本發(fā)明涉及計算機
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種圖像拼接方法和裝置。
背景技術(shù)：
：不管是航拍還是普通拍攝，其單張圖像的拍攝區(qū)域是有限的，而為了能夠得到比較大區(qū)域的圖像，常常需要將多張圖像拼接到一起。例如：為了得到一大片林地的全景圖，常常需要對航拍該林地得到的多張不同區(qū)域的圖像進行拼接。目前，圖像拼接方式主要是，在每一張圖像中提取關(guān)鍵特征如SIFT特征等，并通過關(guān)鍵特征進行圖像拼接。由于圖像拼接所依賴的處理器的運算能力有限，而現(xiàn)有技術(shù)中對整張圖像提取關(guān)鍵特征，則限定了現(xiàn)有的這種圖像拼接方式只能對比較小的圖像如320×240進行拼接。但是，對于較大的圖像如4912×3264，在利用現(xiàn)有的這種圖像拼接方式拼接過程中，提取每一張圖像中的關(guān)鍵特征的步驟往往超出了處理器的運算能力。因此，現(xiàn)有的這種圖像拼接方式不能對較大圖像進行拼接。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明實施例提供了一種圖像拼接方法和裝置，實現(xiàn)了對較大圖像進行拼接。一種圖像拼接方法，包括：將第一圖像切分成至少兩個圖像塊；計算每一個所述圖像塊的間隙度，并根據(jù)每一個所述圖像塊的間隙度，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊；在第二圖像中，確定與所述至少一個目標圖像塊對應(yīng)的區(qū)域；分別為每一個所述目標圖像塊和所述區(qū)域，提取對應(yīng)的配準點集合；利用所述配準點集合，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接。在較優(yōu)地一個實施例中，所述計算每一個所述圖像塊的間隙度，包括：將每一個所述圖像塊作為當(dāng)前圖像塊，執(zhí)行：利用r×r盒子在所述當(dāng)前圖像塊內(nèi)滑動，其中，所述r×r的盒子的尺寸小于所述當(dāng)前圖像塊的尺寸；在所述當(dāng)前圖像塊中，確定所述r×r盒子的當(dāng)前位置對應(yīng)的最大像素值和最小像素值；根據(jù)下述計算公式(1)，計算所述當(dāng)前位置的像素起伏度；M(i,j)=ceil[K×g(i,j)-b(i,j)r]---(1)]]>其中，所述M(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；K表征權(quán)重系數(shù)；g(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最大像素值；b(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最小像素值；r表征所述盒子的長度；利用計算出的各個所述當(dāng)前位置的像素起伏度，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度。在較優(yōu)地一個實施例中，所述計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度，包括：根據(jù)下述計算公式(2)，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；LAC=Σx=1n(Var(Mx(i,j))[E(Mx(i,j))]2+1)---(2)]]>其中，LAC表征所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；Mx(i，j)表征第x個分辨率下所述當(dāng)前圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；Var()表征方差；E()表征一階矩。在較優(yōu)地一個實施例中，所述在第二圖像中，確定與所述至少一個目標圖像塊對應(yīng)的區(qū)域，包括：為每一個所述目標圖像塊確定對應(yīng)的鄰域；在每一個所述目標圖像塊對應(yīng)的鄰域內(nèi)，提取特征，并統(tǒng)計所述特征的個數(shù)；當(dāng)所述特征的個數(shù)大于預(yù)設(shè)的特征閾值時，在所述第二圖像中，確定與每一個所述目標圖像塊和所述鄰域?qū)?yīng)的區(qū)域。在較優(yōu)地一個實施例中，上述方法進一步包括：以每一張圖像的左上角為坐標原點，為每一張圖像構(gòu)建對應(yīng)的圖像坐標系；以每一個所述目標圖像塊的左上角為坐標原點，為每一個所述目標圖像塊構(gòu)建對應(yīng)的圖像塊坐標系；所述利用所述配準點集合，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接，包括：在所述配準點集合中確定至少一對目標匹配對；在所述圖像塊坐標系中，確定每一對所述目標匹配對中的配準點對應(yīng)的第一坐標；在所述圖像坐標系中，確定每一個所述目標圖像塊左上角的坐標；根據(jù)下述計算公式(3)，計算每一對所述目標匹配對中的配準點在所述圖像坐標系中的第二坐標；(xig，yig)＝(xil，yil)+(xi0，yi0)(3)其中，(xig，yig)表征配準點i在所述圖像坐標系中的第二坐標；(xil，yil)表征配準點i在所述圖像塊坐標系中的第一坐標；(xi0，yi0)表征配準點i所在圖像塊的左上角坐標；利用所述配準點的第二坐標，確定所述第一圖像與所述第二圖像間的變換矩陣；根據(jù)所述變換矩陣，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接。在較優(yōu)地一個實施例中，所述在所述配準點集合中確定至少一對匹配對，包括：將每一個所述目標圖像塊對應(yīng)的配準點集合與所述區(qū)域進行匹配，確定至少一對第一匹配對；將所述區(qū)域?qū)?yīng)的配準點集合與所述每一個所述目標圖像塊進行匹配，確定至少一對第二匹配對；在所述至少一對第一匹配對和所述至少一對第二匹配對中，查找同時存在于所述配準點集合中的至少一對目標匹配對。一種圖像拼接裝置，包括：切分單元，用于將第一圖像切分成至少兩個圖像塊；目標塊確定單元，用于計算所述切分單元切分出的每一個所述圖像塊的間隙度，并根據(jù)每一個所述圖像塊的間隙度，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊；區(qū)域確定單元，用于在第二圖像中，確定與所述目標塊確定單元確定出的至少一個目標圖像塊對應(yīng)的區(qū)域；拼接處理單元，用于分別為所述目標塊確定單元確定出的每一個所述目標圖像塊和所述區(qū)域確定單元確定出的區(qū)域，提取對應(yīng)的配準點集合，利用所述配準點集合，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接。在較優(yōu)地一個實施例中，所述目標塊確定單元，包括：起伏度計算子單元和間隙度計算子單元，其中，所述起伏度計算子單元，用于將每一個所述圖像塊作為當(dāng)前圖像塊，執(zhí)行：利用r×r盒子在所述當(dāng)前圖像塊內(nèi)滑動，其中，所述r×r的盒子的尺寸小于所述當(dāng)前圖像塊的尺寸；在所述當(dāng)前圖像塊中，確定所述r×r盒子的當(dāng)前位置對應(yīng)的最大像素值和最小像素值；根據(jù)下述計算公式(1)，計算所述當(dāng)前位置的像素起伏度；M(i,j)=ceil[K×g(i,j)-b(i,j)r]---(1)]]>其中，所述M(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；K表征權(quán)重系數(shù)；g(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最大像素值；b(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最小像素值；r表征所述盒子的長度；所述間隙度計算子單元，用于利用所述起伏度計算子單元計算出的各個所述當(dāng)前位置的像素起伏度，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度。在較優(yōu)地一個實施例中，所述間隙度計算子單元，用于：根據(jù)下述計算公式(2)，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；LAC=Σx=1n(Var(Mx(i,j))[E(Mx(i,j))]2+1)---(2)]]>其中，LAC表征所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；Mx(i，j)表征第x個分辨率下所述當(dāng)前圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；Var()表征方差；E()表征一階矩。在較優(yōu)地一個實施例中，上述裝置進一步包括：構(gòu)建單元，所述拼接處理單元，包括：匹配對確定子單元、坐標計算子單元和拼接子單元，其中，所述構(gòu)建單元，用于以每一張圖像的左上角為坐標原點，為每一張圖像構(gòu)建對應(yīng)的圖像坐標系，并以所述目標塊確定單元確定出的每一個所述目標圖像塊的左上角為坐標原點，為所述目標塊確定單元確定出的每一個所述目標圖像塊構(gòu)建對應(yīng)的圖像塊坐標系；所述匹配對確定子單元，用于在所述配準點集合中確定至少一對目標匹配對；所述坐標計算子單元，用于在所述構(gòu)建單元構(gòu)建的圖像塊坐標系中，確定所述匹配對確定子單元確定出的每一對所述目標匹配對中的配準點對應(yīng)的第一坐標；并在所述構(gòu)建單元構(gòu)建的圖像坐標系中，確定所述目標塊確定單元確定出的每一個所述目標圖像塊左上角的坐標；根據(jù)下述計算公式(3)，計算所述匹配對確定子單元確定出的每一對所述目標匹配對中的配準點在所述構(gòu)建單元構(gòu)建的圖像坐標系中的第二坐標；(xig，yig)＝(xil，yil)+(xi0，yi0)(3)其中，(xig，yig)表征配準點i在所述圖像坐標系中的第二坐標；(xil，yil)表征配準點i在所述圖像塊坐標系中的第一坐標；(xi0，yi0)表征配準點i所在圖像塊的左上角坐標；所述拼接子單元，用于利用所述坐標計算子單元計算出的配準點的第二坐標，確定所述第一圖像與所述第二圖像間的變換矩陣，根據(jù)所述變換矩陣，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接。本發(fā)明實施例提供了一種圖像拼接方法和裝置，通過將第一圖像切分成至少兩個圖像塊；計算每一個所述圖像塊的間隙度，并根據(jù)每一個所述圖像塊的間隙度，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊，通過間隙度確定目標圖像塊，使得選擇的目標圖像塊盡可能包含比較多的特征；在第二圖像中，確定與所述至少一個目標圖像塊對應(yīng)的區(qū)域；分別為每一個所述目標圖像塊和所述區(qū)域，提取對應(yīng)的配準點集合；利用所述配準點集合，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接，由于上述過程中是對圖像塊中的配準點進行提取，而不再是對整個圖像中的配準點進行提取，完全可以滿足處理器的運算能力，因此，實現(xiàn)了對較大圖像進行拼接。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是本發(fā)明一個實施例提供的一種圖像拼接方法的流程圖；圖2是本發(fā)明另一個實施例提供的一種圖像拼接方法的流程圖；圖3是本發(fā)明一個實施例提供的目標圖像塊及鄰域相對位置結(jié)構(gòu)示意圖；圖4是本發(fā)明一個實施例提供的圖像拼接裝置所在架構(gòu)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5是本發(fā)明一個實施例提供的圖像拼接裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖6是本發(fā)明另一個實施例提供的圖像拼接裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖7是本發(fā)明又一個實施例提供的圖像拼接裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例，基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。如圖1所示，本發(fā)明實施例提供了一種圖像拼接方法，該方法可以包括以下步驟：步驟101：將第一圖像切分成至少兩個圖像塊；步驟102：計算每一個所述圖像塊的間隙度，并根據(jù)每一個所述圖像塊的間隙度，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊；步驟103：在第二圖像中，確定與所述至少一個目標圖像塊對應(yīng)的區(qū)域；步驟104：分別為每一個所述目標圖像塊和所述區(qū)域，提取對應(yīng)的配準點集合；步驟105：利用所述配準點集合，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接。在圖1所示的實施例中，通過將第一圖像切分成至少兩個圖像塊；計算每一個所述圖像塊的間隙度，并根據(jù)每一個所述圖像塊的間隙度，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊，通過間隙度確定目標圖像塊，使得選擇的目標圖像塊盡可能包含比較多的特征；在第二圖像中，確定與所述至少一個目標圖像塊對應(yīng)的區(qū)域；分別為每一個所述目標圖像塊和所述區(qū)域，提取對應(yīng)的配準點集合；利用所述配準點集合，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接，由于上述過程中是對圖像塊中的配準點進行提取，而不再是對整個圖像中的配準點進行提取，完全可以滿足處理器的運算能力，因此，實現(xiàn)了對較大圖像進行拼接。在本發(fā)明一個實施例中，為了保證間隙度計算的準確性，同時，實現(xiàn)通過間隙度得到特征比較多的圖像塊，步驟102中計算每一個所述圖像塊的間隙度的具體實施方式，包括：將每一個所述圖像塊作為當(dāng)前圖像塊，執(zhí)行：利用r×r盒子在所述當(dāng)前圖像塊內(nèi)滑動，其中，所述r×r的盒子的尺寸小于所述當(dāng)前圖像塊的尺寸；在所述當(dāng)前圖像塊中，確定所述r×r盒子的當(dāng)前位置對應(yīng)的最大像素值和最小像素值；根據(jù)下述計算公式(1)，計算所述當(dāng)前位置的像素起伏度；M(i,j)=ceil[K×g(i,j)-b(i,j)r]---(1)]]>其中，所述M(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；K表征權(quán)重系數(shù)；g(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最大像素值；b(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最小像素值；r表征所述盒子的長度；利用計算出的各個所述當(dāng)前位置的像素起伏度，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度。該間隙度按照圖像塊的像素起伏度進行計算，可描述圖像塊紋理的混合、粗糙程度和形狀間間隙、空洞的大小,能定量評估圖像紋理是否平滑。間隙度值高的區(qū)域較為粗糙，則說明含有的特征較多。在本發(fā)明一個實施例中，將不同分辨率代入到間隙度的計算中，以進一步保證得到的目標圖像的準確性，所述計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度的具體實施方式，包括：根據(jù)下述計算公式(2)，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；LAC=Σx=1n(Var(Mx(i,j))[E(Mx(i,j))]2+1)---(2)]]>其中，LAC表征所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；Mx(i，j)表征第x個分辨率下所述當(dāng)前圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；Var()表征方差；E()表征一階矩。在計算間隙度的過程中，將分辨率加入其中，保證各個圖像塊間隙度的計算更加準確。通過實驗表明，在該間隙度計算過程中，n取3即可比較準確的反映出各個圖像塊之間的差異。在本發(fā)明一個實施例中，為了盡可能多的提取出配準點，步驟102中，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊的具體實施方式，可以為：將每一個所述圖像塊的間隙度與預(yù)設(shè)的間隙度閾值進行對比；將間隙度大于所述間隙度閾值的所述圖像塊作為目標圖像塊。另外，在本發(fā)明一個實施例中，為了盡可能多的提取出配準點，步驟102中，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊的具體實施方式，還可以為：將各個圖像塊的間隙度進行對比，選取間隙度比較大的前s張圖像塊作為目標圖像塊，該s值可以任意設(shè)定如s＝3，則是選取間隙度比較大的前3張圖像塊作為目標圖像塊。在本發(fā)明一個實施例中，為了保證配準點提取的準確性，步驟103的具體實施方式，包括：為每一個所述目標圖像塊確定對應(yīng)的鄰域；在每一個所述目標圖像塊對應(yīng)的鄰域內(nèi)，提取特征，并統(tǒng)計所述特征的個數(shù)；當(dāng)所述特征的個數(shù)大于預(yù)設(shè)的特征閾值時，在所述第二圖像中，確定與每一個所述目標圖像塊和所述鄰域?qū)?yīng)的區(qū)域。該鄰域的確定可以根據(jù)用戶需求任意設(shè)定，比如：將擴展的目標圖像塊寬、高的2倍區(qū)域視作目標圖像塊的鄰域等等。在本發(fā)明一個實施例中，為了實現(xiàn)對匹配點的定位，同時，通過匹配點的定位對兩張圖像進行準確的拼接，上述方法進一步包括：以每一張圖像的左上角為坐標原點，為每一張圖像構(gòu)建對應(yīng)的圖像坐標系；以每一個所述目標圖像塊的左上角為坐標原點，為每一個所述目標圖像塊構(gòu)建對應(yīng)的圖像塊坐標系；步驟105的具體實施方式，包括：在所述配準點集合中確定至少一對目標匹配對；在所述圖像塊坐標系中，確定每一對所述目標匹配對中的配準點對應(yīng)的第一坐標；在所述圖像坐標系中，確定每一個所述目標圖像塊左上角的坐標；根據(jù)下述第三計算公式(3)，計算每一對所述目標匹配對中的配準點在所述圖像坐標系中的第二坐標；第三計算公式：(xig，yig)＝(xil，yil)+(xi0，yi0)(3)其中，(xig，yig)表征配準點i在所述圖像坐標系中的第二坐標；(xil，yil)表征配準點i在所述圖像塊坐標系中的第一坐標；(xi0，yi0)表征配準點i所在圖像塊的左上角坐標；利用所述配準點的第二坐標，確定所述第一圖像與所述第二圖像間的變換矩陣；根據(jù)所述變換矩陣，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接。在本發(fā)明一個實施例中，所述在所述配準點集合中確定至少一對匹配對，包括：將每一個所述目標圖像塊對應(yīng)的配準點集合與所述區(qū)域進行匹配，確定至少一對第一匹配對；將所述區(qū)域?qū)?yīng)的配準點集合與所述每一個所述目標圖像塊進行匹配，確定至少一對第二匹配對；在所述至少一對第一匹配對和所述至少一對第二匹配對中，查找同時存在于所述配準點集合中的至少一對目標匹配對。在本發(fā)明一個實施例中，變換矩陣可以為反射變換矩陣、相似變換矩陣、仿射變換矩陣及透視變換矩陣中的任意一種，其中，如果以反射變換或相似變換作為該步驟的變換矩陣，需要在上述步驟確定出的目標匹配對中隨機選擇最少2對；如果以仿射變換作為該步驟的變換矩陣，則需要最少選擇3對；如果以透視變換作為該步驟的變換矩陣，則需要最少選擇4對，以計算出變換矩陣。當(dāng)變換矩陣為仿射變換矩陣時，該步驟變換矩陣的確定過程：將選定的配準對中配準點的第二坐標帶入下述計算公式(4)，并通過迭代計算，最小化計算公式(4)的計算結(jié)果，得到變換矩陣中的各個參數(shù)。x′y′=a11a12a21a22xy+txty---(4)]]>其中，表征縮放和旋轉(zhuǎn)參數(shù)，表征平移參數(shù)，表征選定匹配對中，位于第二圖像對應(yīng)的區(qū)域中的配準點；表征選定匹配對中，位于目標圖像塊或鄰域中的配準點。為了保證變換矩陣對應(yīng)的匹配對準確性，為每一個目標匹配點對，執(zhí)行：將一個目標匹配點對代入下述計算公式(5)，計算得到變換矩陣的誤差：E′i={(g(x,y),g′(x′,y′))′|||xy-[a11a12a21a22x′y′+txty]||}---(5)]]>將計算得到的E′ij帶入下述代價函數(shù)(6)；C=log[α[12πσ2]exp[-E′i2πσ2]+(1-α)1W]---(6)]]>當(dāng)時，則確定該目標匹配點中的配準點滿足變換矩陣。下面以將多張航拍圖像進行拼接形成一整張圖像為例，展開說明圖像拼接方法，如圖2所示，可以包括以下步驟：步驟201：在多張圖像中選定兩張圖像，為每一張圖像構(gòu)建對應(yīng)的圖像坐標系；在該步驟中選定的兩張圖像可以是任意選定的，也可以是按照圖像的序列編號選定的，由于航拍可以是按照一定的方向?qū)σ粋€區(qū)域進行拍攝，使得相鄰序列編號的圖像往往具有重疊區(qū)域，因此，通過按照圖像的序列編號選定兩張圖像更有利于提高后續(xù)拼接的效率。該步驟中，為每一張圖像構(gòu)建對應(yīng)的圖像坐標系的過程主要是，以每一張圖像的左上角為坐標原點，構(gòu)建坐標系，以方便后續(xù)對每一個圖像中的圖像塊和配準點進行定位。步驟202：將兩張圖像中的第一圖像切分成至少兩個圖像塊；為了避免切分出的圖像塊過小，造成圖像塊的配準點太少，同時為了避免切分出的圖像塊過大，造成每一個圖像塊的配準點的查找時間過長，在該步驟中，比較優(yōu)選地可以將第一圖像切分為3×3個～8×8個范圍的圖像塊，例如：可以將航拍得到的較大圖像如4912×3264的圖像切分成36塊或者64塊的圖像塊，通過切分后，每一個圖像塊的大小一般不會大于650×450。那么，在后續(xù)過程中，對圖像的處理變換為對圖像塊處理，則保證處理器的運行能力能夠滿足對圖像塊的處理。步驟203：計算每一個所述圖像塊的間隙度；該步驟提及的間隙度可描述圖像塊紋理的混合、粗糙程度和形狀間間隙、空洞的大小，能定量評估圖像紋理是否平滑。間隙度值高的區(qū)域較為粗糙，含有不同的紋理和形狀；間隙度值低的區(qū)域較為平滑，紋理結(jié)構(gòu)單一。因此，通過在該步驟中計算間隙度，以在后續(xù)過程中，從間隙度比較高的圖像塊中提取配準點，保證配準點提取的完整性，以較好的完成拼接。該步驟的具體實現(xiàn)過程：將每一個所述圖像塊作為當(dāng)前圖像塊，執(zhí)行：利用r×r盒子在所述當(dāng)前圖像塊內(nèi)滑動，其中，所述r×r的盒子的尺寸小于所述當(dāng)前圖像塊的尺寸；比如：當(dāng)前圖像塊的大小為w×w，則r<w。r×r盒子在所述當(dāng)前圖像塊內(nèi)滑動的軌跡可以是，從當(dāng)前圖像塊的左上角開始，每次移動一個像素的距離，逐行逐列進行移動。在所述當(dāng)前圖像塊中，確定所述r×r盒子的當(dāng)前位置對應(yīng)的最大像素值和最小像素值；此處提及的當(dāng)前位置即r×r盒子每移動一次所覆蓋的當(dāng)前圖塊中的區(qū)域。根據(jù)下述計算公式(1)，計算所述當(dāng)前位置的像素起伏度；M(i,j)=ceil[K×g(i,j)-b(i,j)r]---(1)]]>其中，所述M(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；K表征權(quán)重系數(shù)；g(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最大像素值；b(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最小像素值；r表征所述盒子的長度；利用計算出的各個所述當(dāng)前位置的像素起伏度，根據(jù)下述計算公式(2)，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；LAC=Σx=1n(Var(Mx(i,j))[E(Mx(i,j))]2+1)---(2)]]>其中，LAC表征所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；Mx(i，j)表征第x個分辨率下所述當(dāng)前圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；Var()表征方差；E()表征一階矩。在計算間隙度的過程中，將分辨率加入其中，保證各個圖像塊間隙度的計算更加準確。通過實驗表明，在該間隙度計算過程中，n取3即可比較準確的反映出各個圖像塊之間的差異。步驟204：根據(jù)每一個所述圖像塊的間隙度，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊，為每一個所述目標圖像塊構(gòu)建對應(yīng)的圖像塊坐標系；該步驟具體實現(xiàn)過程可以為：將每一個所述圖像塊的間隙度與預(yù)設(shè)的間隙度閾值進行對比；將間隙度大于所述間隙度閾值的所述圖像塊作為目標圖像塊；另外，該步驟的具體實現(xiàn)過程還可以為，將各個圖像塊的間隙度進行對比，選取間隙度比較大的前s張圖像塊作為目標圖像塊，該s值可以任意設(shè)定如s＝3，則是選取間隙度比較大的前3張圖像塊作為目標圖像塊。另外，該步驟構(gòu)建圖像塊坐標系的過程主要是以每一個所述目標圖像塊的左上角為坐標原點，以方便對配準點的定位。步驟205：為每一個所述目標圖像塊確定對應(yīng)的鄰域；由于一個圖像塊包含有的紋理可能不完整，如對于林地圖像來說，一棵樹木的紋理可能被分配在不同的圖像塊中，通過該步驟確定鄰域的方式，可以盡可能完整的將某一物體如樹木的紋理找到，從而使后續(xù)步驟中在查找配準點的過程更加準確，使后續(xù)拼接效果較好。如圖3所示，圖中實線圍起的區(qū)域為一個目標圖像塊，從圖中可以看出目標圖像塊可以包括a、b、c、d四個區(qū)域，其中，a區(qū)域位于目標圖像塊的左上角、b區(qū)域位于目標圖像塊的右上角、c區(qū)域位于目標圖像塊的左下角、d區(qū)域位于目標圖像塊的右下角。在該步驟中，可以將擴展的目標圖像塊寬、高的2倍區(qū)域視作鄰域即圖中的虛線圍起的區(qū)域。步驟206：在每一個所述目標圖像塊對應(yīng)的鄰域內(nèi)，提取特征，并統(tǒng)計所述特征的個數(shù)；步驟207：判斷所述特征的個數(shù)是否大于預(yù)設(shè)的特征閾值，如果是，則執(zhí)行步驟208，否則執(zhí)行步驟202；步驟206和步驟207的過程主要是為了保證鄰域內(nèi)有足夠多的特征，以方便后續(xù)的拼接過程能夠更加順利的進行。步驟208：在所述第二圖像中，確定所述目標圖像塊和所述鄰域?qū)?yīng)的區(qū)域；該步驟的實現(xiàn)主要是依據(jù)目標圖像塊在圖像坐標系中的位置，例如：目標圖像塊位于第一圖像的右上角區(qū)域，則對應(yīng)第二圖像的區(qū)域為第二圖像的左上角或者左下角，目標圖像塊的右下角，對應(yīng)第二圖像的區(qū)域為第二圖像的左下角或者左上角等等。步驟209：分別為每一個所述目標圖像塊、鄰域和所述區(qū)域，提取對應(yīng)的配準點集合；該步驟提及的配準點集合是由多個配準點組成的。而配準點的提取過程主要是，通過SURF特征提取來完成的。SURF特征提取通過SURF算法完成。在SURF算法中，提取的特征點為64維向量，該特征點提取的判據(jù)為某像素亮度的哈森矩陣(HessianMatrix)的行列式(Dxx*Dyy-Dxy*Dxy)，為一個極值。而Hessian矩陣的計算需要用到偏導(dǎo)數(shù)的計算，一般通過像素點亮度值與高斯核的某一方向偏導(dǎo)數(shù)卷積而成；在SURF算法里，為提高算法運行速度，在精度影響很小的情況下，用近似的盒狀濾波器(0，1，1組成的boxfilter)代替高斯核。因為濾波器僅有0，-1，1，因此卷積的計算可以用積分圖像(Integralimage)來優(yōu)化(O(1)的時間復(fù)雜度)，大大提高了效率。每個點需計算Dxx，Dyy，Dxy三個值，故需要三個濾波器；用它們?yōu)V波后，得到一幅圖像的響應(yīng)圖(Responseimage，其中每個像素的值為原圖像素的Dxx*Dyy-Dxy*Dxy)。對圖像用不同尺寸的濾波器進行濾波，得到同一圖像在不同尺度的一系列響應(yīng)圖，構(gòu)成一個金字塔(該金字塔無需像SIFT中的高斯一樣進行降采樣，即金字塔每組中的每層圖像分辨率相同)。另外，為保證特征點描述子的旋轉(zhuǎn)不變性，需對每個特征點計算主方向。計算主方向的過程如下：統(tǒng)計以特征點為中心，正比于特征點尺度的某個數(shù)位半徑，張角為60°的扇形區(qū)域內(nèi)所有像素點的sumX＝(y方向小波變換響應(yīng))*(高斯函數(shù))，sumY＝(x方向小波變換響應(yīng))*(高斯函數(shù))，計算合成向量角度θ＝arctan(sumY/sumX)，模長sqrt(sumy*sumy+sumx*sumx)。將扇形沿逆時針旋轉(zhuǎn)(一般取步長為0.1個弧度)，以同樣方法計算合成向量。求出各方向扇形的合成向量模長最大值，其對應(yīng)的角度即特征點主方向。另外，描述子的建立過程如下：選定以特征點為中心的一塊正方形區(qū)域，將其旋轉(zhuǎn)與主方向?qū)R。將正方形分為4x4的16個子區(qū)域，對每個區(qū)域進行Haar小波變換(同樣用積分圖像加速)，得到4個系數(shù)。由上述兩步，生成4x4x4＝64維向量，即描述子，用它可以進行匹配等工作。此算法的優(yōu)點：在于大量合理使用積分圖像降低運輸量，而且在運用的過程中并未降低精度(小波變換，Hessian矩陣行列式檢測都是成熟有效的手段)。在時間上，SURF運行速度大約為SIFT的3倍；在質(zhì)量上，SURF的魯棒性很好，特征點識別率較SIFT高，在視角、光照、尺度變化等情形下，大體上都優(yōu)于SIFT。步驟210：在所述配準點集合中確定至少一對目標匹配對；該步驟實現(xiàn)的具體實施方式：將每一個所述目標圖像塊和鄰域?qū)?yīng)的配準點集合與所述區(qū)域進行匹配，確定至少一對第一匹配對；將所述區(qū)域?qū)?yīng)的配準點集合與所述每一個所述目標圖像塊進行匹配，確定至少一對第二匹配對；在所述至少一對第一匹配對和所述至少一對第二匹配對中，查找同時存在于所述配準點集合中的至少一對目標匹配對。例如：通過將每一個所述目標圖像塊和鄰域?qū)?yīng)的配準點集合與所述區(qū)域進行匹配得到匹配對1，2，3等，其中，匹配對1中包含的配準點為p1和p1’；匹配對2中包含的配準點為p2和p2’；匹配對3中包含的配準點為p3和p3’，其中，p1’和p3’位于上述步驟確定出的第二圖像的區(qū)域中，則確定匹配對1和匹配對3為目標匹配對。另外，通過將區(qū)域?qū)?yīng)的配準點集合與所述每一個所述目標圖像塊進行匹配得到匹配對1，3，4等，其中，匹配對1中包含的配準點為p1和p1’；匹配對3中包含的配準點為p3和p3’；匹配對4中包含的配準點為p4和p4’，其中，p4位于一個目標圖像塊中，則匹配對4也作為目標匹配對存在。步驟211：在所述圖像塊坐標系中，確定每一對所述目標匹配對中的配準點對應(yīng)的第一坐標；步驟212：在所述圖像坐標系中，確定每一個所述目標圖像塊左上角的坐標；步驟213：根據(jù)第一坐標和每一個所述目標圖像塊左上角的坐標，計算每一對所述目標匹配對中的配準點在所述圖像坐標系中的第二坐標；該步驟的實現(xiàn)主要是利用下述計算公式(3)計算得到：(xig，yig)＝(xil，yil)+(xi0，yi0)(3)其中，(xig，yig)表征配準點i在所述圖像坐標系中的第二坐標；(xil，yil)表征配準點i在所述圖像塊坐標系中的第一坐標；(xi0，yi0)表征配準點i所在圖像塊的左上角坐標。上述步驟211至步驟213的過程實現(xiàn)了將配準點的局部坐標轉(zhuǎn)化為全局坐標，以方便后續(xù)變換矩陣的計算。步驟214：利用所述配準點的第二坐標，確定所述第一圖像與所述第二圖像間的變換矩陣；該變換矩陣可以為反射變換矩陣、相似變換矩陣、仿射變換矩陣及透視變換矩陣中的任意一種，其中，如果以反射變換或相似變換作為該步驟的變換矩陣，需要在上述步驟確定出的目標匹配對中隨機選擇最少2對；如果以仿射變換作為該步驟的變換矩陣，則需要最少選擇3對；如果以透視變換作為該步驟的變換矩陣，則需要最少選擇4對。下面以仿射變換矩陣為例，展開說明，該步驟變換矩陣的確定過程。將選定的配準對中配準點的第二坐標帶入下述計算公式(4)，并通過迭代計算，最小化計算公式(4)的計算結(jié)果，得到變換矩陣中的各個參數(shù)。x′y′=a11a12a21a22xy+txty---(4)]]>其中，表征縮放和旋轉(zhuǎn)參數(shù)，表征平移參數(shù)，表征選定匹配對中，位于第二圖像對應(yīng)的區(qū)域中的配準點；表征選定匹配對中，位于目標圖像塊或鄰域中的配準點。為了保證變換矩陣對應(yīng)的匹配對準確性，為每一個目標匹配點對，執(zhí)行：將一個目標匹配點對代入下述計算公式(5)，計算得到變換矩陣的誤差：E′i={(g(x,y),g′(x′,y′))′|||xy-[a11a12a21a22x′y′+txty]||}---(5)]]>將計算得到的E′ij帶入下述代價函數(shù)(6)；C=log[α[12πσ2]exp[-E′i2πσ2]+(1-α)1W]---(6)]]>當(dāng)時，則確定該目標匹配點中的配準點滿足變換矩陣。步驟215：根據(jù)所述變換矩陣，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接；該步驟的過程主要是，按照變換矩陣移動第二圖像，使第二圖像與第一圖像相同區(qū)域重合，成為一張圖像。步驟216：將拼接后的圖像作為第一圖像/第二圖像，重新選定第二圖像/第一圖像，并執(zhí)行步驟202。另外，通過上述實施例可以看出，本發(fā)明是一種從“分形”的角度上考慮的方法，不對圖像進行降采樣，不會丟失細節(jié)。特別地，對于目前航拍得到的林地圖像來說，其紋理復(fù)雜，且是自然紋理(樹木、草地、山林等)，圖像中會有大量的特征出現(xiàn)，同時，林地圖像具有自相似性的特點，如果直接對整個圖像進行特征提取，會產(chǎn)生較大的錯誤，而且計算量較大。但是，通過上述本發(fā)明實施例提供的方案，將圖像切分為各個圖像塊，圖像塊中包含有的特征將會大大減少。那么，通過間隙度確定出目標圖像塊，對目標圖像塊及鄰域中的特征進行提取，不僅大大降低了計算量，而且能夠減少錯誤發(fā)生的概率，從而使拼接效果較好。因此，通過本發(fā)明實施例提供的方案對林地圖像進行拼接，能夠得到比較完整的林地圖像。如圖4、圖5所示，本發(fā)明實施例提供了一種圖像拼接裝置。裝置實施例可以通過軟件實現(xiàn)，也可以通過硬件或者軟硬件結(jié)合的方式實現(xiàn)。從硬件層面而言，如圖4所示，為本發(fā)明實施例提供的圖像拼接裝置所在設(shè)備的一種硬件結(jié)構(gòu)圖，除了圖4所示的處理器、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)接口、以及非易失性存儲器之外，實施例中裝置所在的設(shè)備通常還可以包括其他硬件，如負責(zé)處理報文的轉(zhuǎn)發(fā)芯片等等。以軟件實現(xiàn)為例，如圖5所示，作為一個邏輯意義上的裝置，是通過其所在設(shè)備的CPU將非易失性存儲器中對應(yīng)的計算機程序指令讀取到內(nèi)存中運行形成的。本實施例提供的圖像拼接裝置，包括：切分單元501，用于將第一圖像切分成至少兩個圖像塊；目標塊確定單元502，用于計算所述切分單元501切分出的每一個所述圖像塊的間隙度，并根據(jù)每一個所述圖像塊的間隙度，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊；區(qū)域確定單元503，用于在第二圖像中，確定與所述目標塊確定單元502確定出的至少一個目標圖像塊對應(yīng)的區(qū)域；拼接處理單元504，用于分別為所述目標塊確定單元502確定出的每一個所述目標圖像塊和所述區(qū)域確定單元503確定出的區(qū)域，提取對應(yīng)的配準點集合，利用所述配準點集合，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接。如圖6所示，在本發(fā)明另一實施例中，所述目標塊確定單元502，包括：起伏度計算子單元5021和間隙度計算子單元5022，其中，所述起伏度計算子單元5021，用于將每一個所述圖像塊作為當(dāng)前圖像塊，執(zhí)行：利用r×r盒子在所述當(dāng)前圖像塊內(nèi)滑動，其中，所述r×r的盒子的尺寸小于所述當(dāng)前圖像塊的尺寸；在所述當(dāng)前圖像塊中，確定所述r×r盒子的當(dāng)前位置對應(yīng)的最大像素值和最小像素值；根據(jù)下述計算公式(1)，計算所述當(dāng)前位置的像素起伏度；M(i,j)=ceil[K×g(i,j)-b(i,j)r]---(1)]]>其中，所述M(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；K表征權(quán)重系數(shù)；g(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最大像素值；b(i，j)表征所述圖像塊的位置(i，j)處的最小像素值；r表征所述盒子的長度；所述間隙度計算子單元5022，用于利用所述起伏度計算子單元5021計算出的各個所述當(dāng)前位置的像素起伏度，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度。在本發(fā)明又一實施例中，所述間隙度計算子單元5022，用于：根據(jù)下述第二計算公式(2)，計算所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；LAC=Σx=1n(Var(Mx(i,j))[E(Mx(i,j))]2+1)---(2)]]>其中，LAC表征所述當(dāng)前圖像塊的間隙度；Mx(i，j)表征第x個分辨率下所述當(dāng)前圖像塊的位置(i，j)處的像素起伏度；Var()表征方差；E()表征一階矩。如圖7所示，在本發(fā)明另一實施例中，上述裝置進一步包括：構(gòu)建單元701，所述拼接處理單元504，包括：匹配對確定子單元5041、坐標計算子單元5042和拼接子單元5043，其中，所述構(gòu)建單元701，用于以每一張圖像的左上角為坐標原點，為每一張圖像構(gòu)建對應(yīng)的圖像坐標系，并以所述目標塊確定單元502確定出的每一個所述目標圖像塊的左上角為坐標原點，為所述目標塊確定單元502確定出的每一個所述目標圖像塊構(gòu)建對應(yīng)的圖像塊坐標系；所述匹配對確定子單元5041，用于在所述配準點集合中確定至少一對目標匹配對；所述坐標計算子單元5042，用于在所述構(gòu)建單元701構(gòu)建的圖像塊坐標系中，確定所述匹配對確定子單元5041確定出的每一對所述目標匹配對中的配準點對應(yīng)的第一坐標；并在所述構(gòu)建單元701構(gòu)建的圖像坐標系中，確定所述目標塊確定單元502確定出的每一個所述目標圖像塊左上角的坐標；根據(jù)下述計算公式(3)，計算所述匹配對確定子單元5041確定出的每一對所述目標匹配對中的配準點在所述構(gòu)建單元701構(gòu)建的圖像坐標系中的第二坐標；(xig，yig)＝(xil，yil)+(xi0，yi0)(3)其中，(xig，yig)表征配準點i在所述圖像坐標系中的第二坐標；(xil，yil)表征配準點i在所述圖像塊坐標系中的第一坐標；(xi0，yi0)表征配準點i所在圖像塊的左上角坐標；所述拼接子單元5043，用于利用所述坐標計算子單元5042計算出的配準點的第二坐標，確定所述第一圖像與所述第二圖像間的變換矩陣，根據(jù)所述變換矩陣，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接。上述裝置內(nèi)的各單元之間的信息交互、執(zhí)行過程等內(nèi)容，由于與本發(fā)明方法實施例基于同一構(gòu)思，具體內(nèi)容可參見本發(fā)明方法實施例中的敘述，此處不再贅述。本發(fā)明還提供了一種計算機存儲介質(zhì)，存儲用于使一機器執(zhí)行如本文所述的程序代碼的審核方法的指令。具體地，可以提供配有存儲介質(zhì)的系統(tǒng)或者裝置，在該存儲介質(zhì)上存儲著實現(xiàn)上述實施例中任一實施例的功能的軟件程序代碼，且使該系統(tǒng)或者裝置的計算機(或CPU或MPU)讀出并執(zhí)行存儲在存儲介質(zhì)中的程序代碼。在這種情況下，從存儲介質(zhì)讀取的程序代碼本身可實現(xiàn)上述實施例中任何一項實施例的功能，因此程序代碼和存儲程序代碼的存儲介質(zhì)構(gòu)成了本發(fā)明的一部分。用于提供程序代碼的存儲介質(zhì)實施例包括軟盤、硬盤、磁光盤、光盤(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁帶、非易失性存儲卡和ROM?？蛇x擇地，可以由通信網(wǎng)絡(luò)從服務(wù)器計算機上下載程序代碼。此外，應(yīng)該清楚的是，不僅可以通過執(zhí)行計算機所讀出的程序代碼，而且可以通過基于程序代碼的指令使計算機上操作的操作系統(tǒng)等來完成部分或者全部的實際操作，從而實現(xiàn)上述實施例中任意一項實施例的功能。此外，可以理解的是，將由存儲介質(zhì)讀出的程序代碼寫到插入計算機內(nèi)的擴展板中所設(shè)置的存儲器中或者寫到與計算機相連接的擴展單元中設(shè)置的存儲器中，隨后基于程序代碼的指令使安裝在擴展板或者擴展單元上的CPU等來執(zhí)行部分和全部實際操作，從而實現(xiàn)上述實施例中任一實施例的功能。根據(jù)上述方案，本發(fā)明的各實施例，至少具有如下有益效果：1.通過將第一圖像切分成至少兩個圖像塊；計算每一個所述圖像塊的間隙度，并根據(jù)每一個所述圖像塊的間隙度，為所述目標圖像確定至少一個目標圖像塊，通過間隙度確定目標圖像塊，使得選擇的目標圖像塊盡可能包含比較多的特征；在第二圖像中，確定與所述至少一個目標圖像塊對應(yīng)的區(qū)域；分別為每一個所述目標圖像塊和所述區(qū)域，提取對應(yīng)的配準點集合；利用所述配準點集合，將所述第一圖像和所述第二圖像拼接，由于上述過程中是對圖像塊中的配準點進行提取，而不再是對整個圖像中的配準點進行提取，完全可以滿足處理器的運算能力，因此，實現(xiàn)了對較大圖像進行拼接。2.由于本發(fā)明實施例給出的圖像塊為圖像的一部分，即通過對圖像的一部分進行配準點提取等來完成整幅圖像的拼接，而無須在整幅圖像中提取配準點，從而有效地減少了運算次數(shù)，以提高圖像拼接的效率。3.利用r×r盒子在當(dāng)前圖像塊內(nèi)滑動，在當(dāng)前圖像塊中，確定r×r盒子的當(dāng)前位置對應(yīng)的最大像素值和最小像素值；計算所述當(dāng)前位置的像素起伏度；并通過不同分辨率下的像素起伏度計算圖像塊的間隙度，避免了不同分別率帶來的誤差，使間隙度的差異更能體現(xiàn)出圖像塊之間的差異，能夠更加準確的定位出含有特征比較多的圖像塊，另外，本發(fā)明的整個過程是一種從“分形”的角度上考慮的方法，不對圖像進行降采樣，不會丟失細節(jié)，從而保證圖像拼接的準確性。4.通過為每一個所述目標圖像塊確定對應(yīng)的鄰域，在每一個所述目標圖像塊對應(yīng)的鄰域內(nèi)，提取特征，并統(tǒng)計所述特征的個數(shù)，當(dāng)所述特征的個數(shù)大于預(yù)設(shè)的特征閾值時，在所述第二圖像中，確定與每一個所述目標圖像塊和所述鄰域?qū)?yīng)的區(qū)域，保證了盡可能多的獲取配準點，以進一步提高拼接的準確性。5.通過構(gòu)建坐標系，實現(xiàn)了對圖像塊、配準點的定位，那么，通過對兩張圖像的匹配對中的配準點定位，能夠準確的確定出變換矩陣，由于一張圖像按照變換矩陣移動，即可實現(xiàn)兩張圖像間的拼接，那么，準確的確定出變換矩陣則保證了拼接的準確性。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個······”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同因素。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解：實現(xiàn)上述方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關(guān)的硬件來完成，前述的程序可以存儲在計算機可讀取的存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述方法實施例的步驟；而前述的存儲介質(zhì)包括：ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)中。最后需要說明的是：以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所做的任何修改、等同替換、改進等，均包含在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3