多視點(diǎn)視頻捕獲及實(shí)時(shí)拼接技術(shù)研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)及拼接技術(shù)可以找到多幅圖像的相對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)，并獲得寬視角的圖像。目前圖像配準(zhǔn)及拼接技術(shù)在醫(yī)學(xué)、遙感、虛擬現(xiàn)實(shí)、視頻圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，成為當(dāng)前圖像處理的一個(gè)研究熱點(diǎn)?；陟o止圖像的配準(zhǔn)及拼接技術(shù)已經(jīng)成熟，并得到了廣泛的應(yīng)用，對(duì)于視頻圖像處理的實(shí)時(shí)拼接技術(shù)還沒有很好的解決方案，本文探討了視頻圖像實(shí)時(shí)拼接技術(shù)的一些關(guān)鍵技術(shù)。本文的主要研究成果如下： 1.本文給出了圖像插值的主要方法的實(shí)現(xiàn)結(jié)果，并對(duì)圖像縮放

2、效果進(jìn)行了分析和對(duì)比，給出了使用雙線性插值實(shí)時(shí)視頻縮放的實(shí)現(xiàn)方案，結(jié)果表明，在設(shè)定幀速在30幀/秒的前提下，對(duì)于任意大小一幅圖像放大至640×480的圖像，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的縮放。 2.針對(duì)特征匹配過程時(shí)間復(fù)雜度較高的情況，提出了一種減少RANSAC迭代次數(shù)的特征點(diǎn)匹配的改進(jìn)方法，實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)方法提高了匹配的速度和準(zhǔn)確率。 3.針對(duì)特征點(diǎn)匹配的亞像素級(jí)精度要求，討論了獲取亞像素對(duì)應(yīng)點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)方法，給出了在減少運(yùn)算的情況下，盡可

3、能提高亞像素精度的實(shí)現(xiàn)方案。 4.討論了圖像融合技術(shù)，包括算法復(fù)雜度低可以實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的線性融合算法和算法復(fù)雜度高但可以獲得清晰的全景圖像的可用于靜止圖像拼接的多頻帶融合算法。 5.給出了SIFT特征匹配的全景圖生成的各個(gè)過程。包括尺度空間的生成、極值點(diǎn)的檢測(cè)和定位、不穩(wěn)定點(diǎn)的剔除、特征點(diǎn)描述算子的生成、用于特征點(diǎn)匹配的K-D樹算法。介紹了SIFT特征匹配的各種簡(jiǎn)化算法和基于GPU的實(shí)現(xiàn)。并給出了全景圖生成的實(shí)現(xiàn)結(jié)果。