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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种基于嵌入式平台的全景视频实时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：CN116912147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310973631.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于嵌入式平台的全景视频实时拼接方法是由孙宏滨;王智平;张旭翀;汪航设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于嵌入式平台的全景视频实时拼接方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于嵌入式平台的全景视频实时拼接方法，该方法基于的全景拼接设备包括可见光相机、视频处理板和结构件，可见光相机均匀分布于结构件侧立面，视频处理板用于接收可见光相机视频，对视频进行实时拼接，输出实时全景视频；该方法包括步骤：1相机图像配准：采集可见光相机图像，通过对图像进行特征匹配，建立图像之间的几何对应关系；2多相机参数全局优化：采用Levenberg‑Marquardt算法进行全局优化，最小化重投影误差；得到准确的单应矩阵和相机参数；3图像融合：在拼接之前对图像进行投影变换，将所有像素映射到一个统一平面；之后采用基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合方法，得到最终的融合图像。本发明实现了在嵌入式平台输出实时全景视频。

本发明授权一种基于嵌入式平台的全景视频实时拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌入式平台的全景视频实时拼接方法，其特征在于，该方法基于的全景拼接设备包括可见光相机、视频处理板和外壳，可见光相机均匀分布于外壳侧立面，视频处理板用于接收可见光相机视频，对视频进行实时拼接，输出实时全景视频；该方法包括以下步骤：1相机图像配准相机图像配准包含离线标定和在线标定，离线标定同时采集可见光相机图像，分别对每幅图像进行特征提取，通过对相邻图像间的特征点进行匹配，建立图像之间的几何对应关系，根据图像重叠区域的特征点计算图像间的单应矩阵；图像特征提取和匹配包括特征点检测，特征点描述符向量生成和特征点匹配三个方面；相机图像配准阶段，初始化过程中增加离线标定的操作，目的在于输出每个相机的内外参数；使用SIFT特征描述算法提取图像特征，根据相机相对位置信息为每幅图像增加掩膜以缩短特征提取的时间，之后采用基于K-D树的最近邻搜索进行特征匹配，最后根据特征匹配结果计算图像单应矩阵，恢复相机参数；2多相机参数全局优化由上一步得到每两个相邻图像之间的单应矩阵，单应矩阵反映图像之间的变换关系，同时反映相机之间的相对位置关系，采用Levenberg-Marquardt算法进行全局优化，最小化重投影误差函数；通过Levenberg-Marquardt算法经过全局优化得到准确的单应矩阵和相机参数；首先使用离线标定参数作为默认参数，离线标定选择视差小于20pixel的场景用于标定，得到相机参数的重投影误差小于1pixel，在后续使用中将这组参数作为基准参数与全局优化的结果进行比较，分别计算全局优化的相机外参和内参与基准参数的L2范数，若结果与基准参数相差超过15％，则认为在当前环境下在线标定失败，在后续拼接过程中使用基准参数，以保证拼接质量；若全局优化结果与基准参数偏差小于15％，则采用全局优化结果，因全局优化考虑到当前环境因素影响，后续得到更加优质的拼接效果；3图像融合使用上一步得到的单应矩阵和相机参数，在拼接之前对图像进行投影变换，将所有图像投影到一个统一的坐标系下，最终的拼接图像在平面上展示，利用相机参数进行反向投影，将所有像素映射到一个统一平面；投影变换之后进行图像融合，为了能完整保留图像细节，消除模糊和重影的现象，采用基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合方法；利用拉普拉斯金字塔变换将图像分解成不同的尺度，然后提取出图像在不同的尺度下的纹理、边缘和角点特征，针对重叠区域，把它们的金字塔的相同层按照加权平均的方法进行合并，最后对合并后的金字塔进行逆拉普拉斯变换得到融合后的图像；在图像融合阶段，增加在线更新拼接缝的步骤，每隔设定时间间隔依据当前场景重新计算一次最佳拼接缝的位置，更新图像融合参数。

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