校园全景拼接:素材与成图技术解析

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5星 · 超过95%的资源 2 下载量 82 浏览量 更新于2024-11-01 收藏 13.58MB ZIP 举报
资源摘要信息:"该资源是关于校园全景拼接的素材和成图,由陈晓斌完成。标题中的'***'可能表示某种编号或日期,而'陈晓斌'很可能是该项目的负责人或创作者的名字。整个标题突出了主题是'全景拼接',并且明确指出了应用的场景是'校园全景'。 描述部分简洁明了,提供了资源的具体用途,即用于校园全景的素材及成图。这暗示了资源中可能包含了一系列经过拍摄和后期处理的图像素材,以及最终拼接完成的全景图像。'!!!!!!'的使用可能是为了强调该资源的重要性或者紧急性。 标签中的'校园全景'、'全景'和'全景拼接',给出了资源的主要关键词,这有助于在进行资源分类和检索时快速定位。标签是搜索和筛选资源时的关键工具,使得其他需要相关素材的用户能够更容易找到这一资源。 文件名称列表中提到了'*** 陈晓斌 期末',这可能是文件夹或压缩包的名称,暗示了这些素材或成图可能是陈晓斌在某个学期末完成的作品。这可能表明该资源是阶段性成果或特定时期的项目作品,这对于了解资源的时效性和背景信息有一定的帮助。 全景拼接是一种通过软件技术将多张重叠的照片合成为一张360度无接缝的高分辨率全景图片的技术。这种技术在旅游、房地产、校园宣传等多个领域都有广泛的应用。在校园全景的案例中,全景拼接可以帮助展示学校的教学楼、操场、图书馆等重要设施,为潜在的学生或访客提供一个直观的校园体验。 制作校园全景图需要一定的图像采集设备,如单反相机或全景相机,并且还需要专业的图像处理软件,例如PTGui、Autopano Giga等,用于后期的图像拼接和优化。最终的全景图通常可以在网页上嵌入,或者以虚拟现实(VR)的形式提供,用户可以通过鼠标拖动或者VR设备来查看全景内容。 在全景拼接的过程中,拍摄者需要考虑到多个关键因素,如相机的稳定、拍摄角度的准确覆盖、足够的重叠区域以及光线和天气条件等。所有这些因素都会影响到最终全景图的质量。 总结以上内容,该资源是陈晓斌完成的校园全景拼接项目,适用于展示校园环境,包含了素材和最终拼接成图,标签反映了其应用场景和核心制作技术。"
2018-07-19 上传
压缩包中包含的具体内容: 对给定数据中的6个不同场景图像,进行全景图拼接操作,具体要求如下: (1) 寻找关键点,获取关键点的位置和尺度信息(DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现;请参照该算子,自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子)。 (2) 在每一幅图像中,对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子(编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作,运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果)。 (3) 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子,寻找匹配关键点(编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离,实现该操作,运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果)。 (4) 基于图像中的匹配关键点,对两幅图像进行配准。请分别采用最小二乘方法(编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作,运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果)和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵(编辑RANSACFit.m 文件中的ComputeError()函数实现该操作,运行TransformationTester.m文件检查实现结果)。 (5) 基于变换矩阵,对其中一幅图像进行变换处理,将其与另一幅图像进行拼接。 (6) 对同一场景的多幅图像进行上述操作,实现场景的全景图拼接(编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作)。可以运行StitchTester.m查看拼接结果。 (7) 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同,请分析原因。 已经实现这些功能,并且编译运行均不报错!