視頻圖像拼接技術(shù)研究.pdf

1、視頻圖像拼接技術(shù)是視頻應(yīng)用領(lǐng)域研究的一個熱門課題，可廣泛應(yīng)用于全景圖生成、雙目機器人應(yīng)用等多個方面。本文主要針對三類視頻圖像序列拼接應(yīng)用進行了研究：
　　 針對僅存在平移變換關(guān)系的視頻圖像序列，本文研究了一種基于頻域的相位相關(guān)方法。論文首先介紹了相位相關(guān)方法的原理和利用這種方法實現(xiàn)視頻拼接的算法流程，然后通過實驗證明該方法適用于幀與幀問有較大重疊區(qū)域的視頻序列，并且允許視頻中存在少量小的運動物體。在此基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)了適用于小平移

2、視頻序列的實時拼接軟件。
　　 針對在不同的視角位置同時采集得到的雙實時視頻圖像序列，本文研究了兩種基于點特征的拼接技術(shù)。論文首先介紹了Harris角點和SIFT算子的原理，然后闡述了基于點特征的雙攝像頭拼接技術(shù)的各個環(huán)節(jié)，包括特征點匹配、RANSAC去除誤匹配點對、透視變換矩陣模型參數(shù)計算、插值處理和融合等。本文比較了幾種圖像的融合方法，采用了一種自動調(diào)節(jié)亮度值和加權(quán)融合方法，消除了圖像拼接后可能出現(xiàn)的拼接縫隙和顏色過渡不自然

3、的現(xiàn)象。由于Harris角點易受噪聲影響，本文提出了一種投票機制的改進方法，增強了Harris角點定位的準確性。本文最后搭建了基于DirectShow的雙攝像頭采集平臺、設(shè)計實現(xiàn)了基于Harris角點和SIFT算子兩種點特征的雙攝像頭實時視頻拼接程序，前者適用于攝像機采集的視頻圖像存在平移、旋轉(zhuǎn)的情況，后者適用于存在平移、旋轉(zhuǎn)和尺度縮放的情況。
　　 本文最后針對低分辨率圖像序列，研究了基于SIFT算子的拼接問題，并將之應(yīng)用于手