基于汽車后視全景的快速圖像拼接方法研究.pdf

1、汽車后視系統(tǒng)作為汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)(Car Safetys Driving Assistant Systems)中的一個重要組成部分，近年來得到了廣泛的關(guān)注，涌現(xiàn)出許多新方法。本文采用多攝像頭圖像拼接算法實現(xiàn)了汽車后視圖像的全景顯示，構(gòu)架了基于攝像機標定、圖像桶形畸變校正、圖像特征點提取、特征點匹配、圖像融合等算法的多攝像頭圖像拼接系統(tǒng)，同時分析了汽車后視盲區(qū)的消除情況。
　　本系統(tǒng)使用2.8mm的廣角鏡頭進行圖像采集，但是圖像

2、桶形畸變非常明顯，嚴重影響了拼接效果。因此，我們首先進行攝像機標定，在確定攝像機內(nèi)參矩陣及畸變參數(shù)后采用桶形畸變校正算法進行圖像校正。然后在畸變校正的基礎(chǔ)上對圖像進行灰度化、直方圖均衡以及中值濾波的圖像預(yù)處理算法。
　　本文在圖像拼接部分采用特征點提取與特征塊匹配結(jié)合的方法。首先采用SUSAN角點提取算法對圖像進行特征點提取，其目的為提取出圖像中魯棒性較強的角點。然后我們根據(jù)提取的特征點確定匹配塊，計算出匹配塊的歸一化相似性系數(shù)，

3、進而確定匹配點對，然后通過計算匹配點對的歐氏距離，剔除誤匹配點對，確定最佳匹配點對，即所謂的拼接列。最后利用漸入漸出的圖像融合算法消除拼接縫，得到后視全景圖像。
　　在文中分析了不同的畸變校正方法、不同的角點檢測算法和不同的融合方法對拼接結(jié)果產(chǎn)生的影響。最終實驗表明，使用SUSAN角點檢測算法與特征塊匹配結(jié)合的方法進行圖像拼接，具有較好的拼接效果。
　　本文的工作是在Visual C++6.0開發(fā)平臺下，基于MFC框架并結(jié)合