球面全景图像的拼接算法研究
全景图像拼接算法的研究与实现的开题报告
全景图像拼接算法的研究与实现的开题报告一、选题背景与意义全景图像拼接技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一。
全景图像拼接是指将多个单幅图像拼接成一个完整的全景图像。
在实际应用中，全景图像拼接技术已经被广泛应用于航拍、地图制作、虚拟现实等领域，为人们的工作和生活带来了巨大的便利。
全景图像拼接的主要难点在于如何准确地识别并匹配图像中的关键点，并将多个图像进行精准拼接，以实现衔接自然、无缝衔接、清晰高清的全景图像的创建。
因此，该选题的研究和实现对于推动计算机视觉技术的发展和广泛应用具有重要的意义和应用价值。
二、主要研究内容和技术路线本选题主要研究和实现如下内容：1. 了解和掌握全景图像拼接相关的基本理论和算法，包括图像特征提取、关键点匹配、图像变换、图像融合等。
2. 分析和比较国内外常见的全景图像拼接算法，探索算法的优缺点以及适用场景。
3. 针对实际情况，进一步优化和改进算法，提升全景图像拼接的精度和效率。
4. 实现和验证算法，并通过实验和评估验证算法的正确性和性能。
技术路线如下：1. 对全景图像拼接技术和相关理论进行深入学习和分析，梳理各种拼接算法的主要思路和优缺点。
2. 实现针对不同场景的全景图像拼接算法，并使用统一的评估指标进行实验和比较。
3. 对算法进行优化和改进，并进行实验对比。
4. 编写论文，撰写实验和算法实现的细节部分，并将论文中的理论和实验结果进行分析和总结。
三、预期成果1. 掌握全景图像拼接相关的基本理论和算法，包括图像特征提取、关键点匹配、图像变换、图像融合等。
2. 深刻理解国内外常见的全景图像拼接算法的优缺点和适用场景，并能在实际工作中针对不同场景选择合适的算法进行应用。
3. 实现和比较多种全景图像拼接算法，并掌握其实现细节和对各种因素的敏感性。
4. 对算法进行优化和改进，提升拼接效果和效率。
5. 发表相关论文，并在计算机视觉领域获得一定的学术成就和影响力。
四、可行性分析与计划进度本选题的可行性主要表现在以下几个方面：1. 实践基础扎实，具备计算机视觉、图像处理等方面的相关基础。
基于特征点的球面全景图快速生成算法
中匾分类号 ：ＴＰ ９ ３１
＼
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１ ７ － ８ ０ （０ ２ ３ ０ ７－ ４ ６２ ９ ７ ２ １ ）０－ ０ ５ ０
Ｆ ｓ ｐ ｒｃ ｌ ｎ ｒ ｍ ａ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉ ａ ｔＳ ｈｅ ｉａ Ｐａ ｏ ａ ｎ ｒ ｔｏ ｇ ｒｔ ｈｍ
ａ ｏｉ ｍ ｔ ｏｖ ｈ ｐ ｅｉ ｌｐｏｅｔ ｎ ｔ ｎｆｒ ｔ ｎ ｏ ｈ ｅ ｒ ｔ ｎ ｐｏ ｌ ｌ ｒｈ Ｏ ｓｌｅ ｔｅ ｓｈ ｒ ａ ｒｊｃ ｏ ｒ ｓｏｍａｉ ｆｔｅ ｄ ｆ ｍａｉ ｒｂｅ ｇ ｔ ｃ ｉ ａ ｏ ｏ ｏ ｍ，ｗｅ ｐｏ ｏｅ ａ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓｄ ｏ ｒｐ ｓ ｔｏ ａｅ ｎ
Ｖ０ ．５ Ｎｏ３ １ ３ ．
Ｓ ｐ２ １ ｅ ．０ ２源自基于特征点 的球面全景 图快速生成算 法
李松 ，张钦 泉 ，吕卓 ，杨进华
（ 长春理 Ｔ大学 摘 光电Ｔ程学院 ，长春 １０ ２ ） ３ ０ ２ 要 ：提 出一种基 于球 面投影模 型的全景图生成算法 ，对普通相机 获取 的序 列图像 ，实现 了球 面全景 图的无缝拼接。通
Ｂａ ｅ ｎ ｅ ｔ ｒ ｉ ｔ ｓ ｄ ０ Ｆ ａ ｕ ｅＰｏ ｎ ｓ
ＬＩ Ｓ ｎ ，Ｚ ｏ ｇ ＨＡＮＧ ｎ ｕ ｎ Ｑｉｑ ａ ；ＬＶ ｈ ｏ，ＹＡＮＧ ｉｈ ａ Ｚｕ Ｊ ｕ ｎ
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。
全景图像拼接研究
课程大作业实验报告全景图像拼接研究课程名称：数字图像处理指导教师邓继忠报告提交日期 2011年12月8日项目答辩日期2011年12月9日摘要图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。
本实验对截图，实拍图像进行图像的拼接，通过较精确的算法，将图片进行匹配融合拼接，最终得到无缝拼接的大角度图像。
目录1全景图像拼接背景及要求 (1)1.1项目前景 (1)1.2作业要求 (1)2全景图像拼接原理说明 (1)2.1什么是全景图像拼接 (1)2.2匹配拼接基本原理 (1)3程序设计 (3)3.1程序流程图及说明 (3)3.2程序主要模块介绍 (4)3.3算法实现的关键问题及解决方法 (6)4实验结果与分析 (7)4.1实验结果 (7)4.2项目创新处 (10)4.3存在问题及改进设想 (10)5心得体会 (10)6参考文献 (11)1全景图像拼接背景及要求1.1项目前景给定某个场景的一组互相有重叠的局部图像，如何生成包含着这组局部图像的新的较大的视图，称为图像的拼接(stitch)问题，有时也称为图像镶嵌(mosaic)。
图像拼接技术的研究是在现实应用的需求下逐渐发展起来的，现已成为计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。
图像拼接技术广泛应用于数字视频、MPEG-4 编码、运动分析、虚拟现实技术、遥感图像处理、医学图像分析等领域。
1.2作业要求1）自行搜集与阅读相关的图像全景拼接的资料；2 ）尝试对全景图像拼接进行编程，可以考虑采用上述三种函数。
3 ）在校园采集图像，进行全景拼接实验，并改进程序，尽可能做到无缝拼接。
2全景图像拼接原理说明2.1什么是全景图像拼接全景图像拼接是利用照相机平移或旋转得到的部分重叠图像样本生成一个较大的甚至左右对接的全方位图像的场景绘制方法。
2.2基本原理（匹配拼接）2.2.1图像获取首先网上下载图片截取分块，也可实拍取景图像。
全景图像拼接技术研究及应用
全景图像拼接技术研究及应用近几年，全景图像（Panorama）的应用越来越广泛，如旅游景点展示、地图制作、VR（虚拟现实）和AR（增强现实）等应用。
全景图像拼接技术是实现全景图像的关键技术，其主要目标是将多幅重叠的图像拼接为无缝的全景图像。
本文将着重探讨全景图像拼接技术的研究现状和应用。
一、全景图像拼接技术的研究现状1. 传统方法传统的全景图像拼接方法主要包括两种：基于特征点法和基于区域分割法。
前者是将所有图像的特征点匹配，并基于配对点拼接成全景图像；后者则是通过图像的最大重叠区域来进行拼接，适用于图像没有重大的形变或视角变化等情况。
这两种方法的缺点都是易受噪声和遮挡等问题的影响，导致拼接的效果不理想。
2. 基于深度学习的方法近年来，深度学习技术的崛起对于全景图像拼接技术的提升也起到了重要的作用。
通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），可以提高全景图像拼接的效率和准确性。
2016年，百度提出了一种名为“DeepPano”的深度学习全景图像拼接算法，该方法利用神经网络从大量单张图像中学习特征和相机参数。
与传统方法相比，DeepPano算法具有更高的拼接速度和更好的拼接质量。
3. 基于视频的方法基于视频的全景图像拼接技术最近也引起了广泛的关注。
与多张照片的拼接不同，视频是连续的图像序列，具有更多的信息和上下文。
基于视频的全景图像拼接方法可以通过视频的连续性进一步提高拼接效果。
二、全景图像拼接技术的应用1. 地图制作全景图像拼接技术在地图制作上有广泛的应用。
通过利用卫星遥感图像、无人机摄影图像等数据源，可以快速生成高质量的地图制品，研究人员还利用全景图像拼接技术在地图中嵌入了VR功能，以帮助用户更好地了解地理信息。
2. 旅游景点展示全景图像拼接技术在旅游景点展示上也有广泛的应用。
通过拍摄景区周围的多张照片，将其拼接成一张完整的全景图像，游客可以更好地了解景区的地形、景观等信息。
全景图像拼接方法研究和实现
分析和实验验证,cos(x)函数是最佳选择。文中利用小波多分辨率分析技术,结合cos(x)加权函数,不但可以实现快速运算,而且使过渡区的融合效果更佳。
(3)针对传统测光调整技术仅考虑曝光的影响,改善全景图像效果不理想的问题。本文提出了考虑曝光、图像渐晕和相机响应函数影响的新的测光调整方法。首先对曝光、图像渐晕和相机响应函数建立数学模型,然后利用相邻图像间的全部匹配特征点对的灰度信息估算灰度转移函数,从而获取曝光、图像渐晕和相机响应函数模型中各参数,最后用这些参数对全部图像间的整体亮度和颜色差异进行优化调整。与传统方法相比,本文的测光调整方法使拼接后全景图像整体亮度与色彩更加均匀和自然,视觉效果更佳。
本文研究取得的创新点主要有以下几点:
(1)经典SIFT用于图像拼接有大量冗余,不但导致运算量大,而且非边缘区域的特征点容易出现匹配错误。本文提出在边缘区域提取.SIFT特征的思想,通过引入图像不变矩技术构造图像边缘类和在边缘类对应的尺度空间中搜索特征点的改进SIFT算法,该项改进比经典SIFT算法提取的特征点数目减少250/o~45%,同时减少了非边缘区域的易错配点。因此改进SIFT算法不但可以很好的解决冗余问题,并能减少错误匹配点从而提高其鲁棒性。
(4)针对传统过渡区融合方法中,传统基于动态规划的缝合线搜索方法获取的缝合线会导致过渡区过小的问题,以及平滑函数效果不理想问题。本文给出基于距离变换的最优缝合线方法,可找到~条使过渡区最大(多分辨率融合的需求)的缝合线,结合本文经过理论和实验验证效果极佳的cos(x)平滑函数,以及小波多分辨率分析技术提出了新的过渡区融合方法。与现有的方法相比,可使重叠区域图像信息量损失更少,且在高分辨率拼接下完全消除“拼接缝”和“鬼影”,使整幅全景图效果更好。
全景图像的拼接技术研究的开题报告
全景图像的拼接技术研究的开题报告一、研究背景全景图像在计算机视觉和虚拟现实等领域中具有广泛的应用。
它可以模拟现实环境中360度的场景，提供更为真实的视觉体验。
全景图像的制作需要将多张图片拼接在一起，形成一个无缝的全景图。
因此，全景图像拼接技术的研究对于提高全景图像制作的效率和质量具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在探究全景图像的拼接技术，开发一种高效、准确地拼接算法，用于处理不同角度和不同距离拍摄的多张图片，实现全景图像的制作。
三、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 全景图像拼接算法的研究通过对全景图像拼接算法的分析和研究，确定一种适用于不同场景和不同拍摄条件的最佳算法。
主要考虑图像拼接的准确性、速度、效果等因素。
2. 图像预处理技术的研究在进行图像拼接之前，需要对图片进行一些预处理，以便拼接算法能够更好地处理图片。
本研究将研究图像预处理技术，如图像去噪、校正、对齐等。
3. 实验设计本研究将通过对不同场景和不同拍摄条件下的多张图片进行拍摄和采集，并使用开发的全景图像拼接算法进行拼接。
通过对结果的比较和分析，验证算法的准确性和效果。
四、研究意义本研究的结果将对全景图像拼接技术的发展具有指导意义。
通过研究和开发高效、准确的全景图像拼接算法，可以进一步提高全景图像的制作效率和质量。
同时，也有助于推动全景图像的应用和发展。
五、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1. 开发出高效、准确的全景图像拼接算法，实现图片无缝拼接。
2. 提出适用于图像拍摄的预处理技术，提高图像拼接的准确性和效率。
3. 通过实验，验证算法的准确性和效果，提供有力的实证证据。
六、工作计划本研究的工作计划分为以下几个阶段：1. 阶段一（1-2周）：收集相关文献，对全景图像拼接技术进行分析和研究。
2. 阶段二（2-3周）：开发全景图像拼接算法，并进行初步测试，确定算法的优化方向。
3. 阶段三（3-4周）：提出预处理技术，并对算法进行进一步优化。
球形全景图像的自动拼接
且要进行 繁琐 的对应点 寻找的工作 ， 而这些 工作使得 非任 ， 使得全景 图的制作成本 不能降低 。而本文将提 出
球 面 自寻 匹配 的拼 接 算 法 ， 有 拼接 的参 数 都 由程 序 自动 计 算 ， 所
近年来 ， 以图像绘制为基础 的全景 图虚拟实 景技术成 为计
ａ ｄｍ ｔｈａ ｏ ｔｍ ｈ ｌ ｒｈ ｕ ｍａｃ ｌ ａｊｓ ｖｒ ａｅ ｓｒｎ ｏ ｔ ｙｍ ｐｉｇｍ ｌ・ ａｅ ｎ ｕｔ ｌ ｓｈｒ ， ｏ ｎ ａｃ ｇｒｈ ．Ｔ ｅａ ｏ ｔｍ ａｔ ｔ ａｙ ｄ ｔ ｅｅ ｉ ｇ ＇ｉ ｅ ｉ ｐｉ ａｐｎ ｕｔｉ ｇｓｏｔ ａｓｉｂｅ ｐ ｅ ｔ ｌ ｉ ｇｉ ｏ ｉ ｕｓ ｌ ｙ ｍ ｓｎ ｔ ｇ ｎ ｂ ｉｍ ｏ ａ ｅ
ｔ ｌ ｎ ｉ ｇ ｎ ｌ ｅ ｈ ｔ ｃ ｅ ｍａ ｅ ． Ｂ ｈ ｓ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｅ ｐ ｏ ｒ ｍ ｏ ｅ ａｉ ｎ ｉ ｃ ｍｐ ｅｅｙ ａ ｔ ｍａｉｅ ｏ ｐ ａ ｍａ ｅ ｔ ｆ ａ ｙ ｇ ｔ ｅ ｓｉ ｈ ｄ ｉ ｇ ｓ ｙ ｔ ｉ ｌｏ ｔ ｍ ｈ ｒ ｇ ａ ｐ ｒ ｔ ｓ ｏ ｌｔ ｌ ｕ ｏ ｔ ｄ，ｔ ｅ ｍａ ｕ ｌｏ ｅ ａｉｎ ｉ ｏｉ ｌ ｔ ｔ ｉ ｏ ｚ ｈ ｎ ａ ｐ ｒｔ ｓ ｏ
上， 自动调整每幅图像 的插入 点， 得重合位置的差值 图像灰度 累积平均值最小 ， 使 然后球面的图像反 映射成平面形 式， 最终得到拼合
图像 。该 算法可使程序实现完全 自动化 ， 使人工操作 降至最低 ， 从而降低全景 图像 的制作成本。
关 键 词 虚 拟 现 实 全 景 图 拼 接 自动 化
程序可以完全 自动化地工作 。
算机 图形 图像人员研究 的热 点。全景 图虚拟现实技术的核心有 两个 。一是全景图像 的拼 接。即通过照 片如何合成确定格式的
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。
基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法
基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法导言：随着全景摄影和虚拟现实技术的快速发展，全景视频成为了人们获取沉浸式体验的重要手段。
然而，在全景视频制作过程中，多个视频的拼接成为了一个技术难题。
本文将探讨基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法，详细介绍了该方法的原理、步骤，并讨论了其应用前景和潜在问题。
一、引言全景视频是一种能够提供全景观看体验的视频形式。
它通过将多个视频片段进行拼接，使观众能够在一个视野内观察到全景场景。
而实现多个视频的拼接，其中最关键的一环就是寻找合适的拼接点，进行平滑的视频过渡。
二、方法原理基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法在寻找拼接点的过程中采用了三维球面模型，具体步骤如下：1. 视频预处理在进行拼接之前，首先需要对原始视频进行预处理。
这包括视频的去噪、色彩校正、去除逐帧的插值等操作，以保证后续拼接的精确性。
2. 视频球面映射将预处理后的视频映射到三维球面模型上，将球面分割成一系列三角形，并对每个三角形进行纹理映射。
同时，记录每个三角形的位置和大小信息，为后续的拼接做好准备。
3. 欧拉角计算欧拉角是描述物体在三维空间中旋转和倾斜的参数。
通过计算每个视频片段的起始欧拉角和终止欧拉角，得到两个相邻视频之间的旋转和倾斜参数。
4. 拼接点匹配通过比较两个相邻视频中的特征点，使用特征匹配算法寻找拼接点。
在球面模型中，特征点的匹配是通过计算每个三角形的法线向量和颜色信息进行的。
5. 视频拼接找到拼接点后，通过线性插值的方式将两个相邻视频进行平滑过渡，并将它们拼接在一起。
平滑过渡的关键在于欧拉角的调整，保证拼接点处的视频连贯性。
三、方法步骤1. 视频预处理a. 去噪：使用去噪算法对视频进行降噪处理，提高视频质量。
b. 色彩校正：通过色彩校正算法调整视频的亮度、对比度和饱和度，使色彩更加真实。
c. 去除插值：去除连续帧之间的插值，减小视频中的运动模糊。
全景图像拼接技术研究
全景图像拼接技术研究摘要：随着VR/AR技术的逐渐普及，全景图像呈现出了广泛的应用前景，本文介绍了全景图像拼接技术的实现方式、优缺点，同时对相关算法进行了分析和评估，并对未来的发展方向进行了展望。
第一章：绪论VR/AR技术的普及使得全景图像具备了非常广泛的应用前景，在游戏、旅游等领域得到了广泛的使用，同时也受到了科学家们的广泛关注，为了实现高质量的全景图像呈现有时需要进行多张图像的拼接，为此我们需要一种高效、准确的全景图像拼接技术。
第二章：全景图像拼接技术实现1.传统拼接方法传统的全景图像拼接方法主要是基于图像对接，并在对接时消除拼接位置的重叠部分。
这种方法需要针对拼接位置的交叉部分进行大量的处理，需要进行复杂的图像变换、像素的重新分配等操作，因此对计算资源有较高的需求，同时也会导致一定的误差。
2.基于特征点匹配的拼接方法基于特征点匹配的拼接方法主要是利用图像中的特征点来做匹配，并得出拼接后图像的变换矩阵，然而使用这种方法需要针对图像提前进行特征提取，同时在匹配阶段还需要进行特征点的匹配和筛选，这意味着这种方法会带来更多的计算开销，且针对具体的图像需要选择不同的特征点提取算法。
3.基于深度学习的拼接方法近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的学者开始尝试将其应用到全景图像拼接领域中，这种方法主要是根据大量的训练数据，使用卷积神经网络进行特征提取和图像匹配，这种方法能够克服传统拼接方法的缺陷，大幅度减小计算开销，并且还能够有效避免图像的失配问题。
第三章：全景图像拼接技术优缺点分析1.传统拼接方法优点：传统拼接方法较为简单易懂，可以在不需要大量计算资源和训练数据的情况下进行拼接。
缺点：算法难以消除图像拼接时产生的重叠区域，同时也难以保证拼接后的图像的准确性。
2.基于特征点匹配的拼接方法优点：在图像识别和匹配方面有较高的准确率，能够有效提高拼接图像的质量和准确性。
缺点：特征点的提取和匹配需要耗费大量计算资源，同时对于不同的图像场景需要选择不同的特征点提取算法。
基于图像拼接的球面全景图研究的开题报告
基于图像拼接的球面全景图研究的开题报告一、研究背景和意义随着虚拟现实技术的飞速发展，全景图作为一种重要的展示方式，越来越受到人们的关注和重视。
球面全景图是一种全景图的形式，它能够将整个场景呈现给观察者，并且更加真实自然。
球面全景图的制作采用了图像拼接技术，这意味着需要对多张图像进行拼接和融合处理。
在实际应用中，不同的拍摄位置、拍摄角度、光照条件和相机参数等因素都会对拼接效果产生影响，因此提高球面全景图的拼接质量是非常重要的。
本研究旨在通过对球面全景图制作的相关技术进行深入研究和探索，提高球面全景图的拼接质量和制作效率，并且研究其应用于虚拟现实领域，为未来人类与计算机互动提供更为真实和自然的体验。
二、研究内容和方向本研究的主要内容和方向如下：1.基于球面坐标系的图像拼接算法研究。
球面坐标系是球形物体的数学表示方法，它能够很好地解决图像拼接中的几何扭曲问题。
本研究将探索如何将球面坐标系应用于图像拼接算法中，并且基于这种算法实现球面全景图的拼接。
2.非重叠区域图像融合算法研究。
在图像拼接中，由于相机视野与叠合区域存在重叠问题，需要对重叠区域进行图像混合。
但是在非重叠区域中，如何进行图像融合是一个重要的问题。
本研究将通过探究不同的图像融合算法，提高球面全景图的拼接质量。
3.球面全景图制作中的光照补偿算法研究。
光照不均匀是影响球面全景图拼接质量的一个重要因素，为此本研究将研究如何通过光照补偿算法来解决光照不均匀问题，保证球面全景图的真实自然。
三、研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术路线：1.文献调研。
通过查阅相关文献，了解前人在球面全景图制作中所采用的技术和方法，并且掌握球面全景图制作的常用技术和原理。
2.算法设计。
基于球面坐标系，设计适用于球面全景图拼接的图像拼接算法和非重叠区域图像融合算法，并且探索球面全景图制作中的光照补偿算法。
3. 系统实现和测试。
在平台上实现所设计的算法，并且进行实验测试，评估所设计的算法的拼接质量和制作效率，并且对算法进行优化和改进。
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。
基于球面全景图像拼接的变电站内部可视化研究和应用
78 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering图像与多媒体技术• Image & Multimedia Technology【关键词】球面全景图像 电力培训 变电站 可视化随着电力行业快速发展，变电站是电力建设的重要基础。
面向不同类型的变电站，对巡检人员的要求不尽相同。
传统的变电站培训方式主要是专题讲座和实地培训，学员的学习效率不高。
目前，基于球形图像绘制技术和智能移动终端技术的持续发展，全景图像拼接发挥着越来越重要的作用。
该技术最重要的两个步骤就是：特征点匹配和图片匹配。
特征点匹配主要采用SIFT 算法实现，目的是为了找到两幅图像相同的特征点并将其进行匹配。
图片匹配则是找到图像之间所有重叠的部分，将其拼接后得到一幅全景图。
通过全景图重现技术，用户体验变电站场景变得更逼真，需要携带的硬件设备也更加轻便。
因此，本文论述的是如何使用基于全景图形拼接技术重现变电站内部可视化，并用于电力培训，让学员真切感受“实体化”的变电站。
1 技术背景球形全景图拼接是目前国内外图像处理应用领域较广泛的新兴技术之一。
球形全景图主要通过硬件设备实现增强现实技术，应用领域包括军事训练，科技研发，教育培训等领域。
近年来，随着智能终端技术革新，快速高效的计算能力和优秀的硬件性能，球形全景图的素材收集变得更加便捷，取得的图像质量也明显改善。
技术特点：球形全景图像是超广角图，可以通过一个视角把附近环境保存。
超广镜头基于球面全景图像拼接的变电站内部可视化研究和应用文/邢显锋 劳卫伦要求视角水平为360°，垂直为180°。
球形全景图制作主要分两个步骤，一是收集球形全景图素材，二是使用相关软件拼接素材后通过Android 等相关技术嵌入到增强现实设备中。
1.1 收集素材简单、快速一个正常的场景所需的时间平均为20分钟左右。
总的来说，相对于另一种主流重现场景技术的三维建模更加快速。
基于图像拼接的球面全景图探析
基于图像拼接的球面全景图探析摘要：全景图像生成是一个重要的研究内容，使用图像渲染技术实现周围环境信息的表达，给观看者呈现出真实的三维场景。
全景图像拥有出色的视觉效果和最好的观察习惯，本文对通过对全景拼接技术的研究，对球面全景图的生成技术进行论述。
关键词：图像拼接；图像配准；全景图；球面全景图目前全景图像拼接技术是研究最广泛的技术之一，通过捕获场景内中心用户的视图模型生成全景图像，把场景中的环境通过虚拟现实的方式表现出来。
一、全景图像拼接技术在构建虚拟场景时，全景图是一个重要的表现方法。
在实际生活中，我们看到的图像空间是孤立的，将所有孤立的信息收集起来并进行连接，使周围环境的图像形成一个统一的整体，这是我们对全景的初步认识。
在虚拟现实系统中，全景图的生产处理是其实现的关键，而在生产处理过程中，全景图拼接技术吸引了越来越多的关注，已成为图像和图形研究的热点领域。
近年来，全景拼接技术不断深化和完善，计算机视觉和计算机图形学两个研究领域相互补充，使拼接技术成为研究的焦点。
在计算机视觉领域，全景拼接主要集中在可视化研究。
全景拼接技术可以将一系列真实图像匹配缝合，最后生成一个更接近现实环境的新视图。
中国对于全景图的认识由来已久，著名绘画作品《清明上河图》就是经典的全景图之一。
我国现代全景拼接技术起步较晚，直到近些年，随着我国具有商业价值的全景研究项目的快速发展，以及研究机构和相关行业的高度重视，我国的全景拼接技术得到迅速发展。
二、图像拼接的基本流程首先，通过采集获取待拼接的图像序列。
其次，进行图像预处理，包括图像校正和图像去噪，尽可能的去处图像中的几何畸变和噪声点，还原真实图像。
第三步是图像配准，即从输入图像中找出具有重叠区域的待拼接图像，提取特征信息进行配对，由对应点求解重叠图像间的变换矩阵。
最后，使用图像融合技术实现全景图无缝拼接。
图像预处理的主要工作是校正图像的几何畸变，抑制噪声点，以便后续的图像处理工作的顺利进行。
球面全景图像生成技术的研究
部扭 曲和变形 。因此为 了保 持视 觉 的一 致性 ， 在拼 接全景 图像 之前 ， 须将 得到 的反 映各 自投 影平 面 的图像统一 投影 到球 面 必 上。在投影算法 的实 现 中， 如果 只是通 过计算 每一个 源 图像 中 的像素在投影后 图像 中的值 ， 则会 出现 投影 图像 中有 些像素 的
维普资讯
第２ ４卷 第 ｌ ０期
２０ ０ ７年 ｌ ０月
计 算机应 用与软件
Ｃ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌ ａｉ ｎ ｎ ｏ ｔ ｒ ｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆ ｃ ｏ ｗａ ｅ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ １ １２ ． ０ Ｏｃ ． ０ ｔ ２ ０７
ＲＥＳＥＡＲＣＨ Ｎ ｏ ＣｏＮＳ ＴＲＵＣＴＩ ＮＧ ＴＥＣＨＮｏＬｏ ＧＹ ｏＦ ＰＨ ＥＲＩ Ｓ ＣＡＬ ＰＡＮｏ ＲＡＭ Ｉ Ｉ ＡＧＥ Ｃ Ｍ
Ｙ ｎ ａ Ｗａ ｇＸ ｅ ｉ Ｄ ｉ ｉｇ Ｆ ｉｎｌ ａｇＹ ｎ ｎ ｕ ｒ ａ Ｑｎ ｕＪ ｇ ｕ ｕ ａ ｉ
ｅ ｐ ｒ ｎ ｒｖ ｓ ｔ ａ ｈ ｐ ｅ ｉａ ａ ｏ ａ ｃ ｉ ｇ ｈ ｃ ｓ ｓｉ ｈ ｄ ａ ｔｒｂ ｌ ｅ ｒｉ ｔｒ ｏ ａｉ ｎ ｃ ｎ ａ ｈｅ ｅ ｇ ｏ ｉ ｏ ｆ ｃ ． ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｏ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｓ ｈ ｒ ｌｐ ｎ ｒ ｍｉ ｍａ ｅ ｗ ｉｈ ｉ ｔ ｃ ｅ ｆｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｌｔ ａ ｃ ｉｖ ｏ ｄ ｖｓ ｎ ｅ ｆ ｔ ｉ ｐ ｃ ｔ ｉ ｎ ｐ ｏ ｉ ｅ
ｔ ｎ ｆｒ ｄ ｉ ｇ ｓ Ａ ｔ ｃ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｗｈ ｃ ｓｆｏ ｃ ａ ｓ ｎ ｓ ｏ ｅ ｔ ｃ ｎ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｏ ｒ ｌｔ ｎ ｉ ａ ｐ ｉｄ ｔ ｍａ ｅ ｓｉ ｈ ｎ ．Ｔ ｅ ｒ ｓｏ ｍｅ ｍａ ｅ ． ｓｉ ｈ ｎ ｔ ｏ ｉ ｈ ｉ ｒ ｍ ｏ ｒｅ ｅ ｓ ｔ ｘｒ ｔａ ｄ ｉ ａ ｅ ｎ ｇ ｙ ｃ ｒｅａ ｉ ｓ ｐ ｌ ｏ ｉ ｇ ｔ ｃ ｉｇ ａ ｔ ａ ｏ ｅ ｔ ｈ
全景图像拼接技术在虚拟现实中的应用研究
全景图像拼接技术在虚拟现实中的应用研究随着人工智能、物联网和5G技术的迅速发展，虚拟现实技术正在受到越来越多的关注。
虚拟现实技术可以让人们身临其境地感受到各种体验，例如：游戏、旅游、医疗和教育等领域。
其中，全景图像拼接技术在虚拟现实中的应用越来越广泛，并且得到了越来越多的研究。
本文将探讨全景图像拼接技术在虚拟现实中的应用研究。
一、全景图像拼接技术的基本原理全景图像拼接技术是一种将多幅图像拼接在一起的技术。
全景图像拼接技术可以将不同位置、不同视角拍摄的图像合并成为一幅整体的全景图像。
全景图像拼接技术的基本原理是根据各个拍摄位置和角度的不同，将多幅图像进行配准、切割和融合等操作。
其中，配准是将不同拍摄位置和角度的图像进行地标匹配和角点匹配，以实现精确的图像对齐。
切割是将重叠部分切割掉，以避免出现图像重叠和模糊不清的现象。
融合是使用图像合成算法将多幅图像进行无缝拼接，同时保留每幅图像的特征，以最终生成一幅整体的全景图像。
二、全景图像拼接技术在虚拟现实中的应用1.旅游领域全景图像拼接技术可以将多幅图像合并成为一幅整体的全景图像，从而实现虚拟旅游的效果。
虚拟旅游不仅可以让人们看到最真实的景色，还可以为游客提供更加好的旅游体验。
例如：通过应用程序的方式，人们可以在家中感受到世界级的旅游景点，同时感受到真实旅游的感觉。
这使得人们可以在节约旅费的同时，保留更多的时间和精力用于工作和学习。
2.医疗领域在医疗领域，全景图像拼接技术可以用于显示医学图像和手术全景图像。
医生可以通过全景图像技术获取更加详细的医学数据，来更好的判别病灶的位置和性质。
医生还可以通过实时观察手术全景图像，来实现对手术过程的更加细致和精确的观察和控制。
这对于提高手术效率和安全性有重要的作用。
3.法律领域全景图像拼接技术可以用于法律领域的现场勘查，可以帮助法官和律师更加真实地还原事故现场。
例如：利用全景图像技术，可以对发生交通事故的路段进行详细记录，以便法官对案情进行更加全面和准确的分析和判断。
球形拼接解决方案
球幕投影、穹幕投影、4D影院---球形面投影解决方案投影机镜头（机器本身自带的镜头）除去标准镜头外，根据视场角大小粗略分为广角镜头（也就是口语中的短焦镜头）、超短焦广角镜头、长焦镜头、数字鱼眼镜头4种。
普通的标准镜头，视场角一般在60°以下，往往应用于教学。
而广角镜头根据投射比的大小，视场角达到60—90之间，应用于短距离投射大画面、互动投影、多通道环幕投影立体投影、背投一体机、会议室、移动投影等工程，而投射画面往往以4：3、16：9平面显示或者环形、柱形幕为主。
鱼眼镜头因其独特的设计，专注于球面显示，视场角则达到120°以上，应用于天文馆、科技馆、3D(4D)动感影城、展览展示、虚拟仿真、虚拟视景等整球、半球、穹幕工程。
可广泛用于娱乐、天文教学、科普、会展等行业。
数字鱼眼镜头投影方式与传统的放映机或者多台投影机拼接融合相比，则显得更加专业，更适合球幕、半球、穹幕等天文馆、科技馆显示工程。
忽略传统的放映机（几乎已经没有市场），多台投影机拼接融合在众多方面略于数字鱼眼镜头：从显示效果方面对比：一:色差，投影机在出厂时，每台的投影效果都会有细微的区别，不可能达到一致性，当应用于半球投影时，应该使用5台投影机加装5台超短焦广角镜头，假如我们在众多同款式投影机中选择出接近的5台来，应用于半球投影并进行拼接融合，然后肉眼观察最终效果，也会产生明显的区别，当应用于整球投影工程时，则需要11台投影机+11支广角镜头来完成显示效果，色差会更加明显。
这是不可避免的，就是所谓的色差。
而我们用数字鱼眼镜头投射半球只需一台投影机加装1台数字鱼眼镜头，永远不存在色差问题，当投射整球时，只需两台投影机+两台鱼眼镜头，色差问题会有，但是用肉眼肯定是观察不出来。
二：亮度，同上，出场后的亮度大致相同，同样一款投影机，厂商标的亮度为5000流明（ISO），但是我们用照度计测量时，都会有略微的不同，有的5020流明，4800流明，4900流明。
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（１４）
ｅｘ，ｙ 为 Ｉｉ 上的点与其它图像上对应点的亮度误差。
对应于每两幅重叠图像 Ｉｉ，Ｉｊ
å H i , j
=
x ,y
¶ex ,y ¶pi
é ¶ex ,y
ê ë
¶pi
T
ù ú û
（１５）
ｅｘ，ｙ 为 Ｉｉ 上的点与 Ｉｊ 上对应点的亮度误差。
４ 算法实现
技 为 了 克 服 上 述 算 法 收 敛 速 度 较 慢 、计 算 时 间 较 长
技
５ 实验结果及分析
本文使用 ＶＣ＋＋软件编程实现了文中的图像拼接
术 算法， 实验图像采用同一个视点拍摄， 分辨率为， 图 １
创 为拍摄的两幅原始图像， 图 ２ 为经过文中算法拼接后 的图像。
新
图 １ 两幅原始图像
图 ２ 拼接后的图像
由图 ２ 可知， 文中的拼接算法可靠性较高， 收敛 范围也较大， 能够满足球面图像拼接的要求。在高分 辨率图像拼接时， 由于采用了选择计算点的方法， 计 算速度得到较大的提高。
４．３ 算法流程 根据本文提出的算法， 球面全景图像拼接算法的 流程如下： （１）读 取 每 一 幅 场 景 图 像 ， 对 每 幅 图 像 进 行 处 理 ， 使图像中只包含亮度信息， 这样每一幅图像就可以用 一个矩阵来表示； （２）为每一幅图像建立图像金字塔， 金字塔 的层数 以及每一层的分辨率由场景图像的分辨率确定。 （３）为每一幅图像确定初始参数， 判断任意两幅图像之 间的重叠关系， 对重叠区域大于某个值的图像计算变 换参数。 （４）计 算 每 幅 图 像 的 梯 度 图 像 ； （５）使 用 优 化 算 法 计 算 下 一 个 较 优 的 图 像 参 数 ； （６）判 断 优 化 的 结 果 ， 如 果 满 足 收 敛 条 件 ， 则 停 止 优化， 否则返回第五步重新计算。
êêY
’
ú ú
=
R
êêY
ú ú
（１）
êëZ ’ úû êëZ úû
其中 Ｒ 为三维单位正交矩阵， 由图像拍摄方向决
定。
本文使用方向角来表示旋转变换矩阵 Ｒ， 假设相
机 的 俯 仰 角 为 α， 偏 转 角 为 β， 绕 相 机 光 轴 旋 转 角 γ，
蔡文军：工程师
则 Ｒ 可表示如下：
é cosg sing 0ù é cos b
像素点都进行计算， 计算量会非常巨大。根据本算法
采用的参数模型， 对于两幅图像事实上只需四对对应
点即可以确定相互之间的对应关系， 考虑到精度和稳
定性， 可适当增加计算点。所以本文算法采用在图像
中抽取一部分点进行计算的方法来降低计算量。具体
的方法是根据要选取的点的数目将图像等分为若干
区域， 由于图像大部分区域图像的梯度都为零， 而梯
技
１ 前言
术
基 于 图 像 渲 染 （Ｉｍａｇｅ Ｂａｓｅｄ Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）技 术 是 近
年虚拟现实领域的研究热点， 与传统的基于几何模型
创 的虚拟现 实技术相 比 ， 具 有 真 实 感 强 、绘 制 速 度 快 等
新 优点。球面虚拟空间把照相机在一个球面范围内拍摄 到的图像通过球面透视投影变换无缝拼接在一起， 生
ｎ， 此时， 正则方程为： H × Dp = -G
（１３）
其中： P = [ p1 p2 L ] pn T 。
将 Ｈ 写成 éëH i , j ùûn´n ， Ｈｉ，ｊ 为 ４×４ 阶矩 阵， 将 Ｇ 写成
[ ] å Gi
n´1， Ｇｉ，ｊ 为 ４×１ 阶向量， 则： Gi
= ex ,y
x ,y
¶e x ,y ¶p
根据 Ｐ 变化时 Ｅ 的变化来决定下一个较优的 Ｐ 值。对
于每一对对应点， 误差的变化与参数的变化近似为线
性关系：
2
åé
¶(x ’, y ’) ù
E (Dp ) = êex ,y + ÑI 2 (x ’, y ’) x ,y ë
¶p
× Dp ú û
å =
éë
g
T x
’, y
JT
’ x ’,y
’Dp
+ ex ,y
图像处理 文章编号：１００８－ ０５７０（２００６）０５－ １－ ０１９６－ ０３
中 文 核 心 期 刊《 微 计 算 机 信 息 》（ 测 控 自 动 化 ）２００６ 年 第 ２２ 卷 第 ５－１ 期
球面全景图像的拼接算法研究
Ｓ ｔｕ ｄ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｐ ｈ ｅ ｒｉｃａ ｌ Ｐａ ｎ ｏ ｒａ ｍ ａ Ｉｍ ａ ｇ ｅ Ｍｏ ｓ ａ ｉｃｓ Ａｌｇ ｏ ｒｉｔｈ ｍ
置关系， 可以确定每一幅图像所对应的拍摄方向及相
机的投影模型， 从而得出图像中像素在球面上的对应
位置。
２．１ 拍摄方向参数模型
对于以视点为原点的基准坐标系中的一点（Ｘ， Ｙ，
Ｚ）， 其与以视点为原点的相机坐标系中的对应点（Ｘ＇ ， Ｙ
＇ ， Ｚ＇ ）的对应关系可表示为三维旋转变换：
éX ’ù éX ù
的结果作为下一步较高分辨率图像拼接的初值， 有多
种构造的方法， 最常用的是 Ｇａｕｓｓ 金字塔， 即首先对图
像做 Ｇａｕｓｓ 滤波， 五阶的 Ｇａｕｓｓ 滤波器有如下形式：
Ｇ＝Ｗ＇ Ｗ
（１６）
然后对图像下采样得到低分辨率图像。
另一种常用的金字塔是 Ｌａｐｌａｃｉａｎ 金字塔， 它是由
Ｇａｕｓｓ 金字塔中相应层次图像减去较低分辨率图像插
为：
M
=
K
2 R2 R1-1K
-1 1
（８）
其中 Ｒｉ 为第 ｉ 幅图像的旋转变换矩阵。
３ 图像拼接的基本思想
图像拼接可以分为两类， 基于特征的方法和基于 像素点对应关系的方法。由于前者缺乏适应性， 本文 采用基于像素点对应关系的方法进行图像的缝合， 同 时进行了优化， 以提高算法的效率、可靠性、收敛性。
影响， 所有图像之间的位置关系可能是互相矛盾的。
为此算法以所有图像之间的误差能量最小作为准则
对用所有图像参数进行优化， 从而确定它们之间的位
置关系。
设所有需要定位的图像为 Ｉ１， Ｉ２， ．．．， Ｉｎ， 算法的目标 函数就是：
å E = Ei , j i,j
（１２）
其中： Ｅｉ，ｊ 是两重叠图像 Ｉｉ，Ｉｊ 的误差 能量， １≤ｉ＝ｊ≤
éx 2 ù
éx1 ù
éx1 ù
ê ê
y
2
ú ú
=
K
2
R2
R1-1K
-1 1
ê ê
y
1
ú ú
=
M
ê ê
y
1
ú ú
（６）
êë1 úû
êë1 úû êë1 úû
éf i 0 cx ù
Ki
=
ê ê
0
fi
cy
ú ú
(i = 1, 2)
（７）
êë 0 0 1 úû
对于方向角参数模型而言， 设两幅图像 Ｉ１ 和 Ｉ２ 的 相 机 参 数 分 别 是 （α１，β１，γ１）和 （α２，β２，γ２）， 坐 标 变 换 矩 阵
0
sin b ù
R = êê-sing
cosg
0úú
ê ê
sina sin b
cosa -sina cos búú （２）
êë 0 0 1úû êë-cosa sin b sina cosa cos b úû
２．２ 相机投影模型 设相机的焦距为 ｆ， 投影中心 在图像中的 位置为 （ｃｘ，ｃｙ）， 在 由 拍 摄 方 向 确 定 的 相 机 坐 标 系 中 ， 空 间 中 的 一点（Ｘ＇ ， Ｙ＇ ， Ｚ＇ ）在图像平面中的对应点（ｘ，ｙ）之间有如
度为零的点对于计算没有任何影响， 因此选取每个区
《 Ｐ ＬＣ 技术应用 ２００ 例》
邮局订阅号： ８２－９４６ ３６０ 元 ／ 年 － １９７ －
图像处理
中 文 核 心 期 刊《 微 计 算 机 信 息 》（ 测 控 自 动 化 ）２００６ 年 第 ２２ 卷 第 ５－１ 期
域内梯度最大的图像点进行计算既保证了计算的精 度， 同时大大地提高了计算的速度。
可以通过正则方程求解 H × Dp = -G
（１１）
其中 H
= J g g J T
T
x ’,y ’ x ’,y ’ x ’,y ’ x ’,y ’
，G
= e x ,y J x ’,y ’ g x ’,y ’
。
３．２ 球面图像的拼接 理想情况下， 确置关系， 但由于误差
éx1 ù
éX ù éx 2 ù
éX ù
êê y
1
ú ú
=
K
1R1
êêY
ú ú
ê ê
y
2
ú ú
=
K
2R2
êêY
ú ú
（５）
êë1 úû
êëZ úû êë1 úû
êëZ úû
－ １９６ － ３６０元 ／ 年 邮局订阅号： ８２－９４６
《 现场总线技术应用 ２００ 例》
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图像处理
下的关系：
éx ù éf 0 cx ù éX ’ù
ê ê
y
ú ú
=
ê ê
0
f
cy
ú ú
êêY
’
ú ú
（３）
êë1 úû êë 0 0 1 úû êëZ ’ úû
此时图像数据矩阵中的第一列表示图像最底下 的那一列。如果数据的排列形式不同， 则还要作进一 步变换。如果是第一行表示图像最顶上的一列， 则存 在如下关系：
（海军装备研究院）蔡 文 军 陈 虎
Ｃａｉ，Ｗｅｎｊｕｎ Ｃｈｅｎ ，Ｈｕ