球形全景图像的自动拼接

第12卷 第2期2007年2月中国图象图形学报Journa l o f I m age and G raphicsV o.l 12,N o .2Feb .,2007基金项目:山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目(03BS001);山东省自然科学基金重点项目(Z2005G02)收稿日期:2005-06-27;改回日期:2005-11-28第一作者简介:赵辉(1981~ ),男。

2006年于山东大学获信息处理专业工学硕士学位。

主要研究方向为图像处理、计算机视觉。

E -m ai:l bugzhao @sdu .edu .cn一种改进的全景图自动拼接算法赵 辉陈 辉于 泓(山东大学信息科学与工程学院,济南 250100)摘 要 提出了一种带有图像自动排序功能的全景图全自动拼接算法。

首先利用相位相关法对输入图像进行排序,同时估算角点匹配区域以加快角点匹配速度,提高匹配稳健性;然后使用RANSAC 算法去除外点,采用奇异值分解法配合L M 非线性优化方法求解变换参数,提高配准精度;最后使用多频带融合算法进行图像混合以改善线性加权融合算法带来的高频细节模糊;算法中还设有检测机制以确保L M 优化顺利进行。

与现有算法相比,对于图像重叠区域较小、图像中含有运动物体、重复性纹理等较难自动拼接的情况,使用该算法可以有效提高拼接成功率,缩短总体拼接时间,而且合成的图像清晰度较高。

实验结果表明该算法具有较好的实用价值。

关键词 相位相关法 角点匹配 奇异值分解最小二乘法 全景图 多频带融合中图法分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1006-8961(2007)02-0336-07An I m proved Full y -auto matic I mage M osaic A l gorith mZ HAO H u,i C H EN H u,i YU H ong(S c hool of Informa tion S cie n ce and T ec hnology ,Shand ong University ,Jinan 250100)Abstrac t In this paper ,an i m proved f u lly-au t om atic i m age mo sa i c a l go rith m is presented .F i rstl y ,phase corre l a tion i s used to sort the uno rdered i m age sequence and rough l y compu te the transl a ti on o ffset bet ween adjacent i m ages ,wh i ch speeds up co rner m a tch procedure and i m proves m atch i ng stability as w el.l Secondl y,RAN S AC a l gor ith m is used t o e li m ina te outli ers to ensure effecti veness o f the m atched corner pairs .T hen ,S i ngu l a r V a l ue D eco m pos ition -L east Square (SVDLS)m ethod and L evenberg -M arquardt opti m iza tion are used to robustl y deter m i ne t he 8para m eters transfo r m m ode,l wh i ch a i m s to reduce the reg istrati on error and a lso i m prove the stab ilit y when handli ng very s m a ll number o f m atched co rners .A t t he l ast o f the algor it h m,a m ulti-band blend i ng techn i que is used to genera te t he fi nal panora m a .Invali d para m eters are v erified by the translati on o ffse t to m ake L evenberg-M arquardt op ti m ization m ore successful and robust .T he exper i m enta l res u lts show that t he propo sed i m age mosaic a l go rith m exceeds ex i sti ng ones a t ma tch i ng speed ,stability ,and i t has less b l ur o r ghost e ffect a fter blending ,espec iall y when t here are no i se ,m ov i ng ob jects ,repeated tex ture and s m a ll overlaps presented i n t he i m ages .K eywords phase co rre lati on ,corner m atch i ng ,SVDLS ,panora m a ,mu lti-band blendi ng1 引 言近年来全景图自动拼接技术[1~4]一直是计算机视觉领域的研究热点。

全景图像拼接技术综述与改进概述：全景图像拼接技术是指将多张相互有重叠区域的图像通过某种算法的处理，合成为一张无缝衔接的全景图像的过程。

全景图像拼接技术在虚拟现实、摄影、地理信息系统等领域具有广泛应用。

本文将对全景图像拼接技术的原理、算法以及当前的改进方法进行综述。

一、全景图像拼接技术的原理全景图像拼接技术的实现主要包含以下几个步骤：1. 特征提取与匹配：通过检测图像中的特征点，并计算特征描述子，从而实现不同图像之间的特征匹配。

2. 图像对齐：通过特征点匹配结果，确定图像之间的相对位置关系，并进行图像的配准，使得其能够对齐。

3. 图像融合：将对齐后的图像进行融合，消除拼接边缘的不连续性，实现无缝衔接的全景图像输出。

二、当前的全景图像拼接算法1. 基于特征点的算法：例如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法，通过提取图像的局部特征点，并进行匹配。

这种算法能够识别出旋转、尺度和视角变化，但对于大尺度图像的拼接效果有限。

2. 基于全局变换的算法：例如全景图像的球面投影映射（Spherical Projection Mapping）算法和全景图像的柱面投影映射（Cylindrical Projection Mapping）算法。

这些算法通过将图像映射为球面或柱面，并进行参数化变换来实现图像的拼接，能够处理大尺度图像，但在局部区域的拼接上可能存在一定的失真。

3. 基于深度学习的算法：近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了重大突破。

通过使用深度卷积神经网络，如Pix2Pix和CycleGAN等模型，能够将拼接任务转化为图像到图像的转换问题，取得了较好的拼接效果。

三、全景图像拼接技术的改进方法1. 自动拼接线选取算法：采用自适应拼接线选取算法，根据特征点的分布和拼接图像的几何结构，自动选择合适的拼接线，减少拼接过程中的人工干预，提高拼接效率和准确性。

2. 拼接失真校正算法：解决基于全局变换的算法中局部区域存在的失真问题。

基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法导言：随着全景摄影和虚拟现实技术的快速发展，全景视频成为了人们获取沉浸式体验的重要手段。

然而，在全景视频制作过程中，多个视频的拼接成为了一个技术难题。

本文将探讨基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法，详细介绍了该方法的原理、步骤，并讨论了其应用前景和潜在问题。

一、引言全景视频是一种能够提供全景观看体验的视频形式。

它通过将多个视频片段进行拼接，使观众能够在一个视野内观察到全景场景。

而实现多个视频的拼接，其中最关键的一环就是寻找合适的拼接点，进行平滑的视频过渡。

二、方法原理基于三维球面模型的全景视频实时拼接方法在寻找拼接点的过程中采用了三维球面模型，具体步骤如下：1. 视频预处理在进行拼接之前，首先需要对原始视频进行预处理。

这包括视频的去噪、色彩校正、去除逐帧的插值等操作，以保证后续拼接的精确性。

2. 视频球面映射将预处理后的视频映射到三维球面模型上，将球面分割成一系列三角形，并对每个三角形进行纹理映射。

同时，记录每个三角形的位置和大小信息，为后续的拼接做好准备。

3. 欧拉角计算欧拉角是描述物体在三维空间中旋转和倾斜的参数。

通过计算每个视频片段的起始欧拉角和终止欧拉角，得到两个相邻视频之间的旋转和倾斜参数。

4. 拼接点匹配通过比较两个相邻视频中的特征点，使用特征匹配算法寻找拼接点。

在球面模型中，特征点的匹配是通过计算每个三角形的法线向量和颜色信息进行的。

5. 视频拼接找到拼接点后，通过线性插值的方式将两个相邻视频进行平滑过渡，并将它们拼接在一起。

平滑过渡的关键在于欧拉角的调整，保证拼接点处的视频连贯性。

三、方法步骤1. 视频预处理a. 去噪：使用去噪算法对视频进行降噪处理，提高视频质量。

b. 色彩校正：通过色彩校正算法调整视频的亮度、对比度和饱和度，使色彩更加真实。

c. 去除插值：去除连续帧之间的插值，减小视频中的运动模糊。

数码图像处理-2(全景照片的拍摄与自动拼接1)人眼睛正常视角约为水平90度，垂直视角70度，但人类从没停止过对宽广视角的追求。

相机的标准镜头只有46度视角，人们设计出广角镜头甚至鱼眼镜头，以把场景拍得更宽。

数码影像后期方便的拼接功能使500万像素相机，做出的全景照片，总像素轻易达到2000万以上，这是全景方式吸引人的主要原因。

传统的全景拍摄，如拍摄集体照时常用一种专门的旋转式相机，可将90°至360°的景物，在二维胶平面上展现出来，这种相机虽然一次可以直接拍出一张全景图像，但价格昂贵且不能做普通拍摄。

现在我们要讨论的是，用一般镜头拍摄全景接片。

1、全景照片的前期拍摄准备拼接的照片要求单视点拍摄，拍摄时要固定一个点，相机围绕这个点旋转，间隔一定角度取一个景，重要的是使相邻的两张照片有所重叠，做到这点，后期的一些拼接软件才可以方便识别出拼接位置，做到天衣无缝。

此外要求这组照片要用同一拍摄参数，如焦距、快门时间和曝光组合。

多数中高档数码相机都有全景拍摄模式， Canon、Olympus、Fujifilm的大多数中高档DC都有全景拍摄模式，通过与厂商提供的专用拼接软件相结合，使照片合并效果能够达到完美的境地。

如Canon G1在切换到“全景照片”模式时，可以选择几种排列方式，包括从左至右、从右至左、从上到下、由下而上、上下左右五种，然后依次拍摄。

在拍摄时，还要注意一些技巧才能做到事半功倍，要注意避免在有太多运动物体的地点取景，在拼接交汇处的重叠量达到每张照片的15%左右。

Canon所使用的拼接软件Photo Stitch称为数码神针，它要求，只有做到这点才能让Photo Stitch正确识别照片的信息，进行准确的拼接。

2、全景拼接软件无论是使用数码相机还是拼接扫描图像，使用手工拼接的方法费时费力，质量难以保证。

根据数码拍摄及电脑后期加工的特性，利用数码相机将一幅全景照片分为几次来拍摄，一样可以达到完美的效果。

创造自己的世界编辑教你拼接360度全景笔者依稀的记得小时候最大的梦想就是统治全世界，做地球的霸主！尽管这个想法十分伟大，可是受限于自身“实力”的不济，以及法制社会的日益完善，梦想至今都没有被实现。

就在笔者快要将其遗忘了的时候，突然摄影以及Photoshop的出现，再次将这个奄奄一息的梦给“唤醒”了，原本遥不可及的梦想现在已经变得近在咫尺。

相信所有人在看到上面这幅照片时，都被其夸张的视觉效果震撼了。

360度的全景加上球形的视角，仿佛就如同一颗小行星般存在。

这样的照片是怎样做出来的呢？对相机有什么特殊要求吗？制作过程是不是很复杂？别着急，今天笔者就带领大家，用自己手中的相机，来制作一颗属于自己的“星球”。

想要得到这样一幅小行星照片，相机以及广角镜头是必不可少的。

相机方面以单反和单电最佳，拍摄出来的画质也最好；卡片、微单相机亦可，只是在画质上会稍逊于用专业单反拍摄的照片。

镜头方面并无定律，它取决于你拍摄的地点，如果拍摄地点比较狭窄，那么最好使用焦距在16mm的超广角镜头；如果拍摄的场地比较宽阔，诸如城市广场，那么使用焦距在35mm的普通广角镜头也行。

除了拍摄器材外，我们还需要借助三脚架的帮助。

同样对于三脚架的选择我们也没有太高的要求，普通家用三脚架即可。

当然如果你拥有那种标有旋转刻度的高端脚架，那就再好不过。

上图就是笔者拍摄所采用的全部器材：一台佳能6D单反相机，一支16-35mm广角镜头，以及一个普通家用脚架。

全景照片的拍摄过程及要点接下来我们就扛起准备好的器材出发吧。

从理论上讲，拍摄地点最好选择在比较空旷的广场上，并且周边最好有一些建筑物做参照，这样制作出来的照片效果会比较好。

笔者的拍摄地点就选择在了北京的太庙，一来那里的游人比较稀少，再者就是古色古香的建筑风格看起来很特别。

相机要采用垂直拍摄的方式为了拍摄出位置“方正”的全景照片，笔者首先将三脚架放置在了广场的正中央，然后将相机以垂直拍摄方式固定起来，固定时可以参考相机内的水平仪。

基于图像拼接的球面全景图研究的开题报告一、研究背景和意义随着虚拟现实技术的飞速发展，全景图作为一种重要的展示方式，越来越受到人们的关注和重视。

球面全景图是一种全景图的形式，它能够将整个场景呈现给观察者，并且更加真实自然。

球面全景图的制作采用了图像拼接技术，这意味着需要对多张图像进行拼接和融合处理。

在实际应用中，不同的拍摄位置、拍摄角度、光照条件和相机参数等因素都会对拼接效果产生影响，因此提高球面全景图的拼接质量是非常重要的。

本研究旨在通过对球面全景图制作的相关技术进行深入研究和探索，提高球面全景图的拼接质量和制作效率，并且研究其应用于虚拟现实领域，为未来人类与计算机互动提供更为真实和自然的体验。

二、研究内容和方向本研究的主要内容和方向如下：1.基于球面坐标系的图像拼接算法研究。

球面坐标系是球形物体的数学表示方法，它能够很好地解决图像拼接中的几何扭曲问题。

本研究将探索如何将球面坐标系应用于图像拼接算法中，并且基于这种算法实现球面全景图的拼接。

2.非重叠区域图像融合算法研究。

在图像拼接中，由于相机视野与叠合区域存在重叠问题，需要对重叠区域进行图像混合。

但是在非重叠区域中，如何进行图像融合是一个重要的问题。

本研究将通过探究不同的图像融合算法，提高球面全景图的拼接质量。

3.球面全景图制作中的光照补偿算法研究。

光照不均匀是影响球面全景图拼接质量的一个重要因素，为此本研究将研究如何通过光照补偿算法来解决光照不均匀问题，保证球面全景图的真实自然。

三、研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术路线：1.文献调研。

通过查阅相关文献，了解前人在球面全景图制作中所采用的技术和方法，并且掌握球面全景图制作的常用技术和原理。

2.算法设计。

基于球面坐标系，设计适用于球面全景图拼接的图像拼接算法和非重叠区域图像融合算法，并且探索球面全景图制作中的光照补偿算法。

3. 系统实现和测试。

在平台上实现所设计的算法，并且进行实验测试，评估所设计的算法的拼接质量和制作效率，并且对算法进行优化和改进。

第6章全景图像的拼接技术全景图像(全景图)的拼接是指利用摄像机的平移或旋转得到的部分重叠的图像样本，生成一个较大的甚至360°的全方位图像的场景绘制方法。

换句话说，就是给定某个真实场景的一组局部图像，然后对这一组图像进行拼接，生成包含这组局部图像的新视图。

目前全景图像基本可分为柱面、球面、立方体等形式，以柱面和球面全景图最易实现而普遍采用。

本节主要介绍柱面和球面全景图像的拼接算法。

全景图的拼接一般有以下几个步骤。

(1)将从真实世界中拍摄的一组照片以一定方式投影到统一的空间面上，如立方体、圆柱体和球体表面等，这样这组照片就具有统一的参数空间坐标。

(2)在这个统一的空间对相邻图像进行比较，以确定可匹配的区域位置。

(3)将图像重叠区域进行融合处理，拼接成全景图。

在全景图的拼接中，一般都是根据图像序列中相邻两幅图像的重叠区域的相似性来实现的，有基于特征的方法和直接方法等。

本章将主要从基于特征的方法和直接方法两方面介绍柱面和球面全景图像的拼接算法技术。

6.1 柱面全景图像拼接技术本节分为两部分：第一部分是基于特征的拼接算法，这种算法主要从两幅图像中选择一系列特征，然后根据相似性原则进行图像间的特征匹配，这一部分介绍了基于特征点和特征块匹配的全景图像拼接算法；第二部分是基于相位相关拼接算法，这种方法是直接从图像的重叠区域对应像素灰度值出发考虑，利用所有可利用的数据实现很精准的匹配。

6.1.1基于特征的拼接算法1.基于特征点的拼接算法本节提出一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。

首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下：然后提取各图像的尺寸不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)特征点，通过特征点匹配完成两幅图像的配准；再根据配准结果计算出图像间的变换参数；最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。

1)柱面投影变换在进行柱面全景图的拼接过程中，为了保持实际场景中的空间约束关系和实际场景的视觉图6.1.1 柱面投影变换示意图一致性，需将拍摄得到的反映各自投影平面的重叠图像序列映射到一个标准的柱面坐标空间上，即柱面投影，得到柱面图像序列，再进行拼接得到柱面全景图。

78 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering图像与多媒体技术• Image & Multimedia Technology【关键词】球面全景图像 电力培训 变电站 可视化随着电力行业快速发展，变电站是电力建设的重要基础。

面向不同类型的变电站，对巡检人员的要求不尽相同。

传统的变电站培训方式主要是专题讲座和实地培训，学员的学习效率不高。

目前，基于球形图像绘制技术和智能移动终端技术的持续发展，全景图像拼接发挥着越来越重要的作用。

该技术最重要的两个步骤就是：特征点匹配和图片匹配。

特征点匹配主要采用SIFT 算法实现，目的是为了找到两幅图像相同的特征点并将其进行匹配。

图片匹配则是找到图像之间所有重叠的部分，将其拼接后得到一幅全景图。

通过全景图重现技术，用户体验变电站场景变得更逼真，需要携带的硬件设备也更加轻便。

因此，本文论述的是如何使用基于全景图形拼接技术重现变电站内部可视化，并用于电力培训，让学员真切感受“实体化”的变电站。

1 技术背景球形全景图拼接是目前国内外图像处理应用领域较广泛的新兴技术之一。

球形全景图主要通过硬件设备实现增强现实技术，应用领域包括军事训练，科技研发，教育培训等领域。

近年来，随着智能终端技术革新，快速高效的计算能力和优秀的硬件性能，球形全景图的素材收集变得更加便捷，取得的图像质量也明显改善。

技术特点：球形全景图像是超广角图，可以通过一个视角把附近环境保存。

超广镜头基于球面全景图像拼接的变电站内部可视化研究和应用文/邢显锋 劳卫伦要求视角水平为360°，垂直为180°。

球形全景图制作主要分两个步骤，一是收集球形全景图素材，二是使用相关软件拼接素材后通过Android 等相关技术嵌入到增强现实设备中。

1.1 收集素材简单、快速一个正常的场景所需的时间平均为20分钟左右。

总的来说，相对于另一种主流重现场景技术的三维建模更加快速。

基于图像拼接的球面全景图探析摘要：全景图像生成是一个重要的研究内容，使用图像渲染技术实现周围环境信息的表达，给观看者呈现出真实的三维场景。

全景图像拥有出色的视觉效果和最好的观察习惯，本文对通过对全景拼接技术的研究，对球面全景图的生成技术进行论述。

关键词：图像拼接；图像配准；全景图；球面全景图目前全景图像拼接技术是研究最广泛的技术之一，通过捕获场景内中心用户的视图模型生成全景图像，把场景中的环境通过虚拟现实的方式表现出来。

一、全景图像拼接技术在构建虚拟场景时，全景图是一个重要的表现方法。

在实际生活中，我们看到的图像空间是孤立的，将所有孤立的信息收集起来并进行连接，使周围环境的图像形成一个统一的整体，这是我们对全景的初步认识。

在虚拟现实系统中，全景图的生产处理是其实现的关键，而在生产处理过程中，全景图拼接技术吸引了越来越多的关注，已成为图像和图形研究的热点领域。

近年来，全景拼接技术不断深化和完善，计算机视觉和计算机图形学两个研究领域相互补充，使拼接技术成为研究的焦点。

在计算机视觉领域，全景拼接主要集中在可视化研究。

全景拼接技术可以将一系列真实图像匹配缝合，最后生成一个更接近现实环境的新视图。

中国对于全景图的认识由来已久，著名绘画作品《清明上河图》就是经典的全景图之一。

我国现代全景拼接技术起步较晚，直到近些年，随着我国具有商业价值的全景研究项目的快速发展，以及研究机构和相关行业的高度重视，我国的全景拼接技术得到迅速发展。

二、图像拼接的基本流程首先，通过采集获取待拼接的图像序列。

其次，进行图像预处理，包括图像校正和图像去噪，尽可能的去处图像中的几何畸变和噪声点，还原真实图像。

第三步是图像配准，即从输入图像中找出具有重叠区域的待拼接图像，提取特征信息进行配对，由对应点求解重叠图像间的变换矩阵。

最后，使用图像融合技术实现全景图无缝拼接。

图像预处理的主要工作是校正图像的几何畸变，抑制噪声点，以便后续的图像处理工作的顺利进行。

球幕投影、穹幕投影、4D影院---球形面投影解决方案投影机镜头（机器本身自带的镜头）除去标准镜头外，根据视场角大小粗略分为广角镜头（也就是口语中的短焦镜头）、超短焦广角镜头、长焦镜头、数字鱼眼镜头4种。

普通的标准镜头，视场角一般在60°以下，往往应用于教学。

而广角镜头根据投射比的大小，视场角达到60—90之间，应用于短距离投射大画面、互动投影、多通道环幕投影立体投影、背投一体机、会议室、移动投影等工程，而投射画面往往以4：3、16：9平面显示或者环形、柱形幕为主。

鱼眼镜头因其独特的设计，专注于球面显示，视场角则达到120°以上，应用于天文馆、科技馆、3D(4D)动感影城、展览展示、虚拟仿真、虚拟视景等整球、半球、穹幕工程。

可广泛用于娱乐、天文教学、科普、会展等行业。

数字鱼眼镜头投影方式与传统的放映机或者多台投影机拼接融合相比，则显得更加专业，更适合球幕、半球、穹幕等天文馆、科技馆显示工程。

忽略传统的放映机（几乎已经没有市场），多台投影机拼接融合在众多方面略于数字鱼眼镜头：从显示效果方面对比：一:色差，投影机在出厂时，每台的投影效果都会有细微的区别，不可能达到一致性，当应用于半球投影时，应该使用5台投影机加装5台超短焦广角镜头，假如我们在众多同款式投影机中选择出接近的5台来，应用于半球投影并进行拼接融合，然后肉眼观察最终效果，也会产生明显的区别，当应用于整球投影工程时，则需要11台投影机+11支广角镜头来完成显示效果，色差会更加明显。

这是不可避免的，就是所谓的色差。

而我们用数字鱼眼镜头投射半球只需一台投影机加装1台数字鱼眼镜头，永远不存在色差问题，当投射整球时，只需两台投影机+两台鱼眼镜头，色差问题会有，但是用肉眼肯定是观察不出来。

二：亮度，同上，出场后的亮度大致相同，同样一款投影机，厂商标的亮度为5000流明（ISO），但是我们用照度计测量时，都会有略微的不同，有的5020流明，4800流明，4900流明。