利用鱼眼镜头生成全景图像的方法

利用鱼眼镜头生成全景图像的方法

邓松杰;周松斌;程韬波

【摘要】介绍了一种利用鱼眼镜头在特殊角度下所拍摄成的图像,以优化的快速展开模型为基础,经过像点坐标变换、双三次插值及内部拼接,生成全景图像的方法.该方法无须运用多幅标准照片拼接,且无须运用柱面模型及成像仪器的参数.最后从MATLAB仿真的实例中验证了此方法的有效性.

【期刊名称】《图学学报》

【年(卷),期】2010(031)001

【总页数】4页(P135-138)

【关键词】计算机应用;全景图像;快速展开模型;鱼眼图像

【作者】邓松杰;周松斌;程韬波

【作者单位】中国科学院广州地球化学研究所遥感与GIS专业,广东,广州,510640;广东省科学院自动化工程研制中心,广东,广州,510070;广东省科学院自动化工程研制中心,广东,广州,510070

【正文语种】中文

【中图分类】TP391.4

全景图像生成技术近期发展迅速，传统的方法主要有利用多幅照片拼接的方法[1-5]和基于柱面模型变换的方法[6-9]。多幅照片拼接的方法操作麻烦，缺乏实用性和实时性；基于柱面模型变换的方法，理论模型较为复杂，且需要考虑摄像头焦距、镜头双曲面方程等参数，在真实系统中难以运用。为了克服上述缺点，本文提出了

一种利用鱼眼镜头生成全景图像的方法。由于无论是通过计算机生成的图像，还是经过光学投射在成像元件如CCD中形成的数字图像，都是基于像素点矩阵的，且无论是柱面模型变换或是其他模型的变换也只是按照一定的数学关系对图像像素点矩阵进行变换，若非运用插值或变换过程中数据的丢失，像素点的数量是不会发生变化的。所以基于这种思想，本文运用一种优化的快速展开模型，结合双三次插值[10]和内部拼接的方法，达到生成全景图的目的。

1.1 均匀的快速展开模型

鱼眼镜头视角大，一般为180°，这使通过鱼眼镜头生成全景图像具备了理论上的

可能性。如图1所示，此图像为鱼眼镜头在仰视角度下，对四周景物的一次拍摄。根据图像性质，首先假设一种均匀的快速展开模型。如图2所示，将鱼眼图像像“切蛋糕”一样，均匀分割若干块，然后展开，分割的块数越多，像素点分布越均匀，可是分割的块数越多，运算起来越复杂且原始数据丢失越严重。在上述情况运用插值，会出现“锯齿形”失真。

1.2 优化的快速展开模型

为了改善失真的情况，设计一种优化的快速展开模型，如图3所示，鱼眼图像被a, b, c, d, e, f, g, h线段分割，展开形成8个三角形，每个三角形由隔一相邻的两条线段与底边组成，两两三角形之间有一半的区域相同。

如图4所示，三角形X, Y中每一行像素点坐标按比例拉伸，分别变换为矩形A, B, 底边长度保持不变。从两矩形M, N区域内算出缝合线的位置进行拼接，组合成矩形C。

如此类推，8个三角形进行变换，两两内部缝合，最终生成全景图像。

2.1 展开算法分析

设鱼眼图像像素点坐标表示为，图像的边长为L，则图像矩阵表达为

表示该像点所具有的RGB值，i表示矩阵的行，j表示矩阵的列。

如图5所示，在鱼眼图像上附加一极坐标系，图像中心与极坐标系原点重合。假设图像上任意一点变换到子图像 OABC矩阵中，子矩阵以表示，P点位置不变，坐标系改变，；点的极坐标形式对应的笛卡尔坐标形式为；通过优化的快速展开模型变换为矩阵中的点，它们之间的关系是：，；当坐标变换完毕后，运用双三次插值，赋值于空白的像点，形成完整的矩形图像。如此类推，其余的子图通过旋转，进入图5所示的坐标系中进行变换。

2.2 内部拼接算法分析

鱼眼图像矩阵经过变换计算与双三次插值后，初步生成8个子图像，如图4中的矩形图像A与B，其原始像素点分布越往左、右上角则越稀疏，即失真越严重。此时，需要运用与优化的快速展开模型算法对应的内部拼接算法改善失真情况。如图6所示，区域M中任意一列像素点与区域N中任意一列像素点，两列中同一行的两像素点比较，当时，则T=T+1, T为对应两像素点相等的次数，初始值为零；当T为最大值时，图像A的与图像B的为缝合线。由于像素点是离散的，进行展开模型变换时难免会有误差，故缝合线未必就是M，N区域的中线。然后，将A 矩阵大于列的像素点删除，将B矩阵小于列的像点删除，合并A，B矩阵形成新的矩阵，同样的方法，将8幅子图拼接成一幅全景图。

通过MATLAB软件执行上述算法，利用图1采取上述方法，图7为最终的结果。优化的快速展开模型变换的实现，只用简单的坐标系转换和矩阵变换计算，无须通过复杂的柱面模型，无须考虑鱼眼镜头的参数，只需直接针对鱼眼镜头拍摄的数字图像矩阵。由于像点矩阵是离散的，坐标是以整数表示，在变换过程中难免有小部分原始像素点数据丢失，故在优化的快速展开模型的前提下配合运用内部拼接算法缝合两两具有1/2相同部分的8幅子图，能有效补偿变换过程中像素点数据的丢失和减少图像边缘的误差，改善均匀快速展开模型的“锯齿形”失真。MATLAB

仿真实验证明了该算法的有效性。

【相关文献】

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