝得到具有重疊區域的視頻幀進行縫合拼接。
4、基于圖像拼接算法的vr全景視頻應用最為廣泛，主要是將多幅相互間存在一定重疊區域且視角較小的圖像序列進行配準和融合等操作，形成一幅包含更多信息的寬視角圖像，而視頻拼接算法對全景視頻的拼接質量有著直接的影響。
5、現有vr全景視頻拼接技術存在特征點匹配不夠精確、拼接質量因為圖像畸變而降低等問題。
技術實現思
1、本專利技術的目的在于提供一種提升vr全景視頻拼接質量的方法，通過提升拼接的視頻圖像質量，使得全景視頻更為精準和有效，解決傳統算法復雜度較高且配準效率低等問題，優化全景視頻拼接質量。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種提升vr全景視頻拼接質量的方法，所述方法如下：
3、步驟一：接收多個待拼接圖像；
4、步驟二：優化變換模型參數，以提升特征點匹配正確率；
5、步驟三：對待拼接圖像的邊緣區域被拉伸和變形的情況進行畸變校正；
6、步驟四：利用變換模型參數將畸變校正后的待拼接圖像進行特征點匹配；
7、步驟五：按照特征點匹配結果進行多分辨率圖像融合獲取綜合灰度值并通過無縫拼接以及得到全景圖像，綜合灰度值即為全景圖像的灰度值；
8、步驟六：對全景圖像進行色彩平衡、圖像亮度調整。
9、作為本專利技術的一種優選的技術方案，所述優化變換模型參數的方法為拓撲約束優化特征匹配，具體為對每兩個需要拼接在一起的所述待拼接圖像執行以下步驟：
10、確立多個特征點；
11、基于特征點計算出所述待拼接圖像的兩個的連通矩陣；
12、計算兩個連通矩陣的異或矩陣；
13、尋找異或矩陣中的非0元素；
14、去除異或矩陣中的非0元素對應位置的特征點；
15、輸出最終特征點合集，實現提升特征點匹配正確率。
16、作為本專利技術的一種優選的技術方案，對待拼接圖像的邊緣區域被拉伸和變形的情況進行畸變校正的方法包括：
17、將圖像轉換為灰度圖像；
18、檢測圖像是否存在傾斜度，若是則對圖像進行傾斜校正，若否則不做操作；
19、通過柱面反投影算法對圖像進行畸變校正。
20、作為本專利技術的一種優選的技術方案，將圖像轉換為灰度圖像的方法為：采用matlab對所述圖像進行灰度轉換處理。
21、作為本專利技術的一種優選的技術方案，所述檢測圖像是否存在傾斜度的方法為：采用霍夫變換檢測垂直直線進行檢測。
22、作為本專利技術的一種優選的技術方案，對圖像進行傾斜校正后采用霍夫變換檢測垂直直線進行傾斜度確認。
23、作為本專利技術的一種優選的技術方案，所述圖像融合的方法為采用多分辨率圖像融合技術對自適應區域進行圖像融合，具體為對r、g和b三個通道執行以下步驟：
24、獲取所述待拼接圖像的灰度信息；
25、通過訓練好的神經網絡獲取每副待拼接圖像的灰度權值；
26、計算所有待拼接圖像的灰度值的加權總和，該加權總和為所述綜合灰度值。
27、作為本專利技術的一種優選的技術方案，所述無縫拼接的方法為：采用laplacian融合算法實現無縫拼接。
28、作為本專利技術的一種優選的技術方案，所述色彩平衡的方法包括：互補色平衡；冷暖平衡；純色和花色的平衡；有色和無色的平衡；深色與淺色的平衡。
29、作為本專利技術的一種優選的技術方案，所述圖像亮度調整的方法包括：使用亮度/對比度調整；使用色階調整；使用曲線調整。
30、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
31、傳統算法直接對特征點進行提前和匹配不做其他優化處理，無法消除錯誤特征點，本專利技術有效減少了特征匹配點對過程中存在錯誤匹配的現象，本專利技術能夠提升特征點匹配正確率、以及圖像配準的精度，輔助提升圖像拼接的質量；
32、本專利技術有效地實現了攝圖像幾何畸變的校正，防止圖像畸變造成的拼接不準確和顯示誤差；
33、本專利技術通過亮度調整消除了拼接縫及光照不均造成的過渡不連續現象，從而獲得高質量的無縫拼接全景圖。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述方法如下：
2.根據權利要求1所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述優化變換模型參數的方法為拓撲約束優化特征匹配，具體為對每兩個需要拼接在一起的所述待拼接圖像執行以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：對待拼接圖像的邊緣區域被拉伸和變形的情況進行畸變校正的方法包括：
4.根據權利要求3所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：將圖像轉換為灰度圖像的方法為：采用MATLAB對所述圖像進行灰度轉換處理。
5.根據權利要求3所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述檢測圖像是否存在傾斜度的方法為：采用霍夫變換檢測垂直直線進行檢測。
6.根據權利要求5所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：對圖像進行傾斜校正后采用霍夫變換檢測垂直直線進行傾斜度確認。
7.根據權利要求1所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述圖像融合的方法為采用多分辨率圖像
8.根據權利要求1所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述無縫拼接的方法為：采用Laplacian融合算法實現無縫拼接。
9.根據權利要求1所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述色彩平衡的方法包括：互補色平衡；冷暖平衡；純色和花色的平衡；有色和無色的平衡；深色與淺色的平衡。
10.根據權利要求1所述的一種提升VR全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述圖像亮度調整的方法包括：使用亮度/對比度調整；使用色階調整；使用曲線調整。
...【技術特征摘要】
1.一種提升vr全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述方法如下：
2.根據權利要求1所述的一種提升vr全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述優化變換模型參數的方法為拓撲約束優化特征匹配，具體為對每兩個需要拼接在一起的所述待拼接圖像執行以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種提升vr全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：對待拼接圖像的邊緣區域被拉伸和變形的情況進行畸變校正的方法包括：
4.根據權利要求3所述的一種提升vr全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：將圖像轉換為灰度圖像的方法為：采用matlab對所述圖像進行灰度轉換處理。
5.根據權利要求3所述的一種提升vr全景視頻拼接質量的方法，其特征在于：所述檢測圖像是否存在傾斜度的方法為：采用霍夫變換檢測垂直直線進行檢測。
6.根據權利要求5所述的一種提升vr全景視頻拼...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐異瀟，
申請(專利權)人：成都天翼空間科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。