全景图技术概述

曾经终败给现在 2022-08-27 10:00 156阅读 0赞

一、图像获取

全景图像素材的获取有两种方式：一是采用专门全景设备，如全景相机或者带有鱼眼镜头或者广角镜头的相机；二是利用普通相机拍摄局部图像，然后经过投影后拼接形成全景图。

第一种方法的优点是操作简单，无需复杂建模，非常容易的能够形成全景图，缺点是专用设备价格非常昂贵，不易普及和使用。第二种方法对拍摄要求非常高，通常需要借助一些设备，如三角架等完成拍摄。相对前者更加复杂，但是费用低，仍然为目前的主流。

二、图像投影

由于相邻局部实景图像是在相机转过了一定的角度，在不同的视角上拍摄得到的，因此它们的投影平面存在一定的夹角。如果对局部图像直接进行无缝拼接，将会破坏实际场景中视觉的一致性，比如把一曲线变成了直线等，同时也很难进行无缝拼接。为了维持实际场景中的空间约束关系，必须把拍照得到的实景图像投影到某一曲面上，图像信息以曲面的形式保存在计算机上。投影完成后，去掉了旋转关系，保留了平移关系，为图像的拼接做好了准备。通常，比较常见的全景投影方式有：球面投影、柱面投影和立方体投影。

1、球面模型

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2、圆柱面模型

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3、立方体模型

![0_1316824025BGT2.gif][]

全景图模型可以提供场景水平方向360度全方位浏览，球面全景和立方体全景还能够提供垂直方向180度的浏览，能使人们产生三维立体感，其场景能够拥有非常高的逼真度。

三、图像拼接

图像拼接技术是全景技术的关键技术之一，也是全景制作环节的关键环节，由于相机视角限制和全景相机价格的昂贵，对拼接技术的研究还是非常的有意义的。

1 、拼接的主要用途

图像拼接技术可以解决由于相机等成像仪器的视角大小的限制，不可能一次拍出很大图片而产生的问题。它利用计算机进行匹配，合成一幅宽角度图片，因而在实际使用中具有很广阔的用途。

2 、图像拼接的一般问题

图像拼接的关键是精确找出相邻两张图像中重叠部分的精确位置，然后确定两张图像之间的位置变换关系，最后进行拼接和边缘融合。由于照相机受环境和硬件等条件影响，得到的图像往往存在平移、旋转、缩放、透视形变、色差、扭曲等差别，这些差别大大增加了图像拼接的难度和复杂度。实际应用中最基本的拼接技术主要是考虑平移、缩放和旋转三种变化（A为原图像，A’为变换后的图像）：

（1）平移：A’=A+k；

（2）缩放：A’=sA，其中s为缩放比例；

（3）旋转：A’=rA，其中![0_1316824032L108.gif][]为旋转矩阵。

在这3种变化中，缩放和旋转是较难解决的问题，如何确定两图像间的缩放比例和旋转角度是图像拼接技术的难点。

3 、图像拼接技术流程和核心问题

图像拼接技术的基本流程如图所示。

![0_13168240484403.gif][]

核心问题：图像拼接效果与一关键技术息息相关，即图像的匹配。

4 、图像匹配

图像匹配的目的是搜索同名点，它是计算机视觉和数字摄影测量的核心课题之一，是指寻找部分重叠序列图像的重叠位置以及范围(也称图像对齐)。两幅图像可能取自不同的时间、不同的环境、不同的传感器或者不同的视角，这就造成了图像不仅存在噪声的影响，而且存在严重的灰度失真和几何失真。**图像匹配就是假设有两个矩形区域****A和B，已知B中包含有一个区域A',A'和A是相同的模块，求B中A'的位置。**

从宏观来看，图像匹配的方法可以分为灰度匹配和特征匹配两种。**灰度匹配**以常用的相关系数法为代表，它主要考虑局部区域内灰度的分布状况和统计特性；**特征匹配**要首先提取特征，如边缘特征，纹理特征，信息墒特征等，然后把这些特征用链码或者参数来表示，最后以这些特征为匹配基元。实际上，特征匹配常常和灰度匹配结合使用，即在灰度匹配时引入一些特征量进行约束。

图像匹配系统流程如图所示。

![0_1316824057e13U.gif][]

本部分涉及到的算法还有待进一步研究和整理。

四、反投影

要从全景图像重新构造出视点空间每一个视线方向所对应的视图，必须要对经过正投影处理过的全景图像进行反投影。全景图像的反投影算法解决的主要问题是：从全景图像中重新构造出球面视点空间每一个视线方向所对应的视图。

五、参考文献

1.全景图技术的研究，李云伟，华中科技大学硕士学位论文，2007年.

2.全景图技术应用现状及若干技术问题浅析，胡雪瑾，《今日科苑》2009年24期，283页.

3.全景图拼接算法的设计与实现，杨刚，《重庆工学院学报(自然科学版)》第21卷第9期，107-110页.

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