【摘 要】
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旋转式全景成像系统是一种通过水平旋转摄像机获得一系列具有一定重叠区域的图像,并通过一定算法将这些图像拼接成一个广视角、高分辨率的图像的系统。在这种全景成像技术中往往存在图像畸变、耗时长、环境适应性差等问题,为了解决这些问题,本文从以下方面进行了研究:1.采用归一化的有效特征点对数为指标评估了Harris、SIFT、SURF三种主流特征点提取算法在旋转式全景成像系统中的鲁棒性,并分析了三者的耗时情况
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旋转式全景成像系统是一种通过水平旋转摄像机获得一系列具有一定重叠区域的图像,并通过一定算法将这些图像拼接成一个广视角、高分辨率的图像的系统。在这种全景成像技术中往往存在图像畸变、耗时长、环境适应性差等问题,为了解决这些问题,本文从以下方面进行了研究:1.采用归一化的有效特征点对数为指标评估了Harris、SIFT、SURF三种主流特征点提取算法在旋转式全景成像系统中的鲁棒性,并分析了三者的耗时情况,得到了SIFT算法耗时最长,Harris算法鲁棒性较差,而SURF算法耗时适中鲁棒性接近SIFT算法的结论,并选择SURF算法作为特征提取算法;2.为了解决柱面投影过程中焦距不准确导致的图像畸变问题,本文提出了基于纯旋转运动和变换矩阵参数追踪的自动焦距标定算法,提高了焦距标定精度和速度,实现了低畸变的连续图像拼接;3.为了控制图像拼接耗时,采用了八方向Sobel算法量化估计图像复杂度,并以此为基础通过BP神经网络估计SURF算法阈值,将不同图像拼接耗时稳定在4s左右,提高了系统的速度和环境适应性。
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