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圆柱全息投影原理今天来聊聊圆柱全息投影原理。
你知道吗？在一些科技馆或者高级的展览会上，有时候会看到那种特别酷炫的圆柱周围显示着立体的影像，就像有个真实的东西漂浮在圆柱里面一样，这就是圆柱全息投影。
其实在刚见到这种东西的时候，我就特别好奇，这到底是怎么做到的呢？这就要说到全息投影的基本原理啦。
简单来说，全息投影是记录并再现物体光波信息的技术。
我们可以把光波想象成一群特别听话的小蚂蚁在搬运信息，每只小蚂蚁都带着物体特定的位置、颜色还有形状等特征。
全息投影技术就像是一个超级记忆力超群的快递站，它能完整地记录这些小蚂蚁（光波信息）是怎么排列的，然后再准确地按照这个记忆把它们重新排列出来，这样我们就能看到跟真实物体一摸一样的三维影像了。
那么圆柱全息投影呢？打个比方吧，如果说一般的全息投影是在一个平面上搭积木（当然这里的积木是指光波信息啦），那么圆柱全息投影就是在一个圆柱体的表面上搭积木。
首先得有个合适的光源，这个光源就像是小蚂蚁（光波）的工厂，不停地制造携带物体信息的光波。
哈哈，是不是有点奇葩的想法？但这样想就比较好理解嘛。
然后通过特殊的设备，比如全息胶片或者空间光调制器，把这些光波按照预先计算好的方式反射或者折射，围绕着圆柱的表面“画”出物体的三维形状。
老实说，我一开始也不明白为什么一定是圆柱，后来才知道圆柱这个形状在反射光波的时候可以形成一种连续的、全方位的视觉效果，就好比是圆形的舞台比方形的舞台能让更多人看到表演一样。
说到这里，你可能会问那这种技术有没有什么特别需要注意的地方呢？那肯定有啦。
比如周围的光线环境就很重要，如果周围光线太强，就像一群捣乱的小动物，会把小蚂蚁（光波）辛辛苦苦搬来的信息给搞乱，最后显示的效果就会大打折扣。
而且设备的精度要求也很高，要是某个小设备不准，那就像搭积木有一块放错了位置，可能整个影像就会变形或者模糊。
咱们再聊聊实际应用案例吧。
在商业展示方面，一些高级的珠宝店会用圆柱全息投影来展示最新款的珠宝。
柱面全景图像的实现技术
蔡茂国;杨淑雯
【期刊名称】《深圳大学学报：理工版》
【年(卷),期】1998(015)002
【摘要】柱面全景图像是基于图像的虚拟现实技术的一个关键组成部分。
本文介绍一种利用线阵ＣＤ摄像机实现３６０度柱面全景图像的方法，该方法可以实现任何角度实时图像画面的不失真恢复显示。
【总页数】4页(P39-42)
【作者】蔡茂国;杨淑雯
【作者单位】深圳大学信息工程学院新技术研究中心;深圳大学信息工程学院新技术研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.柱面全景图像拼接方法的仿真分析 [J], 朱宁宁
2.柱面全景图像视图合成中的关键问题研究 [J], 陈旺;徐玮;张茂军;熊志辉
3.互补柱面全景图像对的差异分析及其配准 [J], 张鹏飞;张茂军;王炜;陈立栋;熊志辉
4.一种快速的柱面全景图像拼接算法 [J], 安然;张秀林;刘玉
5.基于虚拟现实的柱面全景图像拼接方法研究 [J], 王丹丹;陈康
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一种相机标定参数的柱面全景影像拼接方法随着人工智能的发展，现代的相机标定系统已经能够实现大规模的数字图像处理操作，包括柱面全景影像拼接。
柱面全景影像拼接技术的主要作用是，将多张全景图片拼接成一张完整的全景图片。
这需要计算机视觉技术完成图像校准和点匹配，以确定每张图片彼此之间的位置关系。
本文介绍了一种基于相机标定参数的柱面全景影像拼接方法，该方法通过检测相机标定参数来获取每张图片的空间中的归一化坐标，从而实现拼接操作。
具体来说，该方法首先需要针对每张图片进行头部校准，以确定图像在视觉坐标系中的位置。
然后，通过检测相机标定参数，将图像的视觉坐标系转换为归一化坐标系，以确定图像在空间中的位置关系。
最后，利用这些信息，系统将每张图片拼接在一起，从而实现柱面全景影像拼接。
该方法具有许多优点，首先，它非常有效：只需要针对每张图片的头部校准，就可以轻松地实现柱面全景影像拼接。
另外，它也能有效提高图像拼接的准确性：利用相机标定参数，可以精准地确定图像之间的位置关系。
最后，它能够很好地处理多种复杂的拼接情况，比如缩放、旋转和偏移等。
本文介绍了一种新颖的基于相机标定参数的柱面全景影像拼接方法，该方法既有效又能实现准确的拼接。
它有着多种优点，可以满足实际应用场景的要求。
然而，该方法仍然存在一些不足之处，例如，图像质量低时可能会影响标定精度，从而导致拼接效果不佳。
为了解决这一问题，可以考虑开发新的图像增强技术，以改善图像质量，提高拼接的准确性。
总之，基于相机标定参数的柱面全景影像拼接技术可以满足实际应用中的要求，它可以有效地实现高准确度、高效率的拼接操作。
未来，需要研究者进一步完善和改进该技术，以使其更加完善、精确、高效。
一种基于频域相关技术的柱面全景图生成方法
李忠新;茅耀斌;王执铨
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2004(040)011
【摘要】在虚拟全景空间的构建中,360.柱面全景图象拼接是一项关键技术.该文通过对拍摄的实景图象做快速傅立叶变换,利用图象互功率谱的相位信息来实现全景图象的拼接,实验表明该方法大大提高了拼接速度,并且能够有效地克服图象间光照变化对拼接的影响,是一种快速实用的全景图拼接方法.
【总页数】3页(P81-82,145)
【作者】李忠新;茅耀斌;王执铨
【作者单位】南京理工大学自动化系,南京,210094;南京理工大学自动化系,南京,210094;南京理工大学自动化系,南京,210094
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种多幅单视角图像的双投影柱面全景图生成算法 [J], 吕莉;樊棠怀;王鑫;黄陈蓉;樊飞燕
2.一种基于多边形柱面全景图的虚拟漫游新方法 [J], 王海颍;秦开怀
3.一种基于多边形柱面全景图的虚拟漫游新方法 [J], 王海颍;秦开怀
4.一种基于凸曲面反射镜的柱面全景图像无缝快速生成系统 [J], 徐玮;王炜;张茂军;
吴玲达
5.一种柱面全景图的生成算法 [J], 蒋晶;刘同明
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柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术吴丽萍;胡郁【摘要】当前图像平滑方法对尺度、视差和光照变化较大的柱面全景图图像拼接部分的处理效果不佳.为此,提出一种新的柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术,依次对待拼接源图像进行柱面投影,获取不同柱面图像序列,求出柱面平移量,通过融合获取柱面全景图像.将最小灰度差异点看作拼接点,通过调整灰度差,经拼接缝定位与拼接缝消除两个阶段实现图像平滑处理.将完成平滑处理后的柱面全景图像生成虚拟现实场景,应用于不同领域.实验结果表明,采用所提方法进行柱面全景图像拼接中图像的平滑处理,在尺度、视差和光照变化较大情况下仍可达到无缝拼接;且拼接部分图像质量和完整性较高.%The current image smoothing method has poor processing effect on the cylinder panoramic image mosaic with larger scale,parallax and illumination.Therefore,the virtual reality technology is an image smoothing cylindrical panoramic image stitching in the new order,the mosaicked source image using cylindrical projection,obtaining different cylindrical image sequence,calculate cylindrical translation and cylindrical panoramic image acquisition by fusion.According to the adjustment of the gray difference,the image processing is realized by adjusting the difference of the gray level,and the two stages of the seam location and the joint are eliminated.It will be used to generate the virtual reality scene after the smooth processing of cylindrical panoramic image.The experimental results show that the proposed method for image smoothing cylindrical panoramic image mosaic of the disparity in scale,and illumination changes under thecondition of large can achieve seamless,and the splicing part image quality and high integrity.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)031【总页数】6页(P271-276)【关键词】柱面全景图;图像;平滑;虚拟现实技术【作者】吴丽萍;胡郁【作者单位】上海出版传媒研究院,上海200093;上海出版传媒研究院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41近年来，柱面全景图像拼接技术成为逐渐被广泛应用的一种视觉技术，其是一种通过图像绘制方式产生客观真实图形的虚拟现实技术[1,2]。
柱⾯全景图像⽣成关键技术_赵⽟清中外企业家2010年第4期（下）总第347期⼯程科技·Proj ect Science在⼈们实际⽣活和⼯作中往往需要获得宽视⾓、⾼分辨率的全景图像，但是由于摄像设备的机械限制，⼀般只能得到局部的成像，⽽得到全景图像的硬件设备（全景相机、⼴⾓镜头等）⼀般⽐较昂贵，不适合普遍应⽤，于是⼈们提出了利⽤计算机进⾏图像拼接来获得全景图的⽅法。
⽬前全景图像⽣成技术⼴泛应⽤于数字视频、运动分析、虚拟现实技术、医学图像分析、遥感图像处理等领域。
柱⾯全景图像⽣成的基本思想是根据图像重叠部分将多张衔接的图像拼合成⼀张⾼分辨率全景图。
这些有重叠部分的图像⼀般由两种⽅法获得：⼀种是固定照相机的转轴,然后绕轴旋转所拍摄的照⽚；另⼀种是固定照相机的光⼼，⽔平摇动镜头所拍摄的照⽚。
实景图像的柱⾯正投影算法是为了将多张实景图像投影到⼀个圆柱⾯上，以柱⾯全景图像的形式存储。
这样⼀⽅⾯消除了实景图像之间可能存在的重复景物信息，同时也得到了每张实景图像上的象素点在视点空间中的⽅位信息。
对实景图像进⾏柱⾯正投影变换以后，需要对它们进⾏拼接，形成柱⾯图像。
全景图拼接⼀般分为两类：（1）图像匹配；（2）图像的拼接。
图像的匹配和图像拼接是两个相似⽽且相关的问题，通常认为拼接和配准的主要区别在与各⾃重合区域的⼤⼩，此外配准的对象可以来⾃于不同的图像源，⽽拼接通常是将同⼀个图像源产⽣的对同⼀物体的不同部分的图像结合在⼀起。
另⼀⽅⾯，匹配也是拼接中的最关键的⼀步操作。
⼀、图像匹配算法1.基于空间的像素匹配算法早先的像素匹配算法是⽤图像在相邻有重叠部分的图像上平移，然后⽐较两张图像覆盖区域各个像素的匹配程度，进⾏所有可能的平移之后选择最匹配的⼀种情况，该算法运算量极⼤，⽽且不能解决图像旋转和尺度缩放的问题。
基于使⽤全局搜索的运算量太⼤,有⼀些改进算法选取第⼀幅图像中的重叠部分的⼀块矩形区域作为模板,在第⼆幅图像中搜索相似的对应块,计算其相关度,相关度最⼤的位置为匹配的位置,该算法运算量有所减少,但仍然很⼤。
柱面全景图像生成关键技术作者：赵玉清孙继银徐宏波来源：《中外企业家·下半月》 2010年第4期赵玉清，孙继银，徐宏波（第二炮兵工程学院，西安 710025）摘要：全景图是基于图像绘制技术的主要内容。
实景图像的柱面正投影算法是为了将多张实景图像投影到一个圆柱面上，以柱面全景图像的形式存储。
对现有和经典图像配准和图像拼接方法根据其本质特征进行分类。
并分析各方法的优缺点最后提出未来发展的方向。
关键词：全景图；图像匹配；图像拼接中图分类号：J41 文献标识码：A 文章编号：1000-8772（2010）08-0149-02在人们实际生活和工作中往往需要获得宽视角、高分辨率的全景图像，但是由于摄像设备的机械限制，一般只能得到局部的成像，而得到全景图像的硬件设备（全景相机、广角镜头等）一般比较昂贵，不适合普遍应用，于是人们提出了利用计算机进行图像拼接来获得全景图的方法。
目前全景图像生成技术广泛应用于数字视频、运动分析、虚拟现实技术、医学图像分析、遥感图像处理等领域。
柱面全景图像生成的基本思想是根据图像重叠部分将多张衔接的图像拼合成一张高分辨率全景图。
这些有重叠部分的图像一般由两种方法获得：一种是固定照相机的转轴,然后绕轴旋转所拍摄的照片；另一种是固定照相机的光心，水平摇动镜头所拍摄的照片。
实景图像的柱面正投影算法是为了将多张实景图像投影到一个圆柱面上，以柱面全景图像的形式存储。
这样一方面消除了实景图像之间可能存在的重复景物信息，同时也得到了每张实景图像上的象素点在视点空间中的方位信息。
对实景图像进行柱面正投影变换以后，需要对它们进行拼接，形成柱面图像。
全景图拼接一般分为两类：（1）图像匹配；（2）图像的拼接。
图像的匹配和图像拼接是两个相似而且相关的问题，通常认为拼接和配准的主要区别在与各自重合区域的大小，此外配准的对象可以来自于不同的图像源，而拼接通常是将同一个图像源产生的对同一物体的不同部分的图像结合在一起。
另一方面，匹配也是拼接中的最关键的一步操作。
一、图像匹配算法1. 基于空间的像素匹配算法早先的像素匹配算法是用图像在相邻有重叠部分的图像上平移，然后比较两张图像覆盖区域各个像素的匹配程度，进行所有可能的平移之后选择最匹配的一种情况，该算法运算量极大，而且不能解决图像旋转和尺度缩放的问题。
基于使用全局搜索的运算量太大,有一些改进算法选取第一幅图像中的重叠部分的一块矩形区域作为模板,在第二幅图像中搜索相似的对应块,计算其相关度,相关度最大的位置为匹配的位置,该算法运算量有所减少,但仍然很大。
为了进一步减少运算量,又提出了基于列像素的方法,在第一张图像中选取一定间隔的两列,用该两列像素的比值作为模板,在第二张图像中搜索最佳的匹配,从而确定重叠部分的位置。
该方法很大程度上减少了运算量,但是仍然不能解决旋转和缩放等问题。
2. 基于频域的匹配算法该算法先对两幅待拼接的图像进行二维离散傅里叶变换,假设变换的结果为X(u,v)和Y(u,v),由相关定理可得相关的离散傅里叶变换:其中,QX和QY分别是两幅图像的傅里叶变换的相位。
由公式（2）可看出，相位谱是一个位于两图偏移（u,v）处的δ脉冲函数，因此可度量两图之间的相似程度。
若用极坐标的方式表示两幅图像，则可用相同的方法计算出图像间的旋转角度。
基于频域的算法可克服相关性噪声和频率噪声,可以大大减小几何失真对匹配性能的影响,计算速度快,对小平移量、旋转及变尺度图像的拼接较适合,但是在两张图像重叠部分不大的情况下结果较差。
3. 基于图像灰度的匹配方法基于灰度的方法直接利用图像的灰度信息进行匹配，以此对光源变化较敏感。
这种算法精度较高，但计算量过大。
（1）基于相关性的匹配直接利用两幅图像间的灰度信息。
在源图像中自动或者手动选取模板，建立与目标图像之间的相似性度量，寻找相似程度最大的。
常选取的模板有：比值匹配法：取源图像上间隔一段距离的两列所对应部分象素的差值作为模板。
块匹配法：在源图像中选取一块图像作为模板。
网格匹配法：在块匹配的基础上，先进行粗匹配，在进行步长减半的精确匹配，直到步长为0。
这种算法较前两种运算量都有减少，但由于大量的矩阵计算实际应用中依然偏大，而且很难实现精确匹配。
衡量模板与匹配图像之间相似性的度量方法常用的有：两幅图像灰度的平方差之和；序贯相似度检测；互相关。
（2）相位相关法：由于傅立叶函数缩放、旋转、平移在频域具有对称性，所以将两幅待匹配图像由空域变换到频域。
先用极坐标计算图像旋转，然后通过计算两幅图像功率谱的傅立叶变换得到脉冲函数仅在平移处不为零，计算平移4. 基于特征点的最近邻配准算法这种方法采用基于特征的配准算法对 SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法进行配准。
主要是在尺度不变特征点(Scale Invariance Feature Transform - SIFT)的提取方法提取特征点的基础上，利用特征点的相关几何信息实现两幅图像的配准。
使得在高维空间搜索效率有较大提升。
基于特征的配准法一般分为三个过程:（1）特征提取；（2）利用一组参数对特征作描述；（3）利用特征的参数进行特征匹配。
在两幅图像中用同一种特征提取法提取出特征点，根据相似性原则对两幅图像中的特征点进行匹配。
我们称待配准的图像为基准图像，将与基准图像配准的图像为后续图像。
由于图像背景模糊或特征点没有被检测到等各种原因，使得很多特征点在后续图像中不能得到正确的匹配。
如采取为样本特征点与最近邻特征点的距离设置一个阀值，小于该阀值即判断特征点和样本特征点匹配，从而实现特征点间的匹配。
并可以过滤掉某些不正确匹配的特征点，但执行效果并不太理想，因为某些待匹配特征点具有很大的差异性，也有可能被过滤掉。
我们采用最近邻算法(Nearest Neighbor - NN )进行配准，即采用样本特征点的最近邻特征点距离与次近邻特征点距离的比值来对特征点进行匹配。
最近邻特征点是指与样本特征点具有最短欧几里德距离的特征点。
次近邻特征点是指具有比最近邻距离稍长的欧几里德距离的特征点。
用最近邻与次近邻比值来进行特征点的匹配可以取得很好的效果，从而达到稳定的匹配。
如何找到特征点的最近邻和次近邻是 NN 算法的关键。
穷举法能够找到最精确的最近邻距离,但是数目特别大时，计算量会以指数级别增长，实用性就大打折扣。
我们采用一种在K - D树搜索算法基础上改进的搜索算法BBF(Best - Bin - First)来搜索样本特征点的最近邻和次近邻特征点。
K - D 树搜索算法是二叉检索树的扩展，K - D树的每一层将空间分成两个。
树的顶层结点按一维进行划分，下一层结点按另一维进行划分，以此类推，各个维循环往复。
划分要使得存储在子树中大约一半的结点落入一侧，而另一半落入另一侧。
当一个结点中的点数少于给定的最大点数时，划分结束。
K - D树搜索算法大部分时间花费在检查结点上，并且对高维空间搜索效率降低。
如果通过限制 K - D树中叶子结点数，对叶结点设一个最大数目可以缩短搜索时间。
但是这种改进方法只是根据 K - D树的结构来决定叶结点的检查顺序，只考虑已存储的结点位置，并没有考虑被查询结点的位置。
BBF搜索算法是在K - D树基础上用一个优先级队列实现以结点和被查询结点距离递增的顺序来搜索结点，结点和被查询结点的距离是指它们之间的最短距离。
当沿一个方向的分支搜索一结点时，优先级队列会被加入一个成员，该成员记录了该结点相关的信息，包括当前结点在树中的位置和该结点与被查询结点之间的距离。
当一个页结点被搜索到后，从队列的队首删除一项，然后再搜索包含最近邻结点的其他分支。
该算法具有较高的准确性和较好的鲁棒性。
二、图像拼接算法1. 比值匹配拼接算法该算法的思路是选取一幅图像重叠部分中间隔的一定距离的两列的比值作模板，在第二幅图像中对应重叠区域搜索最佳匹配，找到与第一幅图像索取模板对应的两列，实现拼接。
若Picture1为（W1×H）像素的图像，Picture2为（W2×H）像素的图像，W1和W2可以相等，也可以不等。
Picture1和Picture2为左右重叠关系，Picture1在Picture2的左边，本文暂不考虑垂直方向重叠的问题，垂直方向重叠与水平方向类似。
在 Picture1的重叠区域选取间隔为span的两列像素（第j列和第j+span 列），计算其对应像素比值，即为a模板，a（i）=P1（i，j）/P1（i，（j+span）），其中i∈（1,H），j为选定的列。
在第二幅图像中从第一列起依次取间隔为span 的两列，计算其对应像素的比值即为b模板，b（i，j）=P21（i，j）/P22（i，j），其中P21（i，j）=P2（i，j），（i∈（1,H）∈j（1，W2-span））P22（i，j）=P2（i，j），（i∈（1,H）∈j（span+1，W2））计算a模板与b模板差值，即为c模板。
c（i，j）=（a（i，j）-（i，j））2，其中（i∈（1,H）∈j（1，W2-span））。
c为二维数，计算c对应的列向量求和，就得到的大小就反了两幅图像选定像素对于列的差异，sum（j）的最小值summin对应的列坐标Collablemin即为最佳匹配。
由以上确定了最佳匹配的位置，就可以计算 Picture1和 Picture2 重叠区域的大小，进行正确拼接。
但在实际中由于亮度、色差等原因，如果仅仅通过对两幅图像的简单拼接，则会有明显的拼接缝。
结合图像融合技术，在拼接图像的区域实行渐入渐出的方法，可以很好地消除拼接缝，使拼接区域平滑，从而提高图像质量。
常用的拼接算法有中值滤波法，小波变换法，加权平均法等。
中值滤波法速度快,但质量一般,小波变换法算法复杂，计算量过大，在此就不加以讨论。
结合实际，在权衡算法效率质量的基础上采取加权平均的方法来消除拼接缝。
即对重叠区域的图像灰度值重新进行计算，P3 =d×P1+（1-d）×P2，其中d ∈（0,1），P1为第一幅图像的灰度值， P2为第二幅图像的灰度值，P3为融合后图像的灰度值，d的选取可以通过对两幅图像重叠区域的像素点计算来得到，第一幅图像重叠区域所有像素和为sumflap1,第二幅图像重叠区域所有像素和为sumflap2,则d等于第一幅图像重叠区域像素和除以第一幅图像重叠区域像素和与第二幅图像重叠区域像素和之和，即d=sumflap1/（umflap1+sumflap2）。
该算法相比有效地消除了误匹配，从而提高了匹配精度，而且计算量也不是很大，是一种有效的图像拼接方法。
2. 基于特征的图像拼接与基于区域的图像拼接技术不同，基于特征的图像拼接是利用图像的明显的特征来估计图像之间的变换，而不是利用图像全部的信息。
