實(shí)時(shí)視頻拼接系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、視覺(jué)信息是人類(lèi)獲取客觀世界信息最直接的方式，所以圖像、視頻的相關(guān)處理技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)、物體的三維重建、視頻監(jiān)控、視頻檢索、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域十分重要。其中，視頻圖像拼接技術(shù)能在不降低分辨率的情況下擴(kuò)大視野、消除冗余，在這些應(yīng)用領(lǐng)域更是得到廣泛應(yīng)用。本文利用兩個(gè)普通的USB攝像頭進(jìn)行了視頻流的無(wú)縫拼接和實(shí)時(shí)顯示研究，包括攝像頭標(biāo)定、畸變校正、特征點(diǎn)提取與配準(zhǔn)、圖像融合和視頻顯示等部分，對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究分析和比較，達(dá)到了預(yù)期效果。

2、　　 本文首先研究了多種標(biāo)定方法，利用OpenCV 庫(kù)提供的函數(shù)對(duì)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定，以確定了內(nèi)外參數(shù)和畸變參數(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行了校正處理。接著重點(diǎn)研究了圖像配準(zhǔn)技術(shù)，比較了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)后選擇基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法。同時(shí)，也對(duì)Sift和Surf 構(gòu)建描述符的原理與步驟給予了詳細(xì)說(shuō)明，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了Surf算子在算法復(fù)雜度、速度、多種變換下的穩(wěn)定性等方面優(yōu)于Sift算子。在提取圖像特征點(diǎn)后，利用bbf算法進(jìn)行特征配準(zhǔn)，并結(jié)合ransac算法