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公开(公告)号：CN108093221B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201711445383.3
申请日：2017-12-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于缝合线的实时视频拼接方法，包括：分别读取两路监控视频第一帧作为模板帧；提取模板帧上特征点并进行特征点匹配，初步筛选匹配点集；利用RANSAC(随机抽样一致性)算法筛选出可靠的匹配点集，由此计算变换矩阵；利用变换矩阵对两帧图像进行配准，通过角点变换前后的坐标计算出重叠区域、非重叠区域和最终完整图像大小；根据重叠区域颜色强度和几何结构计算缝合线，缝合重叠区域，拼接非重叠区域，计算拼接后完整图像；对视频后续帧利用已经求得的变换矩阵和缝合线进行拼接，此过程利用CUDA平台并行加速实现。
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公开(公告)号：CN111105350B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201911165281.5
申请日：2019-11-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了大视差场景下基于自身单应性变换的实时视频拼接方法，本发明非常适用于大视差场景下的视频拼接，因为视差会造成两路视频中前景和背景位移明显，该方法将前景和背景先分别拼接好，再前景和背景拼接结果融合，可以有效避免重影和错位，提升视频拼接效果；且如果待拼接视频当前帧只含背景时，背景通常是静止不动的，则可以提取出一个拼接模板。对于后续只含背景的帧，直接采用该模板拼接，压缩计算量加快拼接速度。
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公开(公告)号：CN108093221A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711445383.3
申请日：2017-12-27
Applicant: 南京大学
CPC classification number: H04N7/18 , G06T3/4038 , G06T2207/10016 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于缝合线的实时视频拼接方法，包括：分别读取两路监控视频第一帧作为模板帧；提取模板帧上特征点并进行特征点匹配，初步筛选匹配点集；利用RANSAC(随机抽样一致性)算法筛选出可靠的匹配点集，由此计算变换矩阵；利用变换矩阵对两帧图像进行配准，通过角点变换前后的坐标计算出重叠区域、非重叠区域和最终完整图像大小；根据重叠区域颜色强度和几何结构计算缝合线，缝合重叠区域，拼接非重叠区域，计算拼接后完整图像；对视频后续帧利用已经求得的变换矩阵和缝合线进行拼接，此过程利用CUDA平台并行加速实现。
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公开(公告)号：CN111105350A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911165281.5
申请日：2019-11-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了大视差场景下基于自身单应性变换的实时视频拼接方法，本发明非常适用于大视差场景下的视频拼接，因为视差会造成两路视频中前景和背景位移明显，该方法将前景和背景先分别拼接好，再前景和背景拼接结果融合，可以有效避免重影和错位，提升视频拼接效果；且如果待拼接视频当前帧只含背景时，背景通常是静止不动的，则可以提取出一个拼接模板。对于后续只含背景的帧，直接采用该模板拼接，压缩计算量加快拼接速度。
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