基于全景图像的拼接算法研究与应用

基于全景图像的拼接算法 基于全景图像的拼接算法是指将多幅在不同时间、从不同视角或由不同传感器获得的图像经过对齐然后无缝地融合在一起，从而得到一幅大视场、高分辨率图像的处理过程。该图像被称为全景图。 图像拼接的主要步骤包括： 1. 图像对齐（registration）：对图像进行对齐，以消除图像之间的几何失真。 2. 图像合成（blending）：将对齐后的图像融合在一起，形成一幅完整的图像。 3. 图像拼接试验：对拼接后的图像进行评估和优化。 图像拼接简介： 图像拼接是指将多幅图像拼接在一起，形成一幅大视场、高分辨率图像的处理过程。传统全景图（panorama）是由在一个固定位置上以不同角度拍摄到的一系列图像拼接而成的大视场图像。多重投影拼接图（multi-perspective mosaic）是由在一些不同位置上拍摄到的一系列图像拼接而成的大视场图像。 图像拼接中的几个主要问题： 1. 使用图像数据和摄像机模型对几何失真进行校正。 2. 使用图像数据及摄像机模型进行图像对齐。 3. 消除拼接图像中的接缝。 摄像机运动模型： 在拍摄过程中由于摄像机镜头的运动，使得拍摄到的相邻两幅图像中的景物会出现几何形变。通过寻找能够恰当地将一幅图像与另一幅图像对准的几何变换来将两幅图像对齐。这些变换被称为对应（homography）。在固定位置拍摄的条件下，我们通常使用8-参数运动模型以及其简化形式来概括或计算这些几何变换。 常见的几何变换： 1. 平移（translation） 2. 旋转（rotation） 3. 水平切变（horizontal shear） 4. 投影（projection） 8-参数运动模型： 假设和分别是一个象素点的新旧坐标，一个二维仿射变换可以写为： 或是 尺度和旋转、垂直切变、水平切变等。 基于全景图像的拼接算法是将多幅图像拼接在一起，形成一幅大视场、高分辨率图像的处理过程。该算法可以应用于计算机视觉、图像处理、机器人视觉等领域。