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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种自动识别视频画面走向并进行全景图像拼接方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116758255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310861095.5，技术领域涉及：G06V10/10；该发明授权一种自动识别视频画面走向并进行全景图像拼接方法是由仝世纪;林伯先;施孟佶;李孟;李维豪;孙鹏;袁昊扬;张宏映;秦开宇;刘强设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动识别视频画面走向并进行全景图像拼接方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动识别视频画面走向并进行全景图像拼接方法，无人机在高空中进行定高巡航，捕获一段对地拍摄视频，通过Tenengrad梯度方法过滤视频中的模糊帧，对得到的清晰帧图像做灰度化处理，输出差值二值化矩阵，通过差值二值化矩阵的Frobenius范数选取出适合拼接的关键帧，再通过判断帧滑移方向判断视频运动方向，最后通过SURF算法对筛选出的关键帧进行拼接，得到一张全景图。本发明的方法提出一种智能全景图拼接算法，可以自动对视频进行处理，使视频变成适合拼接的清晰图像资源的同时，节约计算资源，并且针对大量航向不定的视频集，可以自动确定视频图像的运动方向，节省大量人力资源，解决了现有的因航向不同、视频质量不佳导致无法进行拼接的问题。

本发明授权一种自动识别视频画面走向并进行全景图像拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种自动识别视频画面走向并进行全景图像拼接方法，具体步骤如下： S1、通过无人机在高空中进行定高巡航，捕获一段对地拍摄视频； S2、通过Tenengrad梯度方法过滤视频中的模糊帧； S3、对步骤S2得到的清晰帧图像做灰度化处理，输出差值二值化矩阵； S4、通过差值二值化矩阵的Frobenius范数选取出适合拼接的关键帧； S5、通过判断帧滑移方向判断视频运动方向； 所述步骤S5具体如下： 取一个视频输出的第一个关键帧与第二个关键帧，将两个关键帧的二值化矩阵的上下分别取length*0.1*height的子矩阵、左右分别取0.1*length*height的子矩阵，第一个关键帧的子矩阵不变，第二个关键帧的子矩阵每次滑移1～5个像素，需要滑移的像素数量为上下0.1*height、左右0.1*length，记录两个关键帧四个方向的差值子矩阵集对应四个Frobenius范数集，Frobenius范数集最小的值最小的方向即视频的滑移方向； 其中，每次滑移的像素值越高，判断视频运动方向的速度越快，且误判的概率越大； S6、通过SURF算法对筛选出的关键帧进行拼接，得到一张全景图； 所述步骤S6具体如下： S61、关键点侦测； 通过方型滤波器获取近似的Hessian矩阵行列式来表示待拼接图像中某一点x处的斑点响应值，遍历图像中所有的像元点，形成在某一尺度下关键点检测的响应图像； 使用不同的模板尺寸，形成多尺度关键点响应的金字塔图像，利用这一金字塔图像，进行关键点响应极值点的搜索，使用关键点Hessian矩阵的行列式值作邻近资料插补来定位关键点； S62、特征邻近描述； 赋予关键点一个描述子，在关键点周围取一个正方形框，框的边长为20s，s表示所检测到该关键点所在的尺度，且该框带方向，方向为步骤S5检测出来的主方向； 然后把该框分为16个子区域，每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的哈尔小波特征； 其中，每个子区域水平和垂直方向都是相对主方向而言的，则该哈尔小波特征为水平方向值之和，水平方向绝对值之和，垂直方向之和，垂直方向绝对值之和，用这四个值来描述关键点，16个子区域共产生4×4×4＝64维的特征向量； S63、描述子配对； 当两幅图像的关键点的特征向量生成后，采用关键点特征向量的欧式距离作为两幅图像中关键点的相似性判定度量； 取上一关键帧中的某个关键点，并找出其与下一帧中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，设定一个比例阈值大小为0.15，如果最近的距离除以次近的距离少于设定的比例阈值，则接受这一对匹配点；降低这个比例阈值，SURF匹配点数目会减少，但更加稳定； S64、第一组关键帧匹配完成后，选取下一个关键帧与已拼接完成的图像再次进行拼接，循环至所有关键帧拼合到一起，得到一张全景图； 其中，SURF算法自动检测关键帧的数量完成拼接。

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