多視點視頻捕獲及實時拼接技術(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應(yīng)的特征點，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、視頻圖像處理等多個領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用，成為當(dāng)前圖像處理的一個研究熱點?；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，對于視頻圖像處理的實時拼接技術(shù)還沒有很好的解決方案，本文探討了視頻圖像實時拼接技術(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現(xiàn)結(jié)果，并對圖像縮放

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

3、能提高亞像素精度的實現(xiàn)方案。 4.討論了圖像融合技術(shù)，包括算法復(fù)雜度低可以實時實現(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過程。包括尺度空間的生成、極值點的檢測和定位、不穩(wěn)定點的剔除、特征點描述算子的生成、用于特征點匹配的K-D樹算法。介紹了SIFT特征匹配的各種簡化算法和基于GPU的實現(xiàn)。并給出了全景圖生成的實現(xiàn)結(jié)果。