柱面全景图生成技术的研究与实现

在全景图像理论的基础上,对现有的柱面全景图生成技术进行研究和实现。在柱面投影方面,采用基于平面图的柱面正投影和反投影算法。在传统的序列相似性检测算法的基础上,采用一种自适应阈值序列相似性检测算法对图像进行拼接。在与最邻近插值算法进行比较的基础上,使用双线性插值算法进行图像的融合。实验结果表明,生成的全景图视觉效果较好。     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

地图投影面上的全天空图像拼接

采用地基镜头旋转扫描拍摄不同俯仰角的天空图像,通过全景图拼接获得全天空图像,避免了鱼眼透视畸变,保留了低仰角信息。目前全景图拼接技术主要局限于单层柱面,通过空间坐标转换及以渐入渐出加权平均融合算法和插值算法,借鉴地图学投影原理,将28张图像在垂直投影面和等积柱面投影面进行无缝拼接得到360°×180°的全天空全景图,为识别云状、等积计算云量提供了连续完整的全天空图像。     

一种全景图生成的改进算法

全景图是目前较为有效的基于图像的渲染方法之一。论文介绍了全景图生成过程,并且对其中最关键技术全景图像的拼接算法进行了归类、总结和比较,在此基础上提出了一个改进的全景图拼接算法,最后给出了实验的结果和结论。     

一种改进的柱面全景视图生成方法

研究了相机存在绕光轴转动的情况下柱面全景图的生成，首先对柱面图像进行傅立叶变换，根据图像的傅立叶谱来估算出图像间的初始平移和旋转运动参数，再利用Levenberg-Marquardt非线性最小化方法逐步求精各运动参数，最后根据计算出的运动参数进行图像拼合获得柱面全景视图，实验结果表明该算法可以获得比较理想的拼接效果．     

柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后提取各图像的SIFT（Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换）特征点,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,算法可以有效、快速地自动生成柱面全景图像。     

基于全景图虚拟场景构造算法研究

全景图是目前较为有效的图像绘制技术之一。论文对现今常用的几种图像拼接算法进行了分析和比较,提出了一种改进的全景图像生成算法。算法通过对初始图像进行预处理、改进特征点选取方法、优化特征点匹配过程,提高了全景图虚拟场景生成的效率和准确性。     

一种360度柱面全景图快速生成算法

全景图像是构造虚拟环境的基本要素之一,本文提出了一种新的360柱面全景图绘制算法。首先对原始图像进行柱面投影,然后通过对图象重叠部分的对应特征区域进行匹配和拼合来实现图象无缝镶嵌。实验表明该算法运算量较小,能有效、快速地生成柱面全景图。     

图像拼接技术在案件现场全景重建领域的应用研究

本文将采集的几组现场图像进行拼接得到整个场景的柱面、球面全景图像,通过分析不同类型的全景图像在原图像的采集、图像的拼接、覆盖范围等方面在案件侦查过程中的优缺点,得出球面全景图原图像采集方法简单,需要的原始图像数量少,球面全景图覆盖范围广的优势更适合案件现场的全景重建,对案情分析阶段的案件现场三维模拟仿真,案发过程的动态反演提供很好的现实依据。     

图像拼接技术在案件现场全景重建领域的应用研究

本文将采集的几组现场图像进行拼接得到整个场景的柱面、球面全景图像,通过分析不同类型的全景图像在原图像的采集、图像的拼接、覆盖范围等方面在案件侦查过程中的优缺点,得出球面全景图原图像采集方法简单,需要的原始图像数量少,球面全景图覆盖范围广的优势更适合案件现场的全景重建,对案情分析阶段的案件现场三维模拟仿真,案发过程的动态反演提供很好的现实依据。     

基于圆柱面映射的快速图像拼接算法

针对现有基于圆柱面映射的全景图像拼接算法无法实现自动估计焦距的问题,为满足实时性要求,提出了一种基于预测的快速特征点匹配算法,在基于纯旋转运动的自动焦距估计算法基础上,提出了一种基于单应矩阵的焦距修正算法。该算法首先从待拼接图像中提取Harris角点,然后提取方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)描述子进行特征点匹配,基于前一帧图像获得的图像映射关系采用一种基于预测的快速特征点匹配算法,然后使用简化的基于纯旋转运动的焦距估计算法估计出焦距初值,并采用基于单应矩阵的焦距修正算法得到更精确的焦距值,最后将平面图像投影至圆柱平面,使用加权平均融合算法进行拼接,合成全景图像。采用多个测试序列图像对算法进行测试,特征点匹配速度较传统方法提高了10倍以上,自动焦距估计算法能够准确估计摄像机焦距,且耗时仅50毫秒左右。实验结果表明,提出的算法能够快速地合成高质量的全景图像,拼接后的图像畸变小,具有较高的实用价值。     

一种快速的柱面全景图像拼接算法

基于等距离匹配思想，提出一种快速的柱面全景图像拼接算法。对于相邻两幅待匹配图像，设定相同大小的比较区域，从两幅图像中心垂线开始向重叠方向同步长移动并进行比较。在比较区域中采取随机取点的方式，计算对应点的颜色差值并累加，若达到某一设定阈值，则停止计算，移动比较过程中，计算次数最多的比较区域中心位置即为最佳匹配位置。该算法可以尽早排除非匹配位置，减少计算量，提高全景图像生成速度。利用该算法思想对随机顺序输入的场景图像序列进行排序，可以获得按照实际场景内容排列的图像序列，然后进行全景图像匹配拼接，实验结果表明该算法快速有效。     

全景图像镶嵌中累积误差的分析与减少方法研究

针对全景图像镶嵌中累积误差的问题,提出了一种基于多次柱面投影的变换基准图策略。首先,为了将累积误差有效地分散到各相邻图像之间,并减少柱面投影变换的计算量,算法利用相位相关和多分辨率分解法对柱面投影算法进行了改进;然后,利用改进变换基准图的分层匹配策略对图像序列进行镶嵌,避免了误差的单向累积;最后,运用拉普拉斯算子对镶嵌图像分级融合,消除了镶嵌缝隙。实验结果表明,该方法可以大大减弱镶嵌过程中累积误差的影响,提高图像的镶嵌精度。     

IBR技术中柱面全景图镶嵌的快速算法

针对ＩＢＲ技术中柱面全景图镶嵌问题提出了一种新的算法,它通过对图象重叠部分的对应特征区域进行提取和拼合来实现图象镶嵌。实验表明该算法在获得良好镶嵌效果的基础上,大大提高了镶嵌速度,是一种快速实用的柱面景图镶嵌算法。     

组合式建筑立面全景图像的渐晕校正

由于组合式建筑立面图像进行全景拼接时,交界处光照度降低,产生渐晕现象,提出一种基于曲面拟合的渐晕校正方法,对组合式建筑立面全景图像渐晕校正.通过推算角点,分析图像坐标系及世界坐标系之间的对照关联,获取世界坐标系中角点的单位坐标数据,构建相机成像的组合式建筑三维交互模型;采用ORB特征匹配算法实施图像匹配,通过分解单应性...     

基于二维透射变换的视频全景图拼接算法

视频序列全景图拼接技术是视频图像分析的关键技术之一。针对帧间运动模型为二维投影变换的常见视频序列,提出了一种全景图拼接算法.该算法首先采用改进的基于RANSAC的特征点匹配算法对相邻帧的运动参数进行估计,接着采用直接法对各帧与全景图间的运动参数进行精确调整,最后运用自适应中值滤波绘制出全景图。实验结果表明,该方法能够生成较高质量的全景图,基本能实现无缝连接。     

一种新的基于特征区域的图像配准算法

全景拼图是近年来兴起的基于图像的绘制技术(IBR)中的一个重要研究方向。在全景视图的实现过程中,关键技术是实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接。本文在原有图像配准技术的基础上,提出了一种新的基于特征区域的配准算法,该算法利用两幅重叠图像对应特征区域的相似性,经过特征选择、特征提取和特征匹配三个阶段,实现两幅图像的拼接。实验结果证明,该算法在拼接速度和效果方面的表现均令人满意。     

全景图像生成算法的研究与实现

针对虚拟现实中的柱面全景图生成问题提出了一种简单实用的算法。该算法通过对图像重叠部分的相交特征线段进行提取和匹配来实现相邻图像的拼接。在此基础上编制了全景图生成工具VR-Maker，并取得了良好的实验结果。     

基于SIFT算法的室内全景图拼接

室内全景图像拼接采用SIFT特征点进行图像匹配与融合。由于相机镜头视野范围有限,需要多张具有重合区域不同角度图像进行拼接,以获得完整的全景图像。首先对多张原图像进行图像增强和噪声滤波的预处理,以减少特征点提取时的干扰因素;再将多张图像压入堆栈,采用SIFT算法提取每张图像的特征点;使用FLANN快速最近邻搜索包进行最近邻特征点匹配,最后进行图像融合。试验结果表明该方法能够很好地实现室内全景图像的拼接。