实时全景视频拼接技术研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。实时全景视频拼接技术研究　　摘要：随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉得到了广泛应用，并且已经越来越接近人眼的认知水平。提出了一种全景视频监控系统模型，使用同步镜头实时采集图像帧，将相应图像拼接出全景图像。研究了基于特征点检测的图像拼接算法――surf算法，在实际应用中对特征点描述符方式进行改进，实验结果表明，在使用改进surf算法后，

2、拼接效率明显改善，提高了实时播放应用的实用价值。　　关键词：全景视频；视频拼接技术；surf算法　　DOIDOI：/　　中图分类号：　　文献标识码：A文章编号文章编号：1672--0193-03　　0引言　　�魍车氖悠导嗫叵低呈褂枚喔鱿嗷�拍摄，然后每个监控屏幕依次排列，对应监控场景的各个角落，在观测时很不直观[1-2]。本文旨在选取一种全景图像拼接算法，并将其应用于基于多投影仪的全景视频监控系统。全景视频智能拼接系统模型如图1所示，系统由监控中心和各分布式摄像头组成，分布式摄像头拍摄各角度的视频，并将其发送到

3、监控中心，在监控中心进行智能拼接，然后在多媒体设备上连续显示出来，供控制人员观看。　　1全景视频拼接算法分析为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　随着计算机技术的快速发展，视频拼接算法已

4、经有了一定的研究成果[3-6]，本文对surf算法进行了研究，并在实际应用中修改了surf算法描述符生成方法，提高了拼接效率，实现了实时播放功能。　　surf算法　　surf是HerbertBay提出的一种特征点检测算法，分为4步进行：　　尺度空间极值点的检测。surf算法是基于Hessian矩阵找到极值点作为特征点，同时在找极值点的过程中采用了许多加速运算量的方法，因此surf在一定程度上提高了运算速度。定义图像中某个点的Hessian矩阵为：　　H=LxxLxyLxyLyy　　其中，Lxx是高斯二阶偏导在该

5、像素点处与图像的卷积。　　SURF方法将此高斯二阶梯度模板用盒模型近似表示，即图像进行离散化且进一步剪裁为9*9的方格，Hessian矩阵在检测图像的特征点时是通过计算图像中所有像素的Hessian矩阵的行列式得到的。因此，通过Hessian矩阵所得到的极值点就是特征点。　　特征点的精确定位。在每个候选特征点上，使用泰勒级数插值拟合方法用于确定特性点的位置和尺度。而特征点的最后选取依赖其稳定程度。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活

6、动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　选取特征点的主方向。surf算法通过统计特征点区域内的哈尔小波特征选取特征点的主方向。　　特征点的描述算子。首先，以特征点为中心，建立以20s为边长的正方形邻域，但建立的这个正方形邻域的方向要求与该特征点的主方向相同。然后将这个邻域划分为4*4的子区域，并且在每个

7、子区域内等间隔采样出25个采样像素。　　接下来需要对每个子区域内的每个像素点的水平和垂直与主方向的哈尔小波特征值进行求解，每个区域内的哈尔小波特征为水平方向之和、水平方向模值之和、垂直方向之和以及垂直方向模值之和，如图2所示。这里同样需要对每个像素点的哈尔响应值进行加权处理，取方差为。这样，每个子区域就可以用一个四维矢量表示。　　因此，每个特征点就可以用一个16*4=64维向量表示，此64维特征向量即为该特征点的描述子。　　surf算法的不足　　由于计算机是用二值化的形式对数据进行存储和传输，对定点数的计算性能

8、要远远优于浮点数据。并且在大量浮点运算时还需要增加FPU单元以提升速度，这样还会增加硬件成本。在实际生产应用中，需要针对这一特性对算法进行优化。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校