专利汇可以提供一种基于SIFT特征的分布式图像和图元拼接方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种基于SIFT特征的分布式图像和图元拼接方法,通过建立分布式异构并行系统,划分主计算 节点 和子计算节点;利用获取待拼接的图像样本,进行图像预处理,将预处理后的图像样本上传到主计算节点作为全局图像库;初始化各子计算节点本地图像库和图元cell库;各子计算节点利用SIFT 算法 预先提取本地图像库中所有图像的特征点,并将计算出的高维 特征向量 保存到对应数据结构中,同时标记本地图像库中图像为待拼接状态;各子计算节点本地拼接循环;全局图元融合更新广播;主计算节点任务流程控制。本拼接方法针对海量图像从特征提取、匹配等层面对拼接计算复杂度进行优化改进,应用场景运算流程中的并行性进行算法设计优化和模 块 功能实现。,下面是一种基于SIFT特征的分布式图像和图元拼接方法专利的具体信息内容。
1.一种基于SIFT特征的分布式图像和图元拼接方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)计算环境及数据准备
1-1)建立可用的分布式异构并行软硬件系统,并明确划分主计算节点master、子计算节点noder;
1-2)获取待拼接的海量图像样本素材;
1-3)进行图像预处理,即进行图像去噪、灰度均衡变换,使得所获取的图像样本素材光照亮度一致、图像特征清晰明显;
1-4)将上述预处理后的所有图像样本素材上传到主计算节点master,并作为全局图像库;
2)分布式异构并行算法模块初始化
2-1)初始化各子计算节点noder本地图像库:主计算节点mater将全局图像库中图像样本素材均匀分发到各子计算节点noder作为本地图像库,不同的子计算节点noder分配到属于自己的任务数据集,并保证负载均衡;
2-2)初始化图元cell库:主计算节点master从上传的图像样本素材集合中随机选取一张,构建初始图元库,并根据预先设定的图元尺度常量将该图在图元cell参考系中进行拆分处理,对拆分的各个图元生成坐标编号[xIndex,yIndex],保存在主计算节点master的全局图元库中,然后主计算节点master将该初始图元cell库广播给子计算节点noder作为本地图元库;
2-3)各子计算节点noder利用SIFT算法预先提取本地图像库中所有图像的特征点,并将计算出的高维特征向量信息保存到对应数据结构中,同时标记本地图像库中所有图像为待拼接状态;
3)分布式异构并行算法负载计算
3-1)子计算节点noder本地拼接循环;
3-2)全局图元融合更新、广播;
3-3)主计算节点master任务流程控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于SIFT特征的分布式图像和图元拼接方法,其特征在于:所述步骤3-1)的具体流程步骤如下:
3-1-1)各子计算节点更新本地图元cell库数据,利用SIFT算法提取所有图元的特征点信息及计算高维特征向量;
3-1-2)从本地图像库中选取一张处于待拼接状态的图像,将其与图元cell库中所有图元进行特征点匹配尝试;
3-1-3)若均不满足SIFT特征点匹配的欧氏距离小于设定阈值的拼接匹配要求,则转向下一张待拼接图像做同样处理;
3-1-4)从满足匹配要求的结果中找出最佳匹配图元,其中最佳匹配图元的方法是计算图像和图元匹配对的高维特征向量欧氏距离,再由低到高排序,统计各自匹配对中小于一定距离阈值的特征点点对,然后选取其中点对数量最多的情形作为最佳匹配;
3-1-5)利用RANSAC随机抽样一致性算法对3-1-4)步骤中筛选出的特征匹配点对作进一步的精细筛选,从而计算得到所选图像投影映射到该最佳匹配图元空间的精确坐标变换矩阵;
3-1-6)根据坐标变换矩阵完成图像和图元拼接,将结果基于最佳图元的位置在图元cell坐标系中进行拆分处理,生成对应的图元坐标编号[xIndex,yIndex],回到步骤3-1-
1)。
3.根据权利要求1所述的一种基于SIFT特征的分布式图像和图元拼接方法,其特征在于:所述步骤3-2)的具体流程步骤如下:
3-2-1)各子计算节点noder循环迭代,直到本节点上的图元cell库没有新的图元生成为止(等效于本地不再有新的拼接成功事件发生);
3-2-2)若节点本地图像库中处于待拼接状态的图像数量减少,说明该节点对全局图元cell库更新有贡献,则将节点本地图元cell库发送回主计算节点master,然后等待其传来的更新消息;
3-2-3)若节点本地图像库中处于待拼接状态的图像数量保持不变,说明该节点对全局图元cell库更新无贡献,则发回特殊空事件消息,减少不必要的节点通信,同样等待主计算节点master传来的更新消息。
4.根据权利要求1所述的一种基于SIFT特征的分布式图像和图元拼接方法,其特征在于:所述步骤3-3)的具体流程步骤如下:
3-3-1)主计算节点master在完成全局图像库的分发和全局图元cell库的广播操作后,等待并接收各子计算节点传来的消息,统计各子计算节点noder上的分布式图像和图元拼接状态;
3-3-2)只要存在子计算节点noder发回非空事件消息,则将其发回的节点本地图元cell库融合进全局图元cell库,并将最终经融合处理后的结果再次广播,使各子计算节点noder进入下一轮次的拼接迭代;
3-3-3)若所有子计算节点noder均发回空事件消息,则表明分布式图像和图元拼接任务已结束,主节点master广播拼接结束消息,并将全局图元cell库中的所有图元依据其对应图元cell坐标系的坐标合成一张大图作为最终的结果输出;
3-3-4)各子计算节点noder收到拼接结束广播消息后,释放本节点申请的相关资源并退出。
5.根据权利要求2所述的一种基于SIFT特征的分布式图像和图元拼接方法,其特征在于:所述步骤3-1-4)的具体流程步骤如下:
先设置一最大欧氏距离阈值maxThreshold(80.0)和点对上限数量阈值
maxMatchNumThreshold(500),同时设置一浮动系数index,其初始值为0.01;将浮动系数index与匹配对中最大距离值max_distance的乘积作为临时距离阈值tempThreshold,临时距离阈值不超过最大欧氏距离阈值,计算匹配对中欧氏距离小于最大欧氏距离阈值的点对数量,该点对数量小于点对上限数量阈值,则将浮动系数index值增加0.01,然后再重复循环上述过程100次;若临时距离阈值超过最大欧氏距离阈值或者小于临时距离阈值的点对数量超过点对上限数量阈值,则终止迭代,并将此时的临时距离阈值作为最终筛选过滤的欧氏距离阈值,剔除所有高于此欧氏距离阈值的特征匹配点对。
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