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文檔簡介
1、全景圖生成是近年來興起的基于圖像的繪制技術(Imaged-BasedRendering,IBR)中的重要研究內容,涉及到計算機圖形學、圖像處理及計算幾何等諸多學科。全景圖可以表達完整的周圍環(huán)境信息,相當于觀察者從一個固定視點向四周轉一圈所能看到的景象。全景圖生成一般分為四個步驟:選擇映射模式、數(shù)據(jù)采集、圖像拼接以及圖像融合。 圖像拼接是全景圖生成技術中關鍵的一個環(huán)節(jié),是指利用(攝)相機平移或旋轉得到的部分重疊的圖像樣本生成一個較
2、大的甚至首尾銜接的全方位圖像的場景。本文研究了幾種圖像拼接算法: 針對原等距離匹配算法中,在對應比較區(qū)域需對所有對應點進行顏色差值計算,拼接速度較慢的缺點,研究了一種快速的隨機取點等距離匹配圖像拼接算法。對于相鄰兩幅圖像,同步長移動比較區(qū)域,在比較區(qū)域中采取隨機取點的方式,計算對應點的顏色差值并累加,若達到某一設定閾值,則停止計算。移動比較過程中,計算次數(shù)最多的比較區(qū)域中心位置即為最佳匹配位置。利用本算法思想對隨機順序輸入的場景
3、圖像進行排序,可以獲得按照圖像實景內容排序的圖像序列,實現(xiàn)全景圖像拼接。 利用相位相關算法進行圖像拼接時,直接對原始圖像像素顏色值進行傅立葉變換,對光照比較敏感;δ函數(shù)陣列中存在多個與較大峰值較為接近的峰值時,難于確定圖像間平移量的正確解。本文研究了一種基于圖像輪廓的相位相關算法,先將圖像提取輪廓,再對輪廓圖像進行相位相關計算,當?shù)玫降摩暮瘮?shù)陣列中存在多個和最大峰值比較接近的峰值時,把它們對應的平移量作為候選平移量,然后再將每對
4、平移量對應的重疊圖像進行相位相關計算,以此來確定最佳峰值,將最佳峰值對應的平移量作為圖像間的最終拼接平移量。 傳統(tǒng)的模板匹配算法計算量大,匹配速度慢。序貫相似性檢測算法(SequentialSimilarityDetectionAlgorithms,SSDA)雖可以減少計算量,但是其固定閾值的合適選取存在很大的困難。針對這些情況,本文研究了一種自適應閾值序列SSDA算法。選定閡值初值后,在下面的匹配計算中不斷的將其更新,遵循超過
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