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全景图像拼接方法研究与实现

宋宝森  
【摘要】:全景图像拼接理论、技术和方法是当前图像处理领域的一个研究热点,主要解决因成像设备的视角限制,不能直接拍摄到360度全视场图像的问题。该项研究的进展对推动大地测绘、医学影像合成、军用全景成像作战支持系统,以及民用全景相机等技术的提升具有十分重要的现实意义和明显的工程应用前景。 本文以单相机和多相机的环形运动获取的图像作为研究对象,深入研究了基于特征的全景图像拼接技术的理论和方法,针对当前全景图像拼接问题提出了一系列完整的解决方案,并对全景图像拼接所涉及的图像预处理、图像配准、图像定位、捆绑调整、图像测光优化、过渡区融合、全景投影输出等七个关键处理过程给出了详细的原理剖析和具体实现算法,最后通过C++语言设计并实现了全景图像拼接系统。 在图像预处理中,本文针对原始图像存在径向失真问题,对所用成像设备用张正友法标定来获取所需的相机内参数;以多项式法逼近成像设备的径向失真,用非线性迭代估计多项式系数来获取最优失真参数;然后再利用相机内参数和失真参数对原始图像进行校正,来获取无失真图像的方法,有效地解决了成像设备标定和图像径向失真校正的问题。 在图像配准中,本文针对不同成像设备、不同时间、不同视角获取的同一场景的多幅图像的匹配问题,围绕着基于特征的配准方案开展了深入的研究。首先引用图像不变矩改进了SIFT特征提取方法,并用之获取了图像的特征;然后利用Best Bin Firs(tBBF)搜索法获得初匹配集合,并给出了改进RANSAC算法和用之提纯初匹配集合;最后利用全相机运动投影变换模型和提纯后的匹配集合计算图像间的变换矩阵,完成图像配准。 针对图像级联变换带来的累积误差和所有图像投影(拼接)在全景图上的失真变形问题,本文以Levenberg-Marquardt(L-M)算法进行捆绑调整,有效地消除了图像级联累积误差和投影到全景图的失真变形。 针对不同图像间测光参数不同,带来的拼接后全景图整体亮度和颜色不均匀、不自然的问题,本文给出了新的测光调整技术,对全部图像间的整体亮度和颜色差异进行优化调整,达到了良好的图像测光调整效果。 图像融合主要用于解决因图像拼接部分的局部亮度差异造成的“拼接缝”和图像配准与捆绑调整误差带来的“鬼影”问题。文中,首先利用基于距离变换的方法找到最优缝合线,然后以小波多分辨率分析技术结合cos(x)平滑函数给出了新的多分辨率过渡区融合方法,取得了更好的消除拼接痕迹效果。 针对当前全景图格式单一,不能满足多领域需求的问题,文中讨论了6种常用投影方法,并给出了将全景图像以这6种常用投影格式进行输出的算法。 最后综合本文给出的改进全景图像拼接方法,使用C++语言,研究开发了全景图像拼接系统(automatic panoramic image mosaic system-APIMS)。该系统具有把以小视角相机获取的带有重叠区域的图像拼接成为360°视角的高质量全景图的能力。通过三组不同获取图像方法的实验表明,APIMS可实现通用性很强的高质量全景图像拼接,从而验证了本文给出的全景图像拼接方法的正确性和有效性。此外,本文还以一组包含主观和客观评价的对比实验,展示了本文给出的全景图像拼接方法比传统拼接方法在时间、效果和质量上具备的优势。本文设计完成的APIMS不但可用于地图测绘、医学影像合成、虚拟现实、计算机视觉等民用领域,经过适当修改后也可用于坦克、潜艇等需要全景作战支持系统的军用领域。


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