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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安交通大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于嵌入式平臺(tái)的全景視頻實(shí)時(shí)拼接方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116912147B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310973631.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/50；該發(fā)明授權(quán)一種基于嵌入式平臺(tái)的全景視頻實(shí)時(shí)拼接方法是由孫宏濱;王智平;張旭翀;汪航設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-08-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于嵌入式平臺(tái)的全景視頻實(shí)時(shí)拼接方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明一種基于嵌入式平臺(tái)的全景視頻實(shí)時(shí)拼接方法，該方法基于的全景拼接設(shè)備包括可見(jiàn)光相機(jī)、視頻處理板和結(jié)構(gòu)件，可見(jiàn)光相機(jī)均勻分布于結(jié)構(gòu)件側(cè)立面，視頻處理板用于接收可見(jiàn)光相機(jī)視頻，對(duì)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)拼接，輸出實(shí)時(shí)全景視頻；該方法包括步驟：1相機(jī)圖像配準(zhǔn)：采集可見(jiàn)光相機(jī)圖像，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行特征匹配，建立圖像之間的幾何對(duì)應(yīng)關(guān)系；2多相機(jī)參數(shù)全局優(yōu)化：采用Levenberg?Marquardt算法進(jìn)行全局優(yōu)化，最小化重投影誤差；得到準(zhǔn)確的單應(yīng)矩陣和相機(jī)參數(shù)；3圖像融合：在拼接之前對(duì)圖像進(jìn)行投影變換，將所有像素映射到一個(gè)統(tǒng)一平面；之后采用基于拉普拉斯金字塔變換的圖像融合方法，得到最終的融合圖像。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了在嵌入式平臺(tái)輸出實(shí)時(shí)全景視頻。

本發(fā)明授權(quán)一種基于嵌入式平臺(tái)的全景視頻實(shí)時(shí)拼接方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于嵌入式平臺(tái)的全景視頻實(shí)時(shí)拼接方法，其特征在于，該方法基于的全景拼接設(shè)備包括可見(jiàn)光相機(jī)、視頻處理板和外殼，可見(jiàn)光相機(jī)均勻分布于外殼側(cè)立面，視頻處理板用于接收可見(jiàn)光相機(jī)視頻，對(duì)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)拼接，輸出實(shí)時(shí)全景視頻；該方法包括以下步驟：1相機(jī)圖像配準(zhǔn)相機(jī)圖像配準(zhǔn)包含離線標(biāo)定和在線標(biāo)定，離線標(biāo)定同時(shí)采集可見(jiàn)光相機(jī)圖像，分別對(duì)每幅圖像進(jìn)行特征提取，通過(guò)對(duì)相鄰圖像間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，建立圖像之間的幾何對(duì)應(yīng)關(guān)系，根據(jù)圖像重疊區(qū)域的特征點(diǎn)計(jì)算圖像間的單應(yīng)矩陣；圖像特征提取和匹配包括特征點(diǎn)檢測(cè)，特征點(diǎn)描述符向量生成和特征點(diǎn)匹配三個(gè)方面；相機(jī)圖像配準(zhǔn)階段，初始化過(guò)程中增加離線標(biāo)定的操作，目的在于輸出每個(gè)相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)；使用SIFT特征描述算法提取圖像特征，根據(jù)相機(jī)相對(duì)位置信息為每幅圖像增加掩膜以縮短特征提取的時(shí)間，之后采用基于K-D樹(shù)的最近鄰搜索進(jìn)行特征匹配，最后根據(jù)特征匹配結(jié)果計(jì)算圖像單應(yīng)矩陣，恢復(fù)相機(jī)參數(shù)；2多相機(jī)參數(shù)全局優(yōu)化由上一步得到每?jī)蓚€(gè)相鄰圖像之間的單應(yīng)矩陣，單應(yīng)矩陣反映圖像之間的變換關(guān)系，同時(shí)反映相機(jī)之間的相對(duì)位置關(guān)系，采用Levenberg-Marquardt算法進(jìn)行全局優(yōu)化，最小化重投影誤差函數(shù)；通過(guò)Levenberg-Marquardt算法經(jīng)過(guò)全局優(yōu)化得到準(zhǔn)確的單應(yīng)矩陣和相機(jī)參數(shù)；首先使用離線標(biāo)定參數(shù)作為默認(rèn)參數(shù)，離線標(biāo)定選擇視差小于20pixel的場(chǎng)景用于標(biāo)定，得到相機(jī)參數(shù)的重投影誤差小于1pixel，在后續(xù)使用中將這組參數(shù)作為基準(zhǔn)參數(shù)與全局優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行比較，分別計(jì)算全局優(yōu)化的相機(jī)外參和內(nèi)參與基準(zhǔn)參數(shù)的L2范數(shù)，若結(jié)果與基準(zhǔn)參數(shù)相差超過(guò)15％，則認(rèn)為在當(dāng)前環(huán)境下在線標(biāo)定失敗，在后續(xù)拼接過(guò)程中使用基準(zhǔn)參數(shù)，以保證拼接質(zhì)量；若全局優(yōu)化結(jié)果與基準(zhǔn)參數(shù)偏差小于15％，則采用全局優(yōu)化結(jié)果，因全局優(yōu)化考慮到當(dāng)前環(huán)境因素影響，后續(xù)得到更加優(yōu)質(zhì)的拼接效果；3圖像融合使用上一步得到的單應(yīng)矩陣和相機(jī)參數(shù)，在拼接之前對(duì)圖像進(jìn)行投影變換，將所有圖像投影到一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系下，最終的拼接圖像在平面上展示，利用相機(jī)參數(shù)進(jìn)行反向投影，將所有像素映射到一個(gè)統(tǒng)一平面；投影變換之后進(jìn)行圖像融合，為了能完整保留圖像細(xì)節(jié)，消除模糊和重影的現(xiàn)象，采用基于拉普拉斯金字塔變換的圖像融合方法；利用拉普拉斯金字塔變換將圖像分解成不同的尺度，然后提取出圖像在不同的尺度下的紋理、邊緣和角點(diǎn)特征，針對(duì)重疊區(qū)域，把它們的金字塔的相同層按照加權(quán)平均的方法進(jìn)行合并，最后對(duì)合并后的金字塔進(jìn)行逆拉普拉斯變換得到融合后的圖像；在圖像融合階段，增加在線更新拼接縫的步驟，每隔設(shè)定時(shí)間間隔依據(jù)當(dāng)前場(chǎng)景重新計(jì)算一次最佳拼接縫的位置，更新圖像融合參數(shù)。

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