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申请/专利权人：天津象小素科技有限公司
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于特征融合的自适应构图方法及系统。其中，本发明的方法包括以下步骤：获取车辆周围的实时图像，提取所述实时图像的相似区域，进而获得所述相似区域的特征点；利用所述特征点进行三级配对，获得自适应构图特征点集；根据所述自适应构图特征点集，获得第一变换模型和第二变换模型；基于所述第一变换模型和所述第二变换模型融合所述实时图像，获得车辆全景图像。本发明通过提取相似区域的特征点，并对特征点进行三级配对后进行两次投影变换，最后将投影结果进行图像融合，获得车辆全景图像，解决了车辆360度全景图像构图尺度统一性差、边界模糊重影导致全景图像整体质量较差的问题。
主权项：1.一种基于特征融合的自适应构图方法，其特征在于，所述基于特征融合的自适应构图方法，包括以下步骤：获取车辆周围的实时图像，提取所述实时图像的相似区域，进而获得所述相似区域的特征点；利用所述特征点进行三级配对，获得自适应构图特征点集；根据所述自适应构图特征点集，获得第一变换模型和第二变换模型；基于所述第一变换模型和所述第二变换模型融合所述实时图像，获得车辆全景图像；所述利用所述特征点进行三级配对，获得自适应构图特征点集，包括以下步骤：计算所述特征点的相似性距离，根据所述相似性距离进行第一级配对，获得第一级特征点集；构建二级配对模型，结合所述二级配对模型和所述第一级特征点集，进行第二级配对，获得第二级特征点集；引入网格边缘距离参数对网格运动统计匹配算法进行改进，通过改进的网格运动统计匹配算法，修正所述第二级特征点集，获得所述自适应构图特征点集；所述二级配对模型，满足以下公式： ，其中，表示集合，表示第特征点的空间相似程度，表示第实时图像中第特征点的横坐标，表示第实时图像中第特征点的纵坐标，表示第一级特征点集中特征点配对数量；所述网格边缘距离参数，满足以下公式： ，其中，表示网格边缘距离，表示特征点被正确匹配的概率，表示网格的长，表示网格的宽，表示网格数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津象小素科技有限公司 一种基于特征融合的自适应构图方法及系统
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