全景图像拼接算法
全景图像拼接技术
第6章全景图像的拼接技术全景图像(全景图)的拼接是指利用摄像机的平移或旋转得到的部分重叠的图像样本，生成一个较大的甚至360°的全方位图像的场景绘制方法。
换句话说，就是给定某个真实场景的一组局部图像，然后对这一组图像进行拼接，生成包含这组局部图像的新视图。
目前全景图像基本可分为柱面、球面、立方体等形式，以柱面和球面全景图最易实现而普遍采用。
本节主要介绍柱面和球面全景图像的拼接算法。
全景图的拼接一般有以下几个步骤。
(1)将从真实世界中拍摄的一组照片以一定方式投影到统一的空间面上，如立方体、圆柱体和球体表面等，这样这组照片就具有统一的参数空间坐标。
(2)在这个统一的空间对相邻图像进行比较，以确定可匹配的区域位置。
(3)将图像重叠区域进行融合处理，拼接成全景图。
在全景图的拼接中，一般都是根据图像序列中相邻两幅图像的重叠区域的相似性来实现的，有基于特征的方法和直接方法等。
本章将主要从基于特征的方法和直接方法两方面介绍柱面和球面全景图像的拼接算法技术。
6.1 柱面全景图像拼接技术本节分为两部分：第一部分是基于特征的拼接算法，这种算法主要从两幅图像中选择一系列特征，然后根据相似性原则进行图像间的特征匹配，这一部分介绍了基于特征点和特征块匹配的全景图像拼接算法；第二部分是基于相位相关拼接算法，这种方法是直接从图像的重叠区域对应像素灰度值出发考虑，利用所有可利用的数据实现很精准的匹配。
6.1.1基于特征的拼接算法1.基于特征点的拼接算法本节提出一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。
首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下：然后提取各图像的尺寸不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)特征点，通过特征点匹配完成两幅图像的配准；再根据配准结果计算出图像间的变换参数；最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。
1)柱面投影变换在进行柱面全景图的拼接过程中，为了保持实际场景中的空间约束关系和实际场景的视觉一致性，需将拍摄得到的反映各自投影平面的重叠图像序列映射到一个标准的柱面坐标空间上，即柱面投影，得到柱面图像序列，再进行拼接得到柱面全景图。
全景图像拼接技术综述与改进
全景图像拼接技术综述与改进概述：全景图像拼接技术是指将多张相互有重叠区域的图像通过某种算法的处理，合成为一张无缝衔接的全景图像的过程。
全景图像拼接技术在虚拟现实、摄影、地理信息系统等领域具有广泛应用。
本文将对全景图像拼接技术的原理、算法以及当前的改进方法进行综述。
一、全景图像拼接技术的原理全景图像拼接技术的实现主要包含以下几个步骤：1. 特征提取与匹配：通过检测图像中的特征点，并计算特征描述子，从而实现不同图像之间的特征匹配。
2. 图像对齐：通过特征点匹配结果，确定图像之间的相对位置关系，并进行图像的配准，使得其能够对齐。
3. 图像融合：将对齐后的图像进行融合，消除拼接边缘的不连续性，实现无缝衔接的全景图像输出。
二、当前的全景图像拼接算法1. 基于特征点的算法：例如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法，通过提取图像的局部特征点，并进行匹配。
这种算法能够识别出旋转、尺度和视角变化，但对于大尺度图像的拼接效果有限。
2. 基于全局变换的算法：例如全景图像的球面投影映射（Spherical Projection Mapping）算法和全景图像的柱面投影映射（Cylindrical Projection Mapping）算法。
这些算法通过将图像映射为球面或柱面，并进行参数化变换来实现图像的拼接，能够处理大尺度图像，但在局部区域的拼接上可能存在一定的失真。
3. 基于深度学习的算法：近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了重大突破。
通过使用深度卷积神经网络，如Pix2Pix和CycleGAN等模型，能够将拼接任务转化为图像到图像的转换问题，取得了较好的拼接效果。
三、全景图像拼接技术的改进方法1. 自动拼接线选取算法：采用自适应拼接线选取算法，根据特征点的分布和拼接图像的几何结构，自动选择合适的拼接线，减少拼接过程中的人工干预，提高拼接效率和准确性。
2. 拼接失真校正算法：解决基于全局变换的算法中局部区域存在的失真问题。
基于深度学习的全景图像拼接技术研究
基于深度学习的全景图像拼接技术研究随着科技的飞速发展，相机成为了我们日常生活中最为普遍的物品之一，拍摄照片也已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而全景图像拼接技术就是在这样一个背景下逐渐走入人们的视野。
它利用图像处理技术，将多张不同角度或位置的图片拼接到一起，生成一个完整的全景图像。
本文将探讨基于深度学习的全景图像拼接技术，从理论到实践，从优点到缺点剖析这一技术。
一、基本原理全景图像拼接技术是将多张图片进行拼接，形成一个整体，使其具有一定的连续性和逼真度。
全景图像拼接技术的基本原理是利用摄像机捕捉连续的局部图像，然后将这些图像进行拼接。
在全景拼接中，最常用的方法是通过计算机程序将多幅图像进行配准，然后通过图像拼接技术将这些图像无缝拼接实现全景效果。
二、基于深度学习的全景图像拼接技术研究现状近年来，随着深度学习技术的不断发展，其在图像处理方面也得到了广泛的应用。
基于深度学习的全景图像拼接技术，尤其是卷积神经网络和生成对抗网络等技术的应用，大大提高了全景图像拼接的效果和速度。
在基于深度学习的全景图像拼接技术研究方面，不管是视角的拼接还是场景的拼接，都有很多成果。
例如，有一种名为DeepImageMeld的方法，它利用全景模板和深度图像将多张图片进行配准和拼接，从而产生了一些令人惊叹的结果。
同样，Swirski等人所提出的方法也可以将多张图片配准在一起，并在拼接过程中考虑到了姿态和光照的变化，从而实现更好的拼接效果和更完整的场景。
除了这些方法之外，还有一些其他的方法，如图像融合和全景运动重建等方法，都可以在一定程度上提高全景图像拼接效果。
三、基于深度学习的全景图像拼接技术的优点基于深度学习的全景图像拼接技术有很多优点。
首先，这种技术可以大幅提高全景图像拼接的效果和速度。
其次，这种技术能够自动进行图像配准、调整和拼接，减少了大量人工干预。
此外，基于深度学习的全景图像拼接技术在应对图像下采样和噪声等问题时也有所优势。
全景图像拼接
实验目的：图像拼接的目的是将有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率全景图像，它是计算机视觉、图像处理和计算机图形学等多学科的综合应用技术。
图像拼接技术是指将对同一场景、不同角度之间存在相互重叠的图像序列进行图像配准，然后再把图像融合成一张包含各图像信息的高清图像的技术。
本实验是根据输入的只有旋转的一系列图像序列，经过匹配，融合后生成一张360度的全景图像。
实验步骤：下图是实验的流程图，实验大体上分为以下几个步骤：①特征点提取和sift 描述： 角点检测，即通过查看一个小窗口，即可简单的识别角点在角点上，向任何一个方向移动窗口，都会产生灰度的较大变化，21212()R k λλλλ=-+，通过R 的值的大小来判断是否为角点。
H=22x x y y x y I I I I I I ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦，1λ，输入图像序列 特征点检测 Sift 描述RANSAC 特征匹配根据两两匹配求出焦距f投影到圆柱表面图像融合输出图像为矩阵的两个特征值。
实验中的SIFT描述子是对每个角点周围进行4个区域2进行描述，分别是上下左右四个区域，每个方块大小为5*5，然后对每个方块的每个点求其梯度方向。
SIFT方向共有8个方向，将每个点的梯度方向做统计，最后归为8个方向中的一个，得到分别得到sift（k,0），sift（k，1）···sift(k,8)，k为方块序列，0-8为方向，共有四个方块，所以生成32维的向量，然后按幅值大小对这32维向量进行排序，并找出最大的作为主方向。
图为角点检测和sift描述后的图②．如果直接根据描述子32维向量进行匹配的话，因为噪声的影响，角点检测的不准确，会导致找出一些错误的匹配对，如何去掉这些错误的匹配呢？RANSAC算法是基于特征的图像配准算法中的典型算法，其优点是：可靠、稳定、精度高，对图像噪声和特征点提取不准确，有强健的承受能力，鲁棒性强，并且具有较好的剔出误匹配点的能力，经常被使用在图像特征匹配中。
海思 全景拼接 流程及原理
海思全景拼接流程及原理下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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全景拼接算法简介
全景拼接算法简介罗海风目录1.概述.............................. 错误!未定义书签。
2.主要步骤............................ 错误!未定义书签。
. 图像获取. ........................... 错误! 未定义书签。
鱼眼图像矫正. ......................... 错误!未定义书签。
图片匹配. ........................... 错误!未定义书签。
图片拼接. .......................... 错误!未定义书签。
图像融合. .......................... 错误!未定义书签。
全景图像投射............................ 错误!未定义书签。
3.算法技术点介绍.......................... 错误!未定义书签。
图像获取.............................. 错误!未定义书签。
鱼眼图像矫正. ......................... 错误!未定义书签。
图片匹配.............................. 错误!未定义书签。
与特征无关的匹配方式. .................. 错误!未定义书签。
根据特征进行匹配的方式. ................ 错误!未定义书签。
图片拼接. ........................... 错误!未定义书签。
图像融合. ........................... 错误!未定义书签。
平均叠加法. .................... 错误!未定义书签。
线性法. ...................... 错误!未定义书签。
加权函数法. .................... 错误!未定义书签。
全景图自动拼接算法研究及系统实现
摘要全景图是虚拟现实中一种重要的场景表示方法。
通常获得高质量的全景图需要使用昂贵的专用设备，而且拍摄时需要精确地校准摄像机。
从普通摄像机图像拼接是获得全景图的一种低成本而且比较灵活的方法。
采用普通照相机拍摄的照片可能出现图像扭曲、交叠和倾斜，照片之问可能有一定色差，因此，在图像的拼接和建立全景图方面难度大。
本文中主要是通过对多种图像拼接算法的研究，提出图像拼接改进算法，该算法能够在较宽松的条件下能够较准确地匹配两幅图像，实验证明该算法能够有效地拼接普通相机拍摄的照片，消除图像扭曲、交叠和倾斜对于图像拼接的影响。
同时，在实现柱面全景图时，为了不改变物体在自然界中的几何信息，也进行了柱面投影研究，实现柱面全景图。
最后使用ｖＣ＋＋和ＯｐｅｎＧＬ技术实现了图像拼接系统和柱面全景图浏览器，该系统能够自动拼接按照数字排序的序列照片。
柱面全景图浏览器可以通过鼠标和键艋方向键３６０”浏览全景图。
关键字：图像拼接；全景图：柱面全景图：柱面投影ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓａｌｌｉｍａｇｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｖｉｒｔｕａｌｅｎｖｉｒｏａｒｎｅｎｔ，ｐａｎｏｒａｍａｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＶｉｒｔｕａｌ—Ｒｅａｌｉｔｙ．Ｇｅｎｅｒａｌｌｙ，ｔｏｇｅｔａｐａｎｏｒａｍａｗｉｔｈｈｉｇｈｑｕａｌｉｔｙ，ｗｅｎｅｅｄｓｏｍｅｓｐｅｃｉａｌ，ｅｘｐｅｎｓｉｖｅａｎｄｃａｒｅｆｕｌｌｙｃａｌｉｂｒａｔｅｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．ＩｍａｇｅＭｏｓａｉｃｉｓａｎｉｎｅｘｐｅｎｓｉｖｅａｎｄｆｌｅｘｉｂｌｅａｐｐｒｏａｃｈｔｏｇｅｔｐａｎｏｒａｍａｗｉｔｈａｓｉｍｐｌｅｈａｎｄ－ｈｅｌｄｃａｍｅｒａ．Ｔｈｅｐｈｏｔｏｓｔａｋｅｎｗｉｔｈａｈａｎｄ—ｈｅｌｄｃａｍｅｒａｕｓｕａｌｌｙｈａｖｅｌａｒｇｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ，ｓｍａｌｌｏｖｅｒｌａｐ，ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，ｓｍａｌｌｃｏｎｃｅｎｔｒｉｃｅｒｒｏｒｓａｎｄｃａｍｅｒａｒｏｔａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｍａｋｅｂｏｔｈｉｍａｇｅａｌｉｇｎｍｅｎｔａｎｄｐａｎｏｒａｍａｂｕｉｌｄｉｎｇｍｏｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｈａｎｕｓｉｎｇｐｈｏｔｏｓｔａｋｅｎｂｙｃａｍｅｒａｓｃａｌｉｂｒａｔｅｄｂｙｓｐｅｃｉａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｓｔｕｄｙｉｎｇｍａｎｙｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｂｅｔｔｅｒｏｎｅｔｈａｔｉｓａｂｌｅｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｓｔｉｔｃｈｔｗｏｓｉｍｉｌａｒｉｍａｇｅｓａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｗｉｔｈｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｈｏｔｏｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｆｒｏｍｔｈｅｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，Ｉｓｔｕｄｙｔｈｅｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｐａｎｏｒａｍｉｃｉｍａｇｅ．Ａｔｌａｓｔ．Ｉｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｎｉｍａｇｅ—ｍｏｓａｉｃｓｙｓｔｅｍａｎｄａｐａｎｏｒａｍａｂｒｏｗｓｅｒｗｉｔｈＶＣ＋＋ａｎｄＯｐｅｎＧＬ．ＴｈｉｓｓｙｓｔｅｍＣａｎｓｔｉｔｃｈａｓｅｒｉａｌｏｆｐｈｏｔｏｓｏｒｄｅｒｅｄｂｙｎｕｍｂｅｒｓ．ＴｈｅｐａｎｏｒａｍａｂｒｏｗｓｅｒＣａｌｌｂｅｅｎｕｓｅｄｔｏｂｒｏｗｓｅｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｐａｎｏｒａｍｉｃｉｍａｇｅｗｉｔｈｉｎ３６０。
如何运用Adobe Photoshop软件实现全景照片的拼接与修饰
如何运用Adobe Photoshop软件实现全景照片的拼接与修饰随着摄影技术的不断发展和相机功能的提升，人们对于摄影作品的要求也越来越高。
其中，全景照片被广大摄影爱好者们热衷于尝试，因为它可以以一张图片展示出更广阔的视野和更全面的场景。
而如何运用Adobe Photoshop软件进行全景照片的拼接与修饰则成为了摄影爱好者们必备的技能。
首先，我想介绍一下全景照片的拍摄方法。
全景照片的拍摄并不像普通照片那样简单。
拍摄全景照片需要将相机放置在固定的位置，然后以固定的间隔拍摄一系列照片，每张照片略微移动相机的位置。
这样，当这些照片用软件拼接在一起时，就可以呈现出全景的效果。
接下来，我们可以通过Adobe Photoshop软件进行全景照片的拼接。
首先，打开软件，然后选择“文件”-“自动”-“自动拼接图像”选项。
在弹出的对话框中，选择需要拼接的照片，点击“确定”按钮。
软件会自动完成照片的拼接工作，生成全景照片。
但是，仅仅完成拼接并不能使全景照片具备出色的效果。
接下来，我们需要运用Adobe Photoshop软件进行修饰。
常见的修饰方式包括：调整亮度和对比度、修复照片中的缺陷以及增加色彩和锐度。
下面，我将详细介绍这些修饰方式。
首先，对于亮度和对比度的调整，我们可以通过软件中的曲线调整工具来实现。
打开“图像”-“调整”-“曲线”选项，通过调整曲线的形状，可以增加或减少照片的亮度和对比度。
这样，可以使全景照片更加鲜明生动。
其次，修复照片中的缺陷也是非常重要的一步。
软件中的修复画笔工具可以帮助我们去除照片中的杂质和瑕疵。
可以使用修复画笔工具选择照片中有缺陷的部分，然后用鼠标在周围相似的区域中选取合适的样本进行修复，最终使照片中的缺陷消失。
最后，我们可以通过增加色彩和锐度来提升全景照片的质量。
选择“图像”-“调整”-“色彩平衡”选项，通过增加红、绿、蓝三个通道的色彩饱和度，可以使照片更加鲜艳。
而对于锐度的增加，则可以通过选择“滤镜”-“锐化”来实现。
全景拼接算法简介
全景拼接算法简介罗海风2014.12.11目录1.概述 (1)2.主要步骤 (2)2.1. 图像获取 (2)2.2鱼眼图像矫正 (2)2.3图片匹配 (2)2.4 图片拼接 (2)2.5 图像融合 (2)2.6全景图像投射 (2)3.算法技术点介绍 (3)3.1图像获取 (3)3.2鱼眼图像矫正 (4)3.3图片匹配 (4)3.3.1与特征无关的匹配方式 (4)3.3.2根据特征进行匹配的方式 (5)3.4图片拼接 (5)3.5图像融合 (6)3.5.1 平均叠加法 (6)3.5.2 线性法 (7)3.5.3 加权函数法 (7)3.5.4 多段融合法（多分辨率样条） (7)3.6全景图像投射 (7)3.6.1 柱面全景图 (7)3.6.2 球面全景图 (7)3.6.3 多面体全景图 (8)4.开源图像算法库OPENCV拼接模块 (8)4.1 STITCHING_DETAIL程序运行流程 (8)4.2 STITCHING_DETAIL程序接口介绍 (9)4.3测试效果 (10)5.小结 (10)参考资料 (10)1.概述全景视图是指在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览）。
目前市场中的全景摄像机主要分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。
鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。
鱼眼全景摄像机最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。
多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点，但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。
本文档中根据目前所查找到的资料，对多镜头全景视图拼接算法原理进行简要的介绍。
2.主要步骤2.1. 图像获取通过相机取得图像。
通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。
全景图像拼接算法
图1 处理前后的图像F i g.1 I m ages bef ore and af ter t reatm ent .图2 特征点的分布情况F i g.2 L ayout of feature poi nt s2.3 匹配策略由于2幅图像的重叠部分一般不超过50%,为减小计算量,只在左图像的右半部分和右图像的左半部分中进行计算,下面来确定全局最小方差的两段子数组.这两段的起始位置,也就是两幅图像的最佳匹配点.在代表左、右图像的两个数组中分别取一固定长度L 的子数组,记为S l 和S r .L 的选取可视图像的宽度而定,一般L 取为图像宽度的1/10左右会得到较好的效果.S l 和S r 的相似程度Simil (S l ,S r )由S l -S r 的方差来描述,即Sim il (S l ,S r )=SE (S l -S r )其中方差SE (S l -S r )=∑Li =1[(S l[i ]-S r [i ])-me an ]2,me an =∑Li =1(S l[i ]-S r [i ])/L .Simil (S l ,S r )越小,说明S l 和S r 越相似.那么,必然可以找到这样的S 0l 和S 0r ,使得Simil (S 0l ,S 0r )=m i n S l ⊂Mag l S r ⊂Mag r{Sim il (S l ,S r )}2幅图像的最佳匹配位置就是S 0l 和S 0r 的起始位置.由于Mag l 和M ag r 的元素值是按列梯度最大点的纵坐标取值,在确定了列的匹配位置时,也同时确定了行的匹配位置.这样就可找到最佳的匹配位置.2幅图像拼接的结果如图3所示,图图3 两幅照片拼接结果F i g.3 M osai c i m age const ruct ed f rom tw o i m ages图4 多幅照片的拼接结果F i g.4 P anoram a constructed f rom a col l ecti on ofi m ages参考文献:[1]SZE L ISK I R,SH U M H.C reati ng f ul l vi ewpanoram i c i m age m osai cs and envi ronm ent m aps[A].Proc ee ding s of S IGG RA PH[C].L osA ngel es:[s n],1997.251-258.[2]孙立峰,钟立,李云浩,等.虚拟实景空间的实时漫游[J].中国图象图形学报,1999,4A(6):507-513.[3]C H E N S E.Q ui ckti m e V R—an i m age-basedapproach t o vi rt ual envi ronm ent navi gati on[A].Proce edings of A CM C om p uter G raphic s (SIG G RA PH′95)[C].L os A ngel es:[s n],1995.29-38.[4]C A N A,ST E W A R T C V,R O Y SA M B.R obusthi erarchi cal al gori thm f or constructi ng a m osai cf rom i m ages of the curved hum an reti na[A].Proce edings o f the IEEE Conferenc e o n C om puterV ision and Patte rn Re cog nition[C].C ol orado:[s n],1999.286-292.[5]M C M IL L A N L,B I S H O P G.Pl enopt i c m odel i ng:A pano ram ic im agC A O Ju n-jie*, F E N(D ept.of A pp l.M ath.,Dalian U n Ab stract:A new m osai c al gori thm i s proposed,w i m ages to det erm i ne t he of f set of one i m age to anot seam l essl y st i tch a set of i m ages aut om at i cal l y,Ke y wo rds:panoram a;cyl i ndri cal proj ecti on;m。
全景拼接的步骤
全景拼接的步骤
全景拼接是将多张相邻的图片拼接成一张全景图的技术。
在进行全景拼接时，需要经过以下步骤：
1. 图像采集：首先需要采集多张相邻的图片，这些图片需要有一定的重叠区域，以便后续的图像拼接。
2. 图像预处理：在进行全景拼接之前，需要对采集到的图片进行预处理，包括图像校正、去除畸变等操作，确保每张图片的几何形状和光线条件一致。
3. 特征提取：通过特征提取算法，识别每张图片中的关键特征点，这些特征点具有一定的稳定性和可重复性。
4. 特征匹配：将相邻图片中的特征点进行匹配，确定它们之间的对应关系。
5. 图像变换：根据特征点的对应关系，对相邻图片进行图像变换，使它们的几何形状和光线条件一致。
6. 图像拼接：将变换后的相邻图片进行拼接，生成全景图像。
7. 后期处理：对全景图像进行后期处理，包括色彩校正、去除拼接痕迹等操作，以提高全景图像的质量。
全景拼接技术在旅游、地图制作等领域有着广泛的应用，可以帮助人们更好地了解和认识周围的环境。
全景图像拼接技术
第6章全景图像的拼接技术全景图像(全景图)的拼接是指利用摄像机的平移或旋转得到的部分重叠的图像样本，生成一个较大的甚至360°的全方位图像的场景绘制方法。
换句话说，就是给定某个真实场景的一组局部图像，然后对这一组图像进行拼接，生成包含这组局部图像的新视图。
目前全景图像基本可分为柱面、球面、立方体等形式，以柱面和球面全景图最易实现而普遍采用。
本节主要介绍柱面和球面全景图像的拼接算法。
全景图的拼接一般有以下几个步骤。
(1)将从真实世界中拍摄的一组照片以一定方式投影到统一的空间面上，如立方体、圆柱体和球体表面等，这样这组照片就具有统一的参数空间坐标。
(2)在这个统一的空间对相邻图像进行比较，以确定可匹配的区域位置。
(3)将图像重叠区域进行融合处理，拼接成全景图。
在全景图的拼接中，一般都是根据图像序列中相邻两幅图像的重叠区域的相似性来实现的，有基于特征的方法和直接方法等。
本章将主要从基于特征的方法和直接方法两方面介绍柱面和球面全景图像的拼接算法技术。
6.1 柱面全景图像拼接技术本节分为两部分：第一部分是基于特征的拼接算法，这种算法主要从两幅图像中选择一系列特征，然后根据相似性原则进行图像间的特征匹配，这一部分介绍了基于特征点和特征块匹配的全景图像拼接算法；第二部分是基于相位相关拼接算法，这种方法是直接从图像的重叠区域对应像素灰度值出发考虑，利用所有可利用的数据实现很精准的匹配。
6.1.1基于特征的拼接算法1.基于特征点的拼接算法本节提出一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。
首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下：然后提取各图像的尺寸不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)特征点，通过特征点匹配完成两幅图像的配准；再根据配准结果计算出图像间的变换参数；最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。
1)柱面投影变换在进行柱面全景图的拼接过程中，为了保持实际场景中的空间约束关系和实际场景的视觉图6.1.1 柱面投影变换示意图一致性，需将拍摄得到的反映各自投影平面的重叠图像序列映射到一个标准的柱面坐标空间上，即柱面投影，得到柱面图像序列，再进行拼接得到柱面全景图。
全景图像拼接融合
全景图像拼接融合算法研究1 引言随着计算机视觉、计算机图形学、多媒体通信等技术的发展，各类虚拟现实系统都力图构建具有高度真实感的虚拟场景，因此在背景图像及三维模型纹理图像方面都会选择真实图像作为素材，通过将不同角度的图像进行拼接融合获得广视角图像。
因此，无缝平滑的图像拼接融合是构建逼真的模拟训练环境的重要基础。
本文对图像拼接融合算法进行了深入研究，力图构建可以满足各类虚拟现实系统需求的广视角图像。
经验证，本文方法可以稳定高效得对多幅图像实现拼接融合，具有较高的实际应用价值。
2 图像拼接融合算法原理2.1 图像拼接为了实现相邻间有部分重叠的图像序列的拼接，需要首先确定这些图像序列之间的空间对应关系，这一步工作称之为图像配准。
为了确定图像之间的对应关系，需要知道其相应的对应关系模型，一旦确定了图像之间的关系模型，则图像之间的配准问题就转化成确定该模型的参数问题。
目前常用的一些关系模型有平移变换模型、刚性变换模型、仿射变换模型以及投影变换模型等。
其中，刚体变换是平移变换、旋转变换与缩放变换的组合，仿射变换是较刚体变换更为一般的变换。
仿射变换和刚体变换模型则又是投影变换模型的特例。
投影变换关系模型可以用齐次坐标表示为：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111~~76543210y x m m m m m m m m y x ……………………………………(1) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=176543210m m m m m m m m M ………………………………………… (2) 其中，投影变换矩阵M 中各参数的意义如下：0m 、1m 、3m 、4m 表示尺度和旋转量；2m 、5m 表示水平和垂直方向位移；6m 、7m 表示水平和垂直方向的变形量。
图像配准的实质便是求解投影变换阵M 中的参数。
目前对M 求解的典型方法有：模板匹配法、基于图像灰度的配准法、基于图像特征的方法[1]等。
全景图像拼接算法2_1.
M
1 a
10
M
1 0
1a
sin cos
尺度和旋转 垂直切变 水平切变
8-参数运动模型
仿射变换在统一坐标系下可以用一个矩阵相乘的 形式来表示：
X ' a11 a12 a13 x Y ' a21 a22 a23 y 1 0 0 1 1
m6 m7 1
图像对齐
图像对齐
找出两幅图像之间最优的空间位置和色彩之间的变换关系，使一 幅图像中的点最优地映射到另一幅图像中。它是图像拼接过程中 的主要任务。
图像对齐方法
所使用的图像特征
特征点 频域 灰度值
优化算法
非线性最小二乘 傅立叶变换 小波变换 动态规划 遗传算法
1 0 tx M 平移 0 1 ty
0 0 1
m0 m1 m2 M 仿射 m3 m4 m5
0 0 1
cos sin tx
M刚体 sin cos ty
0
0 1
m0 m1 m2 M 投影 m3 m4 m5
4.不断进行迭代计算直到强度差E低于某一门限或执行完一 定的次数为止。
拼接实验(1)
后续工作
改进图像对齐算法：使用全局对齐算法以 减少累计误差，并最终实现自动对齐而无 续人工干预。
图像合成部分可以通过直方图均衡化或者 平滑函数等方法来对图像拼接后的出现的 接缝进行处理。
当引进尺度参数W后，就得到了8-参数模型：
X ' a11 a12 a13 x Y ' a21 a22 a23 y W a31 a32 1 1
全景拼合算法
全景拼合算法全景拼合算法是一种将多张部分重叠的图像拼接成一张完整的全景图的技术。
它在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，例如在虚拟现实、地图制作、旅游景点展示等方面都有着重要的作用。
全景拼合算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 特征提取与匹配：首先需要对输入的多张图像进行特征提取，常用的特征包括SIFT、SURF等。
提取到的特征点可以描述图像中的局部信息。
然后通过匹配算法找到不同图像中对应的特征点。
2. 相机姿态估计：根据特征点的匹配关系，可以估计出相机在不同图像中的位置和姿态。
常用的方法有RANSAC、最小二乘等。
3. 图像配准：在估计出相机姿态后，需要将图像进行配准，即将不同图像中的重叠区域进行对齐。
常用的配准方法有相位相关、互信息等。
4. 图像融合：在完成图像配准后，需要将不同图像中的像素进行融合，以得到一张完整的全景图。
常用的融合方法有加权平均、多重分辨率融合等。
5. 图像修复：由于在图像拼接过程中可能会出现拼接缝隙、图像畸变等问题，需要进行图像修复，以提高全景图的质量。
常用的修复方法有泊松重建、图像修补等。
全景拼合算法的核心是特征提取和匹配，通过对图像中的特征点进行匹配，可以准确地估计出相机在不同图像中的位置和姿态。
然后通过配准和融合等步骤，将图像拼接成一张完整的全景图。
在实际应用中，全景拼合算法还会面临一些挑战，例如光照变化、运动物体、镜头畸变等问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的方法，比如多视角几何、图像融合技术、镜头校正等。
全景拼合算法是一项复杂而有趣的技术，它可以将多张图像拼接成一张完整的全景图，为我们提供了更加广阔的视野。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，相信全景拼合算法将会在更多领域中得到应用，并给我们带来更多的惊喜和便利。
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第43卷增刊12003年10月大连理工大学学报Journa l of Da l i an Un iversity of TechnologyVol .43,S 1Oct 12003文章编号:100028608(2003)S 12S 180203收稿日期:2002206202.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60275029).作者简介:曹俊杰3(19772),男,硕士生,E 2m ail :jingbofeng @sina .com .cn .全景图像拼接算法曹俊杰3, 封靖波, 苏志勋(大连理工大学应用数学系,辽宁大连 116024)摘要:提出了一种新的柱面图像拼接算法,即利用相邻2幅图像中的2组特征点,确定2幅图像的位置关系.该算法可自动对照相机水平环拍的1组图像进行无缝拼接,得到1幅360°的柱面全景图像.实验结果验证了算法的有效性.关键词:全景图;柱面投影;梯度;中值滤波中图分类号:T P 391141文献标识码:A0 引 言全景图和超宽视角的图像在现实生活中有着广泛的应用.在虚拟现实领域中,利用全景图像表示实景可代替复杂的32D 场景建模和绘制[1、2].在其他诸如视频压缩、传输[3]和医学[4]等领域,全景图也有其不可替代的作用.利用广角镜头可得到宽视角的图像,但得到360°的全景图往往比较困难,而且,广角镜头的边缘会产生难以避免的扭曲变形.随着计算机和图像处理技术的发展,图像拼接技术为得到全景图提供了很好的解决方案.它可将一系列有重叠边界的普通图像或视频图像进行无缝拼接而得到全景图.得到原始图像不同的方式,产生了不同的图像拼接算法.大致可分为如下几类:柱面 球面全景图[3、5]是应用最多的一类全景图,它要求相机绕一垂直转轴(如三脚架)作水平转动.本文的方法也是以这一类全景图为处理对象.基于仿射变换全景图[6]常被用来作为基于透视变换全景图的一种近似.它可处理的相机运动包括相机的平移、镜头的拉伸(焦距改变)和绕光轴的旋转.在相机倾斜程度不大以及焦距足够大的时候,基于仿射变换的方法可获得较好的匹配结果.基于透视变换全景图[7]对相机的运动没有严格的限制,但它要求被拍摄的景物是一近似的 平面,以防止视差的出现.在实际拍摄中,景物距离相机足够远即可把景物视为平面.柱面和球面全景图因其360°全视角的优点而有着最广泛的应用.本文即针对柱面全景图提出了一种基于最大梯度的匹配方法,利用相邻两幅图像中的两组特征点,确定两幅图像的位置关系.1 柱面投影相机采集到的反映360°全景的1组图像是相机在不同角度下拍摄的,它们并不在同一投影平面上,如果对重叠的图像直接进行无缝拼接,会破坏实际景物的视觉一致性,如景物中的直线拼接后会变成折线.为了保持实际景物的空间约束关系,必须将得到的反映各自投影平面的图像映射到一个标准投影——柱面投影上.进行柱面投影后才能进行拼接得到视觉一致的全景图像.利用文献[2]中的公式可得到图像的柱面投影以及焦距的估计,结果如图1所示.图1 处理前后的图像F ig 11 I m ages befo re and after treatm en t2 图像的拼接一旦将图像投影到一统一的柱面上之后,全景图的拼接问题就转化为在柱面上图像间的平移问题,即确定一幅图像相对于上一幅图像的水平和垂直偏移量.2.1 特征提取将待拼接的左、右2幅图像分别记为I l 、I r .宽和高分别为W l 、W r 和H l 、H r .取图像的左上角作为图像坐标的原点.本文提取这样的特征点:对于每幅图像,首先利用Canny 算子提取图像的边缘,在每一列的边缘点中找出梯度值最大的一点,记录该点的纵坐标.若此列不存在边缘点,则直接找出该列的梯度值最大点.对于图像中任意一点(i ,j ),梯度值由下式给出:M ag (i ,j )=I (i +1,j )-I (i -1,j )22+I (i ,j +1)-I (i ,j -1)221 2I (i ,j )是点(i ,j )的灰度值.这样可得到2个长度分别为W l 和W r 的数组M ag l 和M ag r ,数组中的元素是图像中该列上梯度最大点的纵坐标.这2个数组反映了2幅图像中按列最大梯度特征点分布的情况.在确定每列梯度的最大点时,遵循以下原则:(1)当该列中梯度最大值的点有2个或2个以上时,取距离图像水平中线距离最近的点作为该列的特征点;(2)当2个点距离图像水平中线相等时,取上方的点作为该列的特征点.2.2 特征点的处理在图像的采集过程中,相机不会在一个绝对的水平面上运动,倾斜、抖动等现象不可避免.另外,景物中物体的运动和光线的变化也时常发生.这样会使某些列中梯度最大点在2幅图像中有很大出入,数据的抖动性比较大.为消除这种干扰,本文采用中值滤波的方法,过滤掉这样的点,使对数组的判断更具可靠性.实验证明,中值滤波的处理可大大减小误匹配的可能性,保证了算法的可靠性.利用长度为7的一维窗口对2个数组进行中值滤波,滤波后图像特征点的分布情况如图2所示.2幅图像中有相似的部分,则上面的2个数组中必有一部分,它们的差数组具有很好的稳定性,即差数组的方差具有局部最小的性质,这样就可以找到2幅图像的位置关系.图2 特征点的分布情况F ig 12 L ayou t of featu re po in ts2.3 匹配策略由于2幅图像的重叠部分一般不超过50%,为减小计算量,只在左图像的右半部分和右图像的左半部分中进行计算,下面来确定全局最小方差的两段子数组.这两段的起始位置,也就是两幅图像的最佳匹配点.在代表左、右图像的两个数组中分别取一固定长度L 的子数组,记为S l 和S r .L 的选取可视图像的宽度而定,一般L 取为图像宽度的1 10左右会得到较好的效果.S l 和S r 的相似程度S i m il (S l ,S r )由S l -S r 的方差来描述,即S i m il (S l ,S r )=S E (S l -S r )其中方差S E (S l -S r )=∑Li =1[(Sl[i ]-S r [i ])-m ean ]2,m ean =∑Li =1(Sl[i ]-S r [i ]) L .S i m il (S l ,S r )越小,说明S l 和S r 越相似.那么,必然可以找到这样的S 0l 和S 0r ,使得S i m il (S 0l ,S 0r )=m in S l <M ag lS r <M ag r{S i m il (S l ,S r )}2幅图像的最佳匹配位置就是S 0l 和S 0r 的起始位置.由于M ag l 和M ag r 的元素值是按列梯度最大点的纵坐标取值,在确定了列的匹配位置时,也同时确定了行的匹配位置.这样就可找到最佳的匹配位置.2幅图像拼接的结果如图3所示,图181S 增刊1 曹俊杰等:全景图像拼接算法4(a )、(b )是用本文的方法对多幅照片拼接得到的360°全景图.2.4 灰度的融合由于光照条件不尽相同,采集的图像在亮度上会有较大的差别.这样,在图像的拼合处会产生亮度的不连续现象,影响生成的全景图的效果.目前已有很多方法来解决这一问题.本文采用Szelisk i [7]的方法,因它具有简单有效的特点.在这个方法中,2幅图像重合部分中任意一点p 的灰度值为g (p )=[Ξt (x )Ξt (y )g l (x ,y )+Ξt (x ′)Ξt (y ′)g r (x ′,y ′)] [Ξt (x )Ξt (y )+Ξt (x ′)Ξt (y ′)]式中:g l (x ,y )、g r (x ′,y ′)是p 在2幅图像中对应点(x ,y )、(x ′,y ′)的灰度值.Ξt 是线性权重函数,在图像的中心取值为1,边缘取值为0.3 结果与讨论对大量照片实验的结果表明,本文算法行之有效且有较强的鲁棒性.通过图4(b )可以看到,虽然相机在一倾斜的平面上运动而且不同的图像光线的差异很大,但利用本文的算法仍能给出很好的拼接结果.这是由于利用了梯度信息而不直接利用灰度信息来确定特征点,对两幅亮度差别较大的图像仍可很好地找到匹配的位置.本文对特征点数据作了中值滤波的处理,消除了个别点的偏差带来的影响,这一处理是决定算法鲁棒性的重要因素.图3 两幅照片拼接结果F ig 13 M o saic i m age constructed from twoi m ages图4 多幅照片的拼接结果F ig 14 Pano ram a constructed from a co llecti on ofi m ages参考文献:[1]SZEL ISK I R ,SHUMH.C reating full viewpano ram ic i m age mo saics and environm en t m ap s[A ].Proceedi ngsofSI GGRAPH[C ].L o sA ngeles:[s n ],1997.2512258.[2]孙立峰,钟立,李云浩,等.虚拟实景空间的实时漫游[J ].中国图象图形学报,1999,4A (6):5072513.[3]CH EN SE.Q uick ti m e V R —an i m age 2based app roach to virtual environm ent navigati on [A ].Proceedi ngs ofAC MCo m puterGraph ics(SI GGRAPH ′95)[C ].L o s A ngeles:[s n ],1995.29238.[4]CAN A ,ST E WA R T C V ,RO YSAM B.Robusth ierarch ical algo rithm fo r constructing a mo saic from i m ages of the curved hum an retina [A ].Proceedi ngs of the I EEE Conference on Co m puter V ision and Pattern Recogn ition [C ].Co lo rado:[s n ],1999.2862292.[5]M C M I L LAN L ,B ISHO P G .P lenop tic modeling:A n i m age 2based rendering system [A ].Proceed i n gs of AC M Co m puter Graph ics (SI GGRAPH ′95)[C ].L o s A ngeles:[s n ],1995.39246.[6]SZEL ISK IR.V ideomo saicsfo rvirtualenvironm ents [J ].Co m put Graph ics and Appl ,1996,16(2):22230.[7]SZEL ISK I R ,KAN G S B.D irect m ethods fo r visualscene reconstructi on [A ].I EEE W orkshop onPresen t a tion of V isua l Scenes [C ].[s l]:[s n ],1995.26233.A panoram ic i m age m osa ic a lgor ithmCAO J un 2jie 3, FENG J ing 2bo , SU Zhi 2xun(D e p t .of App l .M a th .,D a lia n Univ .of Te chno l .,D a lia n 116024,C hina )Abstract :A new m o saic algo rithm is p ropo sed,w h ich u ses tw o sets of featu re po in ts from tw oi m ages to deter m ine the offset of one i m age to ano ther .L ab resu lts p rove that th is algo rithm is ab le toseam lessly stitch a set of i m ages au tom atically,to get a pano ram ic i m age w ith 360°view.Key words :pano ram a;cylind rical p ro jecti on;m agn itude;m edianfilter281S 大连理工大学学报第43卷 。