基本SURF算法的視頻拼接技術(shù)研究.pdf

1、視頻拼接是一種，將由若干個具有視角重疊的攝像機(jī)同時拍攝的場景序列，拼接成寬景視頻甚至是全景視頻的技術(shù)。視頻拼接是以圖像拼接為基礎(chǔ)，因此視頻拼接的關(guān)鍵技術(shù)主要是圖像配準(zhǔn)和圖像融合。本文提出了一種基于快速魯棒性特征檢測(SURF)的新的視頻拼接方法：首先利用SURF算法對兩視頻幀圖像提取特征點(diǎn)描述符；然后利用Hessian矩陣的跡實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)快速粗匹配；再使用隨機(jī)抽樣一致性(RANSAC)算法去除誤匹配特征對；接著用最小二乘法優(yōu)化求解出來的圖

2、像變換矩陣，并利用雙線性法(BI)進(jìn)行圖像插值；最后，應(yīng)用漸入漸出加權(quán)平均法進(jìn)行圖像融合，生成寬景視頻。
　　 首先，本文對基于SURF的特征提取算法進(jìn)行了詳細(xì)地分析，并提出了一種改進(jìn)的SURF算法(ModifiedSpeeded-UpRobustFeatures,M-SURF)，通過大量的仿真實(shí)驗來驗證M-SURF的優(yōu)越性及其在視頻拼接中的可行性。然后，本文詳細(xì)研究了本文設(shè)計的視頻拼接方法的每一個步驟。由于本文選擇的攝像機(jī)都是

3、相對固定不動的，所以在攝像機(jī)參數(shù)不改動的前提下，我們只需要在首幀計算一次的圖像變換矩陣，其余幀圖像的拼接可以在不進(jìn)行特征檢測的情況下直接利用首幀計算出來的變換矩陣。這樣大大減少了各幀圖像的拼接時間，使本文的方法更滿足實(shí)時性。利用Microsoft Visual Studio2008(VS2008)和Intel(c)Open Source Computer Vision Library2.0(OpenCV2.0)，按照設(shè)計的視頻拼接方法，