實(shí)時大視場視頻拼接技術(shù)研究.pdf

1、視頻拼接技術(shù)在視頻監(jiān)控、醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域具有廣泛的需求和應(yīng)用，它是一種將一組具有重疊區(qū)域的視頻圖像在不降低分辨率的條件下合成一個較寬視場的視頻圖像的技術(shù)。
　　本文主要針對實(shí)時大視場視頻拼接技術(shù)進(jìn)行研究，從視頻拼接的實(shí)時性入手，從視頻拼接過程中的特征點(diǎn)匹配和圖像融合兩個方面提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法，最后實(shí)現(xiàn)了兩路以及三路視頻的無縫拼接。本文的主要工作和成果如下：
　　1．進(jìn)行SURF(Speed Up Robust Featu

2、res)特征檢測的過程中，針對使用同一特征檢測閾值，圖像邊緣信息較豐富的圖像的特征點(diǎn)會檢測過多而導(dǎo)致特征匹配速度過慢這一種情況，本文提出了基于圖像邊緣信息的自適應(yīng)閾值的特征提取算法，使得邊緣信息豐富度高的圖像減少一定的檢測特征點(diǎn)數(shù)量，從而加快特征匹配的速度。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能有效的對特征點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行抑制，保證特征匹配具有較快的速度。
　　2．針對SURF特征檢測過程中，只有重疊區(qū)域的特征才是有效的特征點(diǎn)這一特點(diǎn)，為了避免全圖檢測特征

3、點(diǎn)，本文利用視頻幀流中幾何變換參數(shù)不變這一點(diǎn)，來估算視頻幀圖像重疊區(qū)域，并且在重疊區(qū)域內(nèi)檢測特征點(diǎn)，不僅提高了特征點(diǎn)匹配的準(zhǔn)確性，也降低了特征點(diǎn)檢測的數(shù)目，從而加速了特征點(diǎn)之間的匹配過程。
　　3.針對傳統(tǒng)的加權(quán)融合算法出現(xiàn)拼接縫的問題，分析了出現(xiàn)拼接縫的原因是插值算法的精度不夠，本文提出了兩種簡單基于拼接縫插值的加權(quán)融合算法，在沒有增加插值算法的精度且不降低運(yùn)算速率的情況下改善了融合效果。
　　4.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了實(shí)時大視場視