2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、視頻拼接技術(shù)是計算機視覺、圖像處理的研究熱點,在虛擬現(xiàn)實、視頻會議、軍事監(jiān)控、交通導(dǎo)航等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。目前采用超廣角鏡頭拍攝和利用配有全景鏡頭的專業(yè)攝像機可以得到全景圖像,但存在價格昂貴、旋轉(zhuǎn)角度限制、無法靈活擴展等缺陷。
   針對視頻拼接關(guān)鍵技術(shù)中存在的上述問題,論文開展了移動環(huán)境下視頻拼接技術(shù)的研究,具有重要的研究價值和廣闊的應(yīng)用前景。為了減少攝像頭數(shù)目和提高全景合成速度,本文采用了基于移動設(shè)備的視頻全景合成方案,并

2、通過多核平臺對該系統(tǒng)進行并行優(yōu)化。
   本文的主要工作和特色如下:
   1.實現(xiàn)了一種基于移動普通攝像頭的視頻全景合成系統(tǒng),系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計,并在Intel多核平臺下進行并行實現(xiàn)??筛鶕?jù)需要對攝像頭的移動方式進行任意調(diào)整,該系統(tǒng)使用方便、易于擴展。
   2.針對視頻幀間存在的冗余,提出了一種基于關(guān)鍵幀的拼接算法。該算法是對視頻序列進行分組,使用多核并行實現(xiàn)視頻序列間的相關(guān)性計算,并選取所需的視頻關(guān)鍵幀,被

3、選取的關(guān)鍵幀足以描述所有視頻序列的場景。
   3.并行化實現(xiàn)了改進的SIFT算法提取特征和匹配模塊,通過模板算子對特征點進一步篩選,提高配準的魯棒性和合成速度。實驗證明,改進后特征提取模塊的執(zhí)行速度大約是原始算法的2.5倍左右,可以實現(xiàn)大角度旋轉(zhuǎn)、平移等極端情況下的視頻幀配準。
   4.利用硬件FPGA對復(fù)雜度較高的特征提取模塊進行實現(xiàn),由于整個全景合成系統(tǒng)的運算量較大,對系統(tǒng)進行軟硬件的模塊劃分,并使用Models

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