全景视频拼接的关键技术分析

全景视频拼接的关键技术分析

ID:30812981

大小:100.68 KB

页数:8页

时间:2019-01-03

全景视频拼接的关键技术分析_第1页
全景视频拼接的关键技术分析_第2页
全景视频拼接的关键技术分析_第3页
全景视频拼接的关键技术分析_第4页
全景视频拼接的关键技术分析_第5页
资源描述:

《全景视频拼接的关键技术分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、8www.kuleiman.com全景视频拼接的关键技术分析 一、原理介绍图像拼接(ImageStitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术,它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图,图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面:摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接(融合),以及亮度与颜色的均衡处理等,以下对各个步骤进行分析。摄相机标定由于安装设计,以及摄相机之间的差异,会造成视频

2、图像之间有缩放(镜头焦距不一致造成)、倾斜(垂直旋转)、方位角差异(水平旋转),因此物理的差异需要预先校准,得到一致性好的图像,便于后续图像拼接。相机的运动方式与成像结果之间的关系。相机的运动方式与成像结果之间的关系图像坐标变换在实际应用中,全景图像的获得往往需要摄像机以不同的位置排列和不同的倾角拍摄。例如由于机载或车载特性,相机的排列方式不尽相同,不能保证相机在同一面上,如柱面投影不一定在同一个柱面上,平面投影不一定在同一平面上;另外为了避免出现盲区,相机拍摄的时候往往会向下倾斜一定角度。这些情况比较常见,

3、而且容易被忽略,直接投影再拼接效果较差。因而有必要在所有图像投影到某个柱面(或平面)之前,需要根据相机的位置信息和角度信息来获得坐标变换后的图像。理论上只要满足静止三维图像或者平面场景的两个条件中的任何一个,两幅图像的对应关系就可以用投影变换矩阵表示,换句话说只要满足这其中任何一个条件,一个相机拍摄的图像可以通过坐标变换表示为另一个虚拟相机拍摄的图像。一般情况下8参数的透视投影变换最适合描述图像之间的坐标关系,参数的矩阵为[m0,m1,m2;m3,m4,m5;m6,m7,1];各参数对应的相机运动表示如下:8

4、www.kuleiman.com显示的是相机向下倾斜一定角度拍摄图像,这个角度与m6和m7具有对应关系,如果要获得校正图像,只需要对8参数矩阵求逆后进行坐标变换。(a)原始图像(a)原始图像;(b)x方向形变效果;(c)倾斜校正后效果图像畸变校正 由于制造、安装、工艺等原因,镜头存在着各种畸变。为了提高摄像机拼接的精度,在进行图像拼接的时候必须考虑成像镜头的畸变。一般畸变分为内部畸变和外部畸变,内部畸变是由于摄影本身的构造为起因的畸变,外部畸变为投影方式的几何因素起因的畸变。镜头畸变属于内部畸变,由镜头产生的

5、畸变一般可分为径向畸变和切向畸变两类。径向畸变就是集合光学中的畸变像差,主要是由于镜头的径向曲率不同而造成的,有桶形畸变和枕型畸变两种。切向畸变通常被人为是由于镜头透镜组的光学中心不共线引起的,包括有各种生成误差和装配误差等。一般人为,光学系统成像过程当中,径向畸变是导致图像畸变的主要因素。径向畸变导致图像内直线成弯曲的像,且越靠近边缘这种效果越明显。根据径向畸变产生的机理,对视频图像进行校正。效果如图3(b)所示,经过校正的图像,其有效像素区域缩小,一般可通过电子放大的方式进行校正,如图3(c)所示。(a)

6、为原始采集图像;(b)为经过径向失真校正的图像;(c)为经过放大的图像 图像投影变换8www.kuleiman.com由于每幅图像是相机在不同角度下拍摄得到的,所以他们并不在同一投影平面上,如果对重叠的图像直接进行无缝拼接,会破坏实际景物的视觉一致性。所以需要先对图像进行投影变换,再进行拼接。一般有平面投影、柱面投影、立方体投影和球面投影等。平面投影就是以序列图像中的一幅图像的坐标系为基准,将其图像都投影变换到这个基准坐标系中,使相邻图像的重叠区对齐,称由此形成的拼接为平面投影拼接;柱面投影是指采集到的图像数

7、据重投影到一个以相机焦距为半径的柱面,在柱面上进行全景图的投影拼接;球面投影是模拟人眼观察的特性,将图像信息通过透视变换投影到眼球部分,构造成一个观察的球面;立方体投影是为了解决球面影射中存在的数据不宜存储的缺点,而发展出来的一种投影拼接方式,它适合于计算机生成图像,但对实景拍摄的图像则比较困难。如下图4所示,图像拼接处理流程示意图。图像拼接处理流程示意图匹配点选取与标定由于特征点的方法较容易处理图像之间旋转、仿射、透视等变换关系,因而经常被使用,特征点包括图像的角点以及相对于其领域表现出某种奇异性的兴趣点。

8、Harris等提出了一种角点检测算法,该算法是公认的比较好的角点检测算法,具有刚性变换不变性,并在一定程度上具有仿射变换不变性,但该算法不具有缩放变换不变性。针对这样的缺点,Lowe提出了具有缩放不变性的SIFT特征点。两幅图像中标定的匹配特征点图像的拼接需要在图像序列中找到有效的特征匹配点。图像的特征点寻找直接影响图像拼接的精度和效率。对于图像序列,如果特征点个数≥4个,则很容易自动标定图像匹配点

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。