基于图像绘制的球面全景图生成及自动拼接技术研究

提出了一种基于球面投影模型的全景图像自动拼接算法,对手持相机获得的系列照片,构建了球面全景图像.使用等距离匹配算法计算相机的焦距,以相机焦距作为球体半径,将照片图像投影至球面上.两张相邻照片拼接时,以照片的投影图像最大宽度处一个像素对应的角度(弧度)为步长,从两图像中心处开始,取一定宽度的图像块进行匹配,找到两相邻照片最佳的拼接(经度)线,实现相邻两照片的自动拼接.将系列图像的拼接结果整合,得到360°视角的全景图像;然后进行上下层全景图像的拼接,生成全视角球面全景图,效果较好.     

基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法研究

为了解决传统的彩色全景图拼接算法在特征点匹配过程中匹配时间较长且匹配失误率过高的问题,优化整体的彩色全景图拼接算法,提出了基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法.构建SIFT算法的基本流程,通过创建空间尺度确定极值点的空间位置和梯度方向,以便进行SIFT特征点匹配.研究基于SIFT变换算法的全景图像拼接技术,设计全景图像拼接技术的基本流程,在获取全景图像之后进行预处理,利用SIFT变换算法进行图像配准和图像融合.经实验验证,通过匹配失误次数、匹配度以及匹配时间的数据对比所提算法与基于ORB算法的全景图像拼接技术的优劣,确定基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法更具备优越性.     

一种通用的鱼眼图像全景拼接方法

全景拼图在虚拟现实领域中有着广泛的应用.相比于传统透视相机,鱼眼相机具有视角广的突出特点,将其应用于全景图像合成可大大减少所使用图像的数量.文章引入虚拟相机平面的概念,试图给出一种通用的鱼眼图像全景拼接方法.由实验结果看出,文章提出的方法能够达到令人满意的场景拼接效果,满足一般的应用需求.     

基于灰度累积评价的全景图像自动拼接算法

在已有的全景图像拼接方法中,无论是柱形还是球形,都需要很多人工操作,这使得工作效率低下并且成本高昂.为了实现自动化,提出一种新的拼接方法:把拍摄的照片用一种按纹理中心点进行的球面映射方法来进行纹理投影,考察这样投影后照片的重合带图像,以重合带的差值图像灰度累积平均值为评价参数,计算出纹理中心的最佳位置,并以该位置为拼接条件生成全景图像.该算法适合球形全景和柱形全景图像的拼接.该算法可使程序的全景图像拼接过程完全自动化,从而降低全景图的制作成本.     

柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术研究

当前图像平滑方法对尺度、视差和光照变化较大的柱面全景图图像拼接部分的处理效果不佳。为此,提出一种新的柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术,依次对待拼接源图像进行柱面投影,获取不同柱面图像序列,求出柱面平移量,通过融合获取柱面全景图像。将最小灰度差异点看作拼接点,通过调整灰度差,经拼接缝定位与拼接缝消除两个阶段实现图像平滑处理。将完成平滑处理后的柱面全景图像生成虚拟现实场景,应用于不同领域。实验结果表明,采用所提方法进行柱面全景图像拼接中图像的平滑处理,在尺度、视差和光照变化较大情况下仍可达到无缝拼接,且拼接部分图像质量和完整性较高。     

柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术

当前图像平滑方法对尺度、视差和光照变化较大的柱面全景图图像拼接部分的处理效果不佳。为此,提出一种新的柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术,依次对待拼接源图像进行柱面投影,获取不同柱面图像序列,求出柱面平移量,通过融合获取柱面全景图像。将最小灰度差异点看作拼接点,通过调整灰度差,经拼接缝定位与拼接缝消除两个阶段实现图像平滑处理。将完成平滑处理后的柱面全景图像生成虚拟现实场景,应用于不同领域。实验结果表明,采用所提方法进行柱面全景图像拼接中图像的平滑处理,在尺度、视差和光照变化较大情况下仍可达到无缝拼接;且拼接部分图像质量和完整性较高。     

基于相位相关的全景图像拼接

全景图拼接是实现虚拟场景构建的一种重要方法。文章采用基于傅氏功率谱的频域相关技术来寻找相邻图像的重叠部分,首先将相机拍摄的实景照片投影到圆柱面上,以柱面图像的形式存储;然后精确定位相邻两张照片间的重叠位置并融合相邻图像的亮度,通过图像拼接形成完整的360°环境视景;采用互功率谱中的相位信息进行图像配准,对图像间的亮度变化不敏感,可以有效避免局部最优的现象;实验结果证明,该算法具有一定的抗干扰能力和较高的匹配精度。     

一种全景图客户端快速显示的切片模型与实现

全景技术已经成为三维地理信息系统中不可或缺的部分,为探索网络环境下大幅全景图快速实时显示方法,该文提出一种将全景图进行分片切割的模型,并利用Flex技术根据可视区域进行分级分片加载显示。通过与全图加载显示的速度进行比较,切片模型能够有效提高全景图的加载显示速度。     

基于相位相关法的柱面全景图拼接技术

针对基于图像绘制技术中柱面全景图拼接问题 ,该文研究了利用相位相关法 ,通过对图像作快速傅立叶变换 ,利用频域中的相位信息来实现图像的拼接 ,实验表明该方法大大提高了拼接速度 ,并且能够有效地克服图像间光照变化和相机镜头造成的几何畸变对拼接的影响 ,是一种快速实用的全景图拼接方法     

全景视频摄像机的非参数化几何校正与拼接

提出了一种新的多相机全景视频拼接几何校正拼接方法。先用全景视频摄像机组采集标准标定场的稀疏特征点阵,利用自适应网格细分技术把采集的图像和标定场坐标细分到像素级对应,则全景视频的几何校正和拼接可以通过直接映射得到。在摄像机阵列相对位置固定时,可以一次校正多次使用。本文方法避免了普通拼接方法的特征点检测、匹配优化等参数求解过程,尤其是采用具有较大畸变的广角镜头和相邻相机视场重叠较少时更能体现出其优越性,并可以很容易地迁移到类似的应用中。通过一个原型系统,验证了本文方法的有效性。     

基于InfiniBand集群并行全景图拼接系统设计

全景图拼接是通过对序列图像进行拼接,从而实现对场景全方位环视的技术,是计算机视觉和图像处理的研究热点.针对大规模高分辨率的序列图像拼接,单计算机的拼接效率已经难以满足实际应用需求的问题,提出了一种基于InfiniBand高速网络通信的多机并行架构实现全景图并行拼接的解决方案.首先,对全景图拼接的关键步骤进行并行性分析,将全景图拼接尽可能划分成细粒度和高并行度的子任务;然后,通过并行架构中的控制节点和计算节点进行任务的分配和执行;最后,针对随着图像数据量增大,采用传统的TCP/IP网络传输,计算节点间的数据传输速率低下的问题,设计了基于InfiniBand与TCP/IP结合的高速网络传输模块,有效地提高节点间的传输速率.实验结果表明,在此并行架构上实现的分布式计算,能够有效地提升全景图拼接效率,有明显的实际应用价值.     

基于SURF-球面模型的岩心图像拼接

提出一种基于SURF-球面模型的岩心图像拼接算法。通过特征点匹配,建立球面模型,将待拼接岩心图像投影到同一球面,合并成完整的岩心图像;根据拍摄模式及岩心图像本身的特点,在特征点匹配过程中,使用SURF算法并指定图像特征检测区域,快速提取和匹配特征点;最后进行多分辨率融合,消除拼接缝,完成岩心图像的无缝拼接。实验表明本文的方法在岩心图像拼接中能达到较好的拼接效果。     

基于立体全景的远距目标精确量测方法

针对全景影像无法提供场景中目标的地理空间信息问题,提出一种通过构建立体全景,实现对全景影像中较远距离兴趣点目标的量测方法。现有的基于立体视觉的量测方法主要实现对近距离物体的量测,对于较远距离(如100 m以上)的物体,在缺乏控制点的情况下,使用非量测相机难以获得精确结果。所提方法在获取全景影像的同时,采用GPS/INS传感器获取相机的位置和姿态信息,在后续数据处理过程中,通过改进相对定向环节中初始值的设置方法,实现对全景影像中远距离目标的精确量测。实验表明,量测结果的相对精度可以达到相机与目标之间距离的1%。     

单幅运动模糊图像的恢复及应用

运动模糊图像复原技术高度依赖于点扩散函数的估计,即估计线性运动模糊的方向和长度,这两个参数与物体实际运动速度有一定几何关系。本文在去除运动模糊的同时,提出一种基于单幅模糊图像估计车速的方法。由于运动模糊通常发生在图像的动态区域,因此在恢复图像的同时依据成像几何、相机摆姿和估计出的模糊参数经过数学推导可以计算出车速。本文依据模糊像素扩散现象及模糊图像在频域的性质来估计模糊参数,结合维纳滤波方法进行复原。从而辨识车辆、估计车速、辅助交通管理。实验表明本文方法实用性强,效果较好。     

基于链接点的三维浏览算法的设计与实现

提出了一种新的照片集三维浏览方法。不仅让用户在浏览照片集时有较好的三维浏览效果,还使用户获取两张照片之间潜在的三维空间几何信息。该方法不需要复杂的三维建模过程,而是通过计算出照片之间的四对链接点。并根据这些链接点构造出变形矩阵。然后利用图像变形技术绘制出双层过渡效果,由此生成中间视图。通过实验分析表明方法具有良好的平滑三维过渡效果。     

具有前景目标的动态场景视频快速稳像算法

为了提高具有前景目标的动态场景视频的稳像效果,采用了一种基于块绝对差分的运动目标自动提取方法。在提取运动目标的基础上,提出通过自适应设定相关阈值的方法,来预判相关背景模块是否具有足够的信息,以减少用于运动矢量估计的模块数量。仿真实验结果表明,对于具有前景目标的动态场景视频,在减少运动目标提取时间的基础上,能够有效提高稳像算法的速度和精度,对实际视频取得了比较理想的稳像效果。     

基于虚拟平面的广角镜头全景拼接

基于多图像级联拼接的全景成像技术常常使用广角镜头采集源图像。针对非线性的柱面模型、球面模型拼接鲁棒性较差,以及传统平面拼接模型占用存储空间过大的问题,提出一种基于虚拟平面的广角镜头拼接算法。通过将最后显示面进行网格化,并通过虚拟平面间、显示面、原图与虚拟平面间映射关系,找到网格点与原图的对应关系;再对显示面非格点区域进行位置索引插值,完成显示面填充。还通过基于虚拟平面的移动直接线性变换进行拼接优化;并使用级联拼接实现全景。实验证明与移动直接线性变换方法相比,细节效果相当且有速度提升,比柱、球面拼接方法拼接更为鲁棒。     

Foreground Detection Based on Nonlinear Independent Component Analysis

Motionless foreground objects are key targets in applications of home care monitoring and abandoned object detection,and pose a great challenge to foreground detection.Most algorithms incorporate the motionless foreground objects into their background models because they have to adapt to environmental changes.To overcome this challenge,a foreground detection method based on nonlinear independent component analysis(ICA) was proposed.Considering that each video frame was actually a nonlinear mixture of the background image and the foreground image,the nonlinear ICA was employed to accurately separate the independent components from each frame.Then,the entropy of grayscale image was calculated to classify which resulting independent component was the foreground image.The proposed nonlinear ICA model was trained offline and this model was not updated online,so the method can cope with the motionless foreground objects.Experimental results demonstrate that,the method achieves remarkable results and outperforms several advanced methods in dealing with the motionless foreground objects.