魚眼圖像全景拼接技術的研究與實現(xiàn).pdf

1、虛擬現(xiàn)實技術(Virtual Reality，簡稱VR)主要是利用計算機，結(jié)合人類的視覺、聽覺甚至是觸覺等感官，模擬出一個交互式的三維動態(tài)環(huán)境，給用戶一種身臨其境的體驗感受。VR的前端中很重要的一步就是利用圖像拼接技術構成一幅全景圖，全景拼接技術就是指將多張在同一時間或不同時間獲取的關于某個場景的圖像序列信息加以綜合，生成一個新的完整而連貫的關于此場景的解釋。全景拼接技術主要是由魚眼圖像校正、圖像匹配和拼接和數(shù)字圖像融合這三大模塊的內(nèi)容

2、組成。本文主要針對這三部分技術進行闡述和分析，并對相應技術提出改進算法并進行比較和總結(jié)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴市面上現(xiàn)有的普通相機無法在短時間內(nèi)提取視野范圍內(nèi)所有場景的圖片，即視野范圍太小，不適合用來進行全景拼接技術的圖像采集。相反，魚眼相機具有焦距短、視場角大的優(yōu)勢，很多魚眼相機的視角都超過了120°甚至180°，可以用來非常方便快速地記錄視野范圍內(nèi)整個水平或豎直方向360°的場景。然而魚眼圖片變形比較嚴重，需要有效的校正

3、算法處理成正常圖片。介紹了普通相機和魚眼相機的成像原理、魚眼相機的幾種投影模型、有效區(qū)域提取及幾種校正算法，其中包括基于Scaramuzza的校正、經(jīng)緯度映射校正和雙經(jīng)度坐標校正，最后還給出了基于經(jīng)度坐標校正的改進算法，并比較了幾種魚眼圖像校正算法的優(yōu)劣。⑵按照檢測特征點、特征點匹配、特征點去噪、得到H變換矩陣的流程，首先介紹了Harris特征點檢測和SIFT特征點檢測算法。然后著重介紹和分析了SIFT特征點匹配算法，接著給出了改進的基