一種行車記錄圖像處理方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種行車記錄圖像處理方法及系統，涉及汽車電子產品領域。一種行車記錄圖像處理方法，包括：獲取行車記錄實景圖像；對所獲取的行車記錄實景圖像進行拼接處理，得到全景圖像。該行車記錄圖像處理方法能夠將實時拍攝的行車記錄實景圖像進行拼接處理，獲得全景圖像，從而使得行車記錄圖像信息更加豐富。
【專利說明】
一種行車記錄圖像處理方法及系統
技術領域
[0001]本發明涉及汽車電子產品領域，特別涉及一種行車記錄圖像處理方法及系統。
[0002]
【背景技術】
[0003]行車記錄儀是記錄車輛行駛途中影像及聲音等相關資訊的儀器。安裝行車記錄儀后，能夠記錄汽車行駛全過程的視頻圖像和聲音，可為交通事故提供證據。喜歡自駕游的人，還可以用它來記錄征服艱難險阻的過程。開車時邊走邊錄像，同時把時間、速度、所在位置都記錄在錄像里，相當于“黑匣子”。
[0004]傳統的行車記錄儀主要用于記錄下汽車行駛過程中的實時影像，但是現有的行車記錄儀大都只能拍攝單個方向上的圖像，如需要拍攝多個方向上的圖像，可設置多個攝像頭進行拍攝，多個攝像頭拍攝的圖像各自獨立存在，查看時行車圖像時需查看多個視頻，使用多有不便。
[0005]
【發明內容】
[0006]為克服上述技術不足，本發明提供一種行車記錄圖像處理方法及系統，將行車過程中記錄下來的圖像變換成全景圖像，使得行車記錄圖像顯示內容更加豐富。
[0007]本發明提供一種行車記錄圖像處理方法，包括:
獲取行車記錄實景圖像；
對所獲取的行車記錄實景圖像進行拼接處理，得到全景圖像。
[0008]本發明提供一種行車記錄圖像處理系統，其特征在于，包括:
行車記錄實景圖像采集單元，用于獲取行車記錄實景圖像；
全景圖像處理單元，用于對所獲取的行車記錄實景圖像進行拼接處理，得到全景圖像； 存儲單元，用于對所述全景圖像進行保存。
[0009]該行車記錄圖像處理方法及系統能夠將實時拍攝的行車記錄實景圖像進行拼接處理，獲得全景圖像，從而使得行車記錄圖像信息更加豐富。
[0010]
【附圖說明】
[0011]圖1是本發明實施例一提供的一種行車記錄圖像處理方法的流程圖；
圖2是本發明實施例二提供的一種行車記錄圖像處理系統的示意圖。
[0012]
【具體實施方式】
[0013]實施例一
本發明實施例提供一種行車記錄圖像處理方法，如圖1所示，包括: 步驟1:獲取行車記錄實景圖像;通過行車記錄儀上的攝像頭等圖像采集設備獲取行車記錄實景圖像，所述攝像頭至少包括二個。
[0014]進一步的，攝像頭通過內置的九軸傳感器感應車輛行進方向的變化，并根據行進方向的變化調整拍攝的角度，例如，車輛當前右轉，則攝像頭的拍攝角度跟隨者向右調整。
[0015]步驟2:對所獲取的行車記錄實景圖像進行拼接處理，得到全景圖像。步驟S2可以在具有圖像處理能力的行車記錄儀上進行，也可以在與行車記錄儀連接的其他電子設備上進行。所述連接包括有線連接和無線連接，無線連接可以采用藍牙、wif1、紅外等短距離無線通訊技術。所述其他電子設備可以為:手機、平板電腦、PND(便攜式導航儀)、車載導航儀、PC等。
[0016]步驟2具體包括以下步驟:
21、基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform，尺度不變特征變換)算法對獲取的圖像SIFT特征點提取。
[0017]22、對提取的特征點進行特征匹配，并消除錯誤的特征匹配。
[0018]匹配提取的特征點的相似度，得到匹配度高的特征點，從而得到重疊區域。消除錯誤的特征匹配時，首先使用RANSAC算法進行匹配點提純，然后使用L-M算法優化，最終得到提純后的特征匹配。
[0019]23、對所述匹配和提純的特征點進行運算變換，將至少二不同的圖像在匹配度高的特征要素處進行融合，拼接生成全景圖像。
[0020]步驟3:將所述全景圖像進行保存，或者將該全景圖像上傳至服務器。步驟3可以在具有網絡通訊功能的行車記錄儀上進行，也可以在與行車記錄儀連接的其他電子設備上進行。
[0021]步驟3具體包括:
將生成的全景圖像保存在行車記錄儀本地，
或者將全景圖像上傳至服務器，服務器通過網絡進行分享。當行車記錄儀具備網絡通訊功能時，所述行車記錄儀將全景圖像上傳至服務器進行分享，當行車記錄儀不具備網絡通訊功能時，所屬行車記錄儀將全景圖像傳輸至與其連接的其他電子設備，由其他電子設備將全景圖像上傳至服務器進行分享。
[0022]該行車記錄圖像處理方法能夠將實時拍攝的行車記錄實景圖像進行拼接處理，獲得全景圖像，從而使得行車記錄圖像信息更加豐富。
[0023]
實施例二
本發明實施例提供一種行車記錄圖像處理系統，如圖2所示，包括:
行車記錄實景圖像采集單元，用于獲取行車記錄實景圖像，所述行車記錄實景圖像采集單元包括至少二攝像頭等圖像采集設備。
[0024]全景圖像處理單元，用于對所獲取的行車記錄實景圖像進行全景處理，得到全景圖像。
[0025 ]存儲單元，用于對所述全景圖像進行保存。
[0026]網絡通訊單元，用于將所述全景圖像上傳至服務器，服務器通過網絡進行分享。
[0027]所述行車記錄圖像處理系統還包括圖像特征提取單元，用于基于SIFT(ScaleInvariant Feature Transform，尺度不變特征變換)算法對獲取的圖像SIFT特征點提取。
[0028]所述行車記錄圖像處理系統還包括特征匹配單元，用于對提取的特征點進行特征匹配，并消除錯誤的特征匹配。
[0029]所述行車記錄圖像處理系統還包括要素融合單元，用于對所述匹配和提純的特征點進行運算變換，將至少二不同的圖像在匹配度高的特征要素處進行融合，拼接生成全景圖像。
[0030]上述行車記錄圖像處理系統可以包括行車記錄儀，所述行車記錄儀包括上述各單元及子單元，由行車記錄儀單獨實現本發明目的。
[0031]上述行車記錄圖像處理系統可以包括行車記錄儀及與之連接的電子設備，由行車記錄儀和電子設備共同實現本發明目的，所述連接包括有線連接和無線連接，無線連接可以采用藍牙、wif1、紅外等短距離無線通訊技術。所述其他電子設備可以為:手機、平板電腦、PND(便攜式導航儀)、車載導航儀、PC等。行車記錄儀包括行車記錄實景圖像采集單元，其他單元可以全部或部分存在于電子設備中，由電子設備實現部分功能。
[0032]該行車記錄圖像處理方法能夠將實時拍攝的行車記錄實景圖像進行拼接處理，獲得全景圖像，從而使得行車記錄圖像信息更加豐富。
[0033]以上所述，僅為本發明較佳的【具體實施方式】，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明披露的技術范圍內，可輕易想到的變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。因此，本發明的保護范圍應該以權利要求書的保護范圍為準。
【主權項】
1.一種行車記錄圖像處理方法，包括: 獲取行車記錄實景圖像； 對所獲取的行車記錄實景圖像進行拼接處理，得到全景圖像。2.根據權利要求1所述的一種行車記錄圖像處理方法，其特征在于，所述對所獲取的行車記錄實景圖像進行拼接處理，得到全景圖像包括: 基于SIFT算法對獲取的圖像SIFT特征點提取； 對提取的特征點進行特征匹配，并消除錯誤的特征匹配； 對所述匹配和提純的特征點進行運算變換，將至少二不同的圖像在匹配度高的特征要素處進行融合，拼接生成全景圖像。3.根據權利要求1所述的一種行車記錄圖像處理方法，其特征在于，所述行車記錄圖像處理方法還包括:將生成的全景圖像保存在行車記錄儀本地，或者將全景圖像上傳至服務器，服務器通過網絡進行分享。4.根據權利要求2所述的一種行車記錄圖像處理方法，其特征在于，對提取的特征點進行特征匹配，匹配提取的特征點的相似度，得到匹配度高的特征點，從而得到重疊區域。5.根據權利要求2所述的一種行車記錄圖像處理方法，其特征在于，消除錯誤的特征匹配時，首先使用RANSAC算法進行匹配點提純，然后使用L-M算法優化，最終得到提純后的特征匹配。6.一種行車記錄圖像處理系統，其特征在于，包括: 行車記錄實景圖像采集單元，用于獲取行車記錄實景圖像； 全景圖像處理單元，用于對所獲取的行車記錄實景圖像進行拼接處理，得到全景圖像； 存儲單元，用于對所述全景圖像進行保存。7.根據權利要求6所述的一種行車記錄圖像處理系統，其特征在于，所述行車記錄圖像處理系統還包括網絡通訊單元，用于將所述全景圖像上傳至服務器進行分享。8.根據權利要求6所述的一種行車記錄圖像處理系統，其特征在于，所述抽象處理單元包括: 圖像特征提取單元，用于基于SIFT算法對獲取的圖像SIFT特征點提取； 特征匹配單元，用于對提取的特征點進行特征匹配，并消除錯誤的特征匹配； 要素融合單元，用于對所述匹配和提純的特征點進行運算變換，將至少二不同的圖像在匹配度高的特征要素處進行融合，拼接生成全景圖像。9.根據權利要求8所述的一種行車記錄圖像處理系統，其特征在于，所述對提取的特征點進行特征匹配包括:匹配提取的特征點的相似度，得到匹配度高的特征點，從而得到重疊區域。10.根據權利要求7所述的一種行車記錄圖像處理系統，其特征在于，消除錯誤的特征匹配時，首先使用RANSAC算法進行匹配點提純，然后使用L-M算法優化，最終得到提純后的特征匹配。
【文檔編號】G06T3/40GK106097246SQ201610396172
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月7日 公開號201610396172.4, CN 106097246 A, CN 106097246A, CN 201610396172, CN-A-106097246, CN106097246 A, CN106097246A, CN201610396172, CN201610396172.4
【發明人】張文星
【申請人】深圳市凱立德科技股份有限公司