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申请/专利权人：煤炭科学研究总院

摘要：本发明公开了一种应用于煤矿井下巷道的图像拼接方法。首先，使用SIFTScaleInvariantFeatureTransform算法对煤矿巷道图像进行特征提取与匹配，得到粗匹配点对；然后构造相邻图像粗匹配点对有向线段模型，利用线段的方向和长度属性对误匹配点对进行一次剔除；接着再建立各自图像之内的特征点有向线段模型及其方向标签，再对相邻图像对应有向线段进行方向匹配，并通过概率统计模型对误匹配点对进行二次剔除，得到最终的精匹配点对；最后，利用AANAPAdaptiveAs‑Natural‑As‑Possible算法对齐拼接图像，并使用加权平均法融合图像，完成图像拼接。本方法较其他算法的优势：误匹配点剔除算法精确度高，实时性好，最后的全景拼接图质量更佳，更适用于煤矿井下巷道复杂场景。

主权项：1.一种应用于煤矿井下巷道的图像拼接方法，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤1使用SIFTScaleInvariantFeatureTransform算法对两者存在相邻并存在部分重叠区域的参考图像和待配准图像之间进行特征提取与匹配，得到参考图像和待配准图像之间的粗匹配点对集合；步骤1的具体内容包括：步骤11对煤矿巷道的两张同尺寸有重叠区域的参考图像I1和待配准图像I2，分别进行SIFT特征提取，得到参考图像特征点的描述子ds1和待配准图像的描述子ds2，以及在参考图像中的像素坐标系位置kp1和在待配准图像中的像素坐标系位置kp2；步骤12计算待配准图像的描述子ds1中第i个点的描述子和待配准图像的描述子ds2中每个点的描述子的欧式距离，得到其中的最小值为待配准图像的描述子ds1中第i个点和待配准图像的描述子ds2中第j个点的欧式距离MINij，若欧式距离MINij乘以1.5后仍小于其他所有的欧式距离，则判断得到的待配准图像的描述子ds1中第i个点和待配准图像的描述子ds2中第j个点是一对匹配点，反之则不是；利用参考图像中的像素坐标系位置kp1和在待配准图像中的像素坐标系位置kp2中的对应值，最终可以得到n个粗匹配点对，n个粗匹配的坐标值为和 其中i∈1,n1 其中i∈1,n2步骤2使用参考图像和待配准图像之间粗匹配点对相对应的特征点来构造有向线段模型，并通过有向线段模型构造斜率阈值区间和长度约束模型；步骤21通过将参考图像I1和待配准图像I2左右顺序放到同一窗口中，在此窗口中，对得到的n个粗匹配点对，对所有粗匹配点对建立有向线段模型： 其中i∈1,n3式中：Iw是图像的宽度，参考图像I1和待配准图像I2的尺寸相同，高都为Ih，对应坐标的y值，宽都为Iw，对应坐标的x值；步骤22利用如下公式计算有向线段模型的斜率： 其中i∈1,n4步骤23为准确找到斜率阈值区间，并根据图像匹配经验可知，图像匹配有向线段的斜率大小地下工程领域在区间[-1,1]中，因此将斜率区间负无穷大到正无穷大划分为22个区间，区间分别为[-∞，-1.0]、[-1.0，-0.9]、[-0.9，-0.8]……[0.8，0.9]、[0.9，1.0]、[1.0，+∞]；步骤24计算所有有向线段的斜率，并依照其大小将每一个有向线段划分到步骤23中的22个区间中，从而统计每个区间中被划分有向线段的数量，可得到有向线段数量最多的区间[slp1，slp2]，考虑到待配准图像相对于参考图像可能有稍微的尺度变化和旋转变换，则将斜率阈值区间左右都向外扩展0.1，即得到斜率阈值区间为[slp1-0.1，slp2+0.1]；步骤25利用下式获得图像间第j条有向线段模型的长度： 其中j∈1,p5步骤26利用向线段模型的长度计算公式建立长度约束模型： 其中j∈1,p6式中：为所有匹配点欧式距离平方的平均值，Td为通过实验获得的长度约束控制值，Td与参与图像拼接的图像尺寸有关，若当图像像素是百万级时Td＝4，若图像像素值小于百万像素时Td＝1.5；步骤3综合斜率阈值区间和长度约束模型，同时剔除粗匹配点对中误匹配点对，从而得到一组新的匹配点对；步骤31通过得到的斜率阈值空间剔除参考图像和待配准图像间粗匹配点对中不符合约束的匹配点，得到n个匹配点中符合斜率阈值空间的p个匹配点索引值集合 其中i∈1,n7步骤32对得到的p个匹配点进行步骤26的长度约束，得到p个匹配点中符合长度约束的k个正确匹配点索引值集合 其中j∈1,p8步骤4基于新的匹配点对建立步骤1中参考图像和待配准图像内两者各自的特征点有向线段模型及其方向标签；步骤5再对参考图像和待配准图像内对应有向线段进行方向匹配，并通过概率统计模型对误匹配点对进行二次剔除，得到最终的精匹配点对；步骤6利用AANAPAdaptiveAs-Natural-As-Possible算法对齐参考图像和待配准图像，并使用加权平均法融合图像，完成参考图像和待配准图像两者的拼接。

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