摄像机图像序列的全景图拼接

全景图是虚拟现实和计算机视觉中一种重要的场景表示方法 .通常获得高质量的全景图需要使用昂贵的专用设备 ,而且拍摄时需要精确地校准摄像机 .从普通摄像机图像拼接是获得全景图的一种低成本而且比较灵活的方法 .文中提出一种新的摄像机图像拼接算法 ,利用摄像机绕垂直轴旋转 36 0°依次拍摄的照片序列 ,拼接圆柱面全景图 .该算法不要求校准摄像机 ,对相邻帧之间摄像机的转角也没有严格的限制 ,而且不受帧间光照强度剧烈变化的影响 .从实验结果看 ,该算法获得了理想的拼接效果     

不同视点海底图像拼接算法

对于深海水下摄影,由于相机平移和旋转,图像对应关系很难自动生成,因此需对应点映射来求解图像间的变换.本文通过摄像机自身所带仪器,测量摄像机焦点和任意物点所在位置,得出不同图像中相同物点所对应的像点.对于两幅图像的映射关系,原理上讲,一般输入三组对应点即可,但考虑到误差和相关性等因素,输入较多的对应点,时所求结果进行优化.将一幅图像映射到另一幅图像所在平面,对两幅图像进行平滑拼接.最后给出计算机实验结果.     

不同视点海底图像拼接算法

对于深海水下摄影,由于相机平移和旋转,图像对应关系很难自动生成,因此需对应点映射来求解图像间的变换。本文通过摄像机自身所带仪器,测量摄像机焦点和任意物点所在位置,得出不同图像中相同物点所对应的像点。对于两幅图像的映射关系,原理上讲,一般输入三组对应点即可,但考虑到误差和相关性等因素,输入较多的对应点,对所求结果进行优化。将一幅图像映射到另一幅图像所在平面,对两幅图像进行平滑拼接。最后给出计算机实验结果。     

基于计算机视觉的高精度图像拼接

图像拼接是大幅面图像测量过程中非常重要的一个环节,其拼接精度的高低直接影响测量结果的精度。介绍了视觉检测系统的基本组成和原理,并重点阐述了基于计算机视觉的高精度大幅度图像拼接。     

基于仿射变换的图像序列拼接方法

When Image Mosaics is produced, we optimally solve the registration transformation for adjacent frames with traditional ways. The way is slow, heavy and sometimes gets stuck in local minima. The paper provides the way that solves the transformation with a affine transformation model. The way automatically produces the answer for the frames with larger bias. It greatly speedups the process of image mosaics. It plays important role in quick and real-time making image mosaics.     

基于图像的绘制技术研究与发展

1 引言目前,虚拟环境技术研究和应用越来越受到广泛的关注,其涉及的领域从娱乐、军事、医疗到建筑、工业、远程教育、艺术等方方面面。无论什么应用,其中一个最关键的问题就是场景的表达和实时绘制。传统的场景模型表达的方法是基于3D几何建模;实时绘制则主要是通过实时消隐、简化场景结构和基于图像的     

基于计算机视觉的大幅度图像拼接

结合当前计算机视觉检测领域的研究成果,介绍了视觉检测系统的基本组成和原理,并重点阐述了基于计算机视觉的大幅度图像拼接.     

图像拼接技术综述

当今,高分辨率的数字图像越来越多的为生活、工业、医疗以及国防科技所应用.随着计算机视觉、图像处理技术的发展,使用计算机将普通相机拍摄的数字图像合成为一幅大型的高分辨率图像的图像拼接技术应运而生.     

基于图像的全景视图的实现技术

基于全景视图的方法作为IBR中的一项关键技术，目前正广泛的应用于虚拟现实和计算机视觉等多种领域。在此基础上，探讨了由局部散列照片如何生成固定视点全景图的实现技术，并指出了其应用范围。     

图像拼接技术研究

随着人们对获取视觉信息的要求的提高,图像拼接技术成为了当前图形图像学领域的研究热点。图像拼接是将若干个具有重叠区域的图像进行拼接最终形成大场景图像的技术,相比单张图像,它能提供更大尺寸的图像画面,从而可以同时展现更多的内容。     

基于复值小波分解的图象拼合

图象拼合是一种基于图象的场景编码方法，它被很多基于图象的绘制IBR（image based rendering）系统采用，用来建立复杂的虚拟场景表示（例如，360°球面和柱面全景图、环境映照及高分辨率图象等）.基于复值小波多分辨率分解(Complex Wavelet Multiresolution Decomposition)提出了一种有效的图象拼合方法，它能同时地、逐步求精地对图象进行匹配和整合.首先，采用复值小波变换不仅可以保证全局优化的结果，还能够满足图象整合的规模不变和平移不变性.其次，基于多分辨     

透视插补一致性拼图

对于使用8参数平面单应矩阵（homography）的全景拼图方法,当图像序列形成回路的时候,必须克服单应矩阵序列的累积误差以保证拼图首尾相一致。通常的调整优化方法计算量非常大,而且不能一定保证单应矩阵的一致性。该文提出一个简单的一致性拼图方法,它不要求单应矩阵序列的一致性。此方法主要利用了未标定图像透视插补技术,适用于图像序列拼图,并具有计算简单、易于实现的特点。     

基于多分辨率特征的图像镶嵌技术

图像镶嵌是IBR研究的热点技术之一,而其核心问题是图像配准。为了配准两帧图像,必须寻找两帧图像对之间的坐标变换。该文提出的基于多分辨率特征的方法有效地实现了图像间的8-参数投影变换模型的估计。该方法经测试效果良好。     

视频图象序列的实时镶嵌技术研究

阐述了一种快速而高效的由视频图象或视频图象序列生成全景的配准方法,为了估计图象配准的校正参数,该方法计算伪运动矢量,这些伪运动矢量是光流在每一选定象素处的粗略估计,使用方法,实现了一个在低价PC上就能实时创建和显示全景图像的软件。     

刑事犯罪现场的图像拼接设计与实现

在刑事犯罪现场辅助测量中,图像拼接对于大面积现场来说显得至关重要。本文提出了一种新的图像拼接算法,它根据两幅现场图像样本之间的一种简单的对应点关系,计算图像间的变换矩阵,通过变换矩阵建立从不同拍摄平面到统一的世界坐标的反投影,在统一的世界坐标下使样本图像之间的匹配误差达到最小。这种变换关系保证了图像变换
换平移不变性和规模不变性,从而保证了全局优化的结果。在图像整合中,本算法改进了传统图像整合中“相似距离”的定义,提出了一种“极值点”算法,大大地降低了计算复杂度,使算法具有较高的性能。该方法已用于刑事犯罪现场图像的拼接,并取得了较为满意的效果。     

鱼眼图像校正及拼接的研究与实现

鱼眼图像视角大,两幅图片即可拼接成全景图,但鱼眼图像存在严重变形。该文利用场景中直线的鱼眼投影曲线,使用球面透视投影约束,得到径向和切向变形参数,实现了鱼眼图像的校正。基于待拼接图像之间重叠部分亮度差最小的原理,确定了重叠区域,通过在重叠区域间的融合,实现了图像的无缝拼接。校正及拼接结果表明,该方法能得到较为满意的效果。     

图像拼接的改进算法

图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用，但是现有的方法不能很好地处理鬼影和曝光差异，针对存在的问题，提出了一种实现图像拼接的算法．首先利用动态规划的方法在要进行拼接的图像中找到一条最佳的缝合线，然后利用多分辨率技术进行拼接，解决了鬼影和曝光差异。     

包含运动物体的图像拼接关键技术

提出一种基于特征点的运动场景图像拼接算法。基于相似变换消除选取在运动物体上的特征点,并使用RANSAC算法进行外点的剔除。在融合阶段,根据齐次变换矩阵求得对2幅图像的差异图像,并执行区域增长算法,从而分割出运动区域。使用一种分段映射算法生成全景图像。实验证明了算法的有效性。     

同心拼图中基于狭缝图像段的近似深度矫正

提出了一种对同心拼图进行近似深度矫正的新方法－基于狭缝图像段的自顾不暇正。该方法通过对狭缝图像分段映射来对同心拼图进行矫正,合成畸变较小的结果图像;定义了狭缝图像的相似关系,通过两条相似狭缝图像之间的匹配,选择最佳的分段映射规则;并描述了为实现此目的而进行的场景采样方法,完成了从采样到矫正、绘制的整个流程。与现有的其它同心拼图矫正方法相比,本方法具有适用范围更广,矫正效果更好的优点。