全景圖像的拼接技術(shù)研究.pdf

1、獲得高質(zhì)量的全景圖通常需要昂貴的專用拍攝設備，而且拍攝時需要進行參數(shù)的精確校準。而采用普通攝像設備獲得全景圖雖然較靈活且成本較低，但照片可能出現(xiàn)扭曲、重疊、傾斜和色差等問題。隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，人們用圖像拼接的方法代替特殊攝像設備，同樣可獲得超寬視角、大視野、高分辨率的全景圖像。利用圖像拼接技術(shù)自動建立的大型、高分辨率的全景圖，被廣泛應用于攝影測量學、航空、醫(yī)學、遙感、計算機視覺、模式識別、數(shù)字視頻、運動分析、虛擬現(xiàn)實、圖像處理和計

2、算機圖形學等研究領域。 本文在詳細分析全景圖拼接技術(shù)的研究現(xiàn)狀的基礎上，簡要論述了全景圖拼接技術(shù)的基本概念、基本步驟和典型算法，對全景圖特征檢測及匹配的典型算法進行了分析總結(jié)，對比了Harris角點檢測、LoG輪廓特征提取、Canny邊緣檢測及Sobel邊緣檢測算子的實例效果，進而分析了特征模板匹配、基于特征線段比值和邊緣輪廓的配準等特征匹配典型算法的優(yōu)缺點。 根據(jù)現(xiàn)有特征配準算法存在的問題，本文嘗試采用一種改進的柱面全

3、景圖特征配準算法，并以拼接浙江東方職業(yè)技術(shù)學院籃球場的部分柱面圖為例進行實驗驗證。首先通過旋轉(zhuǎn)拍攝方式獲取圖像并進行幾何校正。其次對Sobel邊緣檢測算子進行某些改進，用改進的Sobel算子自動檢測提取特征點。該算法以鄰域邊緣量與整幅圖像的平均邊緣量之差來衡量以某點為中心的區(qū)域與其它區(qū)域的差異，以便較準確地找到特征區(qū)，并采用自適應方法較為適當?shù)刈灾髡{(diào)整基準特征塊大小。然后采用三步搜索策略，通過采用特征模板匹配算法(互相關法)，利用統(tǒng)一變

4、換公式，依據(jù)簡單的矩陣運算，較為準確地查找圖像縫合點，較好地完成相鄰圖像在平面上的配準，并求出圖像之間的平移參數(shù)，把相鄰圖像在平面上的配準情況整體反映在投影柱面上。當光照條件不盡相同時，可能產(chǎn)生亮度不連續(xù)的拼縫現(xiàn)象，采用漸入漸出法或Szeliski法，將圖像重疊區(qū)域的灰度值按漸變系數(shù)相加合成全景圖像，實現(xiàn)圖像重疊部分的平滑處理。最后，進行實驗驗證，列舉算法技術(shù)指標，給出實驗結(jié)果并進行對比。實驗證明改進的拼接算法除重配率沒有得到較為明顯的