基于魚眼圖像的球面全景圖自動(dòng)拼接算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、全景圖像的拼接是數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究點(diǎn)，是指將多幅有重疊區(qū)的圖像拼接成廣視角乃至360°全視角圖像的技術(shù)。全景圖像拼接是一種基于圖像渲染技術(shù)、數(shù)字圖像處理及計(jì)算機(jī)多視幾何學(xué)等領(lǐng)域的綜合技術(shù)，因?yàn)閷?duì)硬件要求低以及真實(shí)感好等優(yōu)點(diǎn)，所以是虛擬現(xiàn)實(shí)、三維重建等領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向。由于魚眼圖像視域廣，從而減少了魚眼圖像全景拼接所需要的圖像數(shù)量和魚眼圖像拼接的次數(shù)，并且提高了最終拼合的全景圖像的視覺質(zhì)量。
　　本文對(duì)基于

2、魚眼圖像的球面全景圖自動(dòng)拼接的各模塊所涉及的算法進(jìn)行了研究與分析，并對(duì)其中存在不足的算法進(jìn)行了改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)。具體工作內(nèi)容如下：
　　1．針對(duì)基于面積統(tǒng)計(jì)法的魚眼圖像輪廓提取算法存在計(jì)算量大并且精度不高的缺點(diǎn)，本文在掃描線逼近算法的基礎(chǔ)上提出了一種快速掃描線逼近的改進(jìn)的魚眼圖像輪廓提取算法。該算法具有很強(qiáng)的抗噪聲能力，能夠精確地定位魚眼圖像的中心位置和半徑，在提高魚眼輪廓提取精度的同時(shí)降低了算法的運(yùn)行時(shí)間。在提取了魚眼圖像的輪廓之后，

3、應(yīng)用經(jīng)緯線校正算法對(duì)魚眼圖像進(jìn)行畸變校正。
　　2.對(duì)魚眼圖像拼接過程中的SIFT特征提取進(jìn)行研究與分析，針對(duì)SIFT特征提取時(shí)間長(zhǎng)和錯(cuò)誤匹配的問題，對(duì)SIFT算法進(jìn)行了改進(jìn)，以提高魚眼圖像特征提取和特征描述的速度和準(zhǔn)確性。在魚眼圖像的SIFT特征點(diǎn)匹配方面，提出并實(shí)現(xiàn)了基于多核平臺(tái)并行優(yōu)化的KD-tree算法降低了特征點(diǎn)匹配的時(shí)間。最后，應(yīng)用RANSAC優(yōu)化算法進(jìn)行精確地匹配，進(jìn)一步地剔除了錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)。
　　3．依據(jù)本文

4、魚眼圖像的采集方式，確定了魚眼圖像間的透視變換模型。
　　4．針對(duì)球面全景圖拼接的魚眼圖像序列相互次序的自動(dòng)排序問題，本文提出了一種基于全局調(diào)整和概率接受模型相結(jié)合的匹配關(guān)系判定算法。在確定了多幅魚眼圖像相互匹配的關(guān)系基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了基于球面模型的全景圖像的自動(dòng)拼接。實(shí)驗(yàn)證明，該方法對(duì)于無(wú)序的魚眼圖像能夠正確地確定圖像之間的匹配次序，尤其當(dāng)拍攝的場(chǎng)景中存在相似紋理時(shí)仍然保持算法的健壯性。
　　最后，在完成對(duì)各個(gè)流程所涉及的具體