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公开(公告)号：CN111028155B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201911304519.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多对双目相机的视差图像拼接方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法首先利用标定算法，求解双目相机之间的位置关系，并利用这些先验信息求解图像之间的单应性矩阵；利用相机的内部参数和外物参数对深度图像进行相机坐标系的变换；利用图像之间的单应性矩阵计算出图像的重叠区域ROI，并建立能量模型，用图割算法求解；图割算法时间复杂度高，依赖于图的节点个数，本发明将图像分层，逐层求解并迭代，求出近似全局最优解的局部最优解；最后利用单应性矩阵对深度图像进行图像坐标系变换，并通过对拼接缝进行合成，实现无缝全景深度图像拼接。本发明对于内存及硬件要求较低；程序简单，易于实现，减少了图像配准时间。
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公开(公告)号：CN111062873B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201911304513.0
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多对双目相机的视差图像拼接与可视化方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法首先利用标定算法，求解双目相机之间的位置关系，并利用这些先验信息求解图像之间的单应性矩阵；利用相机的内部参数和外物参数对深度图像进行相机坐标系的变换；利用图像之间的单应性矩阵计算出图像的重叠区域ROI，并建立能量模型，用图割算法求解；图割算法时间复杂度高，依赖于图的节点个数，本发明将图像分层，逐层求解并迭代，求出近似全局最优解的局部最优解；然后利用单应性矩阵对深度图像进行图像坐标系变换，并通过对拼接缝进行合成，实现无缝全景深度图像拼接；最后将视差图像的深度信息叠加到可见光图像上。本发明实现了大视场角全景视差图像显示，本发明的算法达到了实时，实现了大视差无缝全景视差图像拼接与可视化。
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公开(公告)号：CN111062873A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911304513.0
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多对双目相机的视差图像拼接与可视化方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法首先利用标定算法，求解双目相机之间的位置关系，并利用这些先验信息求解图像之间的单应性矩阵；利用相机的内部参数和外物参数对深度图像进行相机坐标系的变换；利用图像之间的单应性矩阵计算出图像的重叠区域ROI，并建立能量模型，用图割算法求解；图割算法时间复杂度高，依赖于图的节点个数，本发明将图像分层，逐层求解并迭代，求出近似全局最优解的局部最优解；然后利用单应性矩阵对深度图像进行图像坐标系变换，并通过对拼接缝进行合成，实现无缝全景深度图像拼接；最后将视差图像的深度信息叠加到可见光图像上。本发明实现了大视场角全景视差图像显示，本发明的算法达到了实时，实现了大视差无缝全景视差图像拼接与可视化。
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公开(公告)号：CN111028155A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911304519.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多对双目相机的视差图像拼接方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法首先利用标定算法，求解双目相机之间的位置关系，并利用这些先验信息求解图像之间的单应性矩阵；利用相机的内部参数和外物参数对深度图像进行相机坐标系的变换；利用图像之间的单应性矩阵计算出图像的重叠区域ROI，并建立能量模型，用图割算法求解；图割算法时间复杂度高，依赖于图的节点个数，本发明将图像分层，逐层求解并迭代，求出近似全局最优解的局部最优解；最后利用单应性矩阵对深度图像进行图像坐标系变换，并通过对拼接缝进行合成，实现无缝全景深度图像拼接。本发明对于内存及硬件要求较低；程序简单，易于实现，减少了图像配准时间。
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