全景图像拼接技术研究现状综述
图像拼接调研报告
图像拼接的调研报告1.图像拼接的意义和国内外研究现状1.1 意义图像拼接（image mosaic）技术是将一组相互间存在重叠部分的图像序列进行空间配准，经重采样融合后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接是数字图像处理领域的一个重要的研究方向，在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像分析、计算机图形等领域有着广泛的应用价值。
图像拼接技术一个日益流行的研究领域，是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学和图像处理等领域的重要研究课题，在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输、视频的索引和检索、物体的3D重建、军事侦察和公安取证、数码相机的超分辨率处理等领域都有广泛的应用。
因此，图像拼接技术的研究具有很好的应用前景和实际应用价值。
1.2 国内外研究现状。
关于图像拼接的方法国内外已有不少的论文发表，其算法大致可分为基于模型的方法，基于变换域的方法，基于灰度相关的方法和基于特征的方法，而如何提高图像拼接的效率，减少处理时间和增强拼接系统的适应性一直是研究的重点。
①基于模型：1996年，微软研究院的Richard Szeliski提出了一种2D空间八参数投影变换模型，采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法（简称L-M算法）求出图像间的几何变换参数来进行图像配准。
这种方法在处理具有平移、旋转、仿射等多种变换的待拼接图像方面效果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法，但是计算量大，拼接效果不稳定。
2000年，Shmuel Peleg等人在Richard Szeliski的基础上做了进一步的改进，提出了自适应图像拼接模型，根据相机的不同运动而自适应选择拼接模型，通过把图像分成狭条进行多重投影来完成图像的拼接。
这一研究成果推动了图像拼接技术的进一步的发展，从此自适应问题成为图像拼接领域新的研究热点。
匹兹堡大学的Sevket Gumustekin对消除在固定点旋转摄像机拍摄自然景物时形成的透视变形和全景图像的拼接进行了研究。
图像处理技术的研究现状和发展趋势
图像处理技术的研究现状和发展趋势庄振帅数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。
与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
全景图像拼接技术综述与改进
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。
基于深度学习的全景图像拼接技术研究
基于深度学习的全景图像拼接技术研究随着科技的飞速发展，相机成为了我们日常生活中最为普遍的物品之一，拍摄照片也已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而全景图像拼接技术就是在这样一个背景下逐渐走入人们的视野。
它利用图像处理技术，将多张不同角度或位置的图片拼接到一起，生成一个完整的全景图像。
本文将探讨基于深度学习的全景图像拼接技术，从理论到实践，从优点到缺点剖析这一技术。
一、基本原理全景图像拼接技术是将多张图片进行拼接，形成一个整体，使其具有一定的连续性和逼真度。
全景图像拼接技术的基本原理是利用摄像机捕捉连续的局部图像，然后将这些图像进行拼接。
在全景拼接中，最常用的方法是通过计算机程序将多幅图像进行配准，然后通过图像拼接技术将这些图像无缝拼接实现全景效果。
二、基于深度学习的全景图像拼接技术研究现状近年来，随着深度学习技术的不断发展，其在图像处理方面也得到了广泛的应用。
基于深度学习的全景图像拼接技术，尤其是卷积神经网络和生成对抗网络等技术的应用，大大提高了全景图像拼接的效果和速度。
在基于深度学习的全景图像拼接技术研究方面，不管是视角的拼接还是场景的拼接，都有很多成果。
例如，有一种名为DeepImageMeld的方法，它利用全景模板和深度图像将多张图片进行配准和拼接，从而产生了一些令人惊叹的结果。
同样，Swirski等人所提出的方法也可以将多张图片配准在一起，并在拼接过程中考虑到了姿态和光照的变化，从而实现更好的拼接效果和更完整的场景。
除了这些方法之外，还有一些其他的方法，如图像融合和全景运动重建等方法，都可以在一定程度上提高全景图像拼接效果。
三、基于深度学习的全景图像拼接技术的优点基于深度学习的全景图像拼接技术有很多优点。
首先，这种技术可以大幅提高全景图像拼接的效果和速度。
其次，这种技术能够自动进行图像配准、调整和拼接，减少了大量人工干预。
此外，基于深度学习的全景图像拼接技术在应对图像下采样和噪声等问题时也有所优势。
基于SIFT的全景图像拼接方法研究
基于SIFT的全景图像拼接方法研究全景图像拼接主要解决由于普通成像设备视角限制，难以拍摄到高分辨率大视场图像的问题。
本文以具有平移、旋转、尺度变换、视角变换及复杂变化的图像作为研究对象，借助经典SIFT算法的良好鲁棒性，设计了针对序列图像的SIFT 配准方法，并进行了实验验证。
实验结果表明：改进后的算法不仅能缩短拼接时间，还具有较高的正确匹配率。
标签：全景图像拼接改进意义一、基于SIFT的全景图像拼接的研究意义全景图像拼接是指把一系列拥有重叠区域的局部图像通过图像配准、图像变换和图像融合拼合成一大幅高清晰并且无明显接缝的全局图像。
其能够很好地解决成像场景的视角范围与分辨率间难以共存的问题，被广泛地应用在碎片图像合成、虚拟现实等领域[1]。
然而，用于拼接的图像间仅有一部分重叠区域，特征匹配对也只会在这个重叠区域内建立，与重叠区域外特征点匹配只会增加建立错误匹配对的可能并增加匹配时间。
针对现有的因提取整幅图像特征而导致算法计算量大、非重叠区域特征容易造成后续匹配错误和计算冗余等问题，设计了本文的算法，以求在降低匹配计算量的同时有效降低误匹配率。
二、基于SIFT的全景图像拼接算法改进由于SIFT特征性能卓越，在图像发生平移、旋转、缩放、亮度变化时能保持良好不变性，且对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性，所以通用性很强。
但SIFT特征应用于图像拼接时存在大量冗余，导致运算量大，并且在非重叠区域的特征点容易出现匹配错误[2]。
而用于提纯匹配点的RANSAC 算法是以每次随机抽取初步匹配点样本来计算模型参数，以至于会导致迭代次数偏多，带来运算量偏大大的问题。
基于以上考虑，本文设计的改进算法的执行步骤如下：1.首先将两幅拥有重叠区域的序列图像I1和I2分别提取SIFT特征点；2.在图像中I1，选取与图像I2相邻的边缘区域（文中设定边缘区域宽为200像素）内的SIFT特征点，跟图像I2中的特征点建立匹配对，然后记录在图像I2中对应点，进行直线拟合得到直线I1，这样直线I1将图像I2分成了两块区域，与图像边缘围成的区域就是初始重叠区域H1；3.用同样的方法反向匹配，在图像I1中获得对应直线I2和初始的重叠区域H2；4.最后仅在建立的初始重叠区域H1和H2中寻找匹配对，建立两幅图像的对应关系（参数变换模型）。
全景视频实时拼接技术研究与实现
全景视频实时拼接技术探究与实现1. 引言随着虚拟现实技术的蓬勃进步，全景视频越来越受到人们的喜爱。
全景视频能够给观众带来身临其境的感觉，以全景的方式呈现场景，使观众感觉自己置身于其中。
然而，在实时拼接全景视频方面，仍存在许多挑战。
本文旨在解决这一问题，提出一种全景视频实时拼接技术，以实现高效、高质量的全景视频拼接。
2. 相关技术探究2.1 图像采集全景视频拼接的第一步是对场景进行图像采集。
采集设备通常接受鱼眼相机或全景相机，通过广角镜头实现较大范围的图像拍摄。
采集设备的参数设置对后续的图像处理具有重要影响，需要依据详尽应用场景进行合理调整。
2.2 特征提取与匹配在实时拼接全景视频过程中，需要对采集的图像进行特征提取与匹配。
常用的特征提取算法有SIFT、SURF等，通过对图像进行关键点提取，并计算关键点的描述子，实现图像的特征表示。
在特征匹配阶段，通过计算特征匹配得分，确定不同图像之间的对应干系。
2.3 图像拼接算法基于特征匹配的图像拼接算法是实现全景视频拼接的核心。
常见的图像拼接算法有基于特征点的RANSAC算法、基于图像金字塔的平面拼接算法等。
在拼接过程中，需要思量图像的对齐、光照调整、边缘平滑等问题，以实现无缝拼接的效果。
3. 全景视频实时拼接技术为了实现全景视频的实时拼接，本文提出了一种基于快速特征提取和匹配的全景视频实时拼接技术。
该技术主要包括以下步骤：（1）预处理：对采集的图像进行预处理，如去噪、图像增强等，以提高后续特征提取与匹配的准确性。
（2）特征提取与匹配：接受快速特征提取算法对图像进行关键点提取，并计算关键点的描述子。
通过特征匹配算法，确定不同图像之间的对应干系。
（3）图像拼接：依据特征匹配结果，进行图像的对齐、光照调整、边缘平滑等处理，实现全景图像的拼接。
（4）实时实现：为了保证全景视频的实时性，需要对算法进行优化和加速，如接受多线程并行计算、GPU加速等技术手段。
4. 试验与结果分析为验证本文提出的全景视频实时拼接技术的可行性和有效性，进行了一系列试验。
航空照相机的全景图像拼接技术
航空照相机的全景图像拼接技术随着无人机技术的快速发展，航空照相机作为无人机上的重要组成部分，越来越被广泛应用于航空摄影、地理测绘、农业科学等领域。
而其中一项关键技术——航空照相机的全景图像拼接技术，则成为了许多专业摄影师和测绘工作者所关注和探索的重点。
全景图像拼接技术是指将多幅局部重叠的照片通过计算机算法进行自动拼接，生成一幅无缝衔接的大尺寸全景图像的过程。
这项技术的发展，使得我们可以更好地捕捉和保存大范围的景观，更准确地记录和表达真实世界的细节和信息。
航空照相机的全景图像拼接技术的关键在于如何实现照片之间的准确定位和重叠区域的自动识别。
在航空摄影中，由于无人机在拍摄过程中会发生姿态变化和高度变化，这就造成了照片之间的尺度差异和视角变化，在进行图像拼接时增加了一定的难度。
为了解决这一问题，研究人员提出了多种算法和方法。
其中，图像特征点匹配是一种常用的方法。
该方法通过寻找图像中的关键点，并计算关键点的描述子，然后通过匹配关键点和描述子来找到对应的点，从而实现图像的对齐和融合。
此外，还可以利用传感器数据、GPS信息和惯性导航系统等，提高航空照相机姿态、位姿的估计精度，进一步优化图像拼接的结果。
除了关键点匹配，多图像融合算法也是实现航空照相机全景图像拼接的重要手段之一。
该算法通过对多幅图像进行颜色、亮度、对比度等方面的调整，使得图像在拼接后具有一致的外观。
同时，还可以采用多重融合方法，将不同的图像特征和信息进行优化和融合，从而得到更准确的全景图像。
除了技术点的研究，航空照相机全景图像拼接技术的发展还需要考虑到实际应用中的需求和使用场景。
例如，对于航空摄影来说，拼接后的全景图像对于地理测绘、城市规划、农业科学等领域的应用至关重要。
因此，算法的稳定性、拼接效果的准确性和高效性等方面都需要进行综合考虑。
此外，在航空照相机全景图像拼接技术的研究和应用过程中，还需要关注数据的存储和处理。
航空照片的体积通常很大，因此如何高效地存储、传输和处理这些数据，也是一个需要解决的问题。
全景视频技术及应用研究综述
全景（Panorama）一词源于希腊，其含义是“都能看见”。
广义上讲，全景是指视角超过人类正常视角范围的图像。
早在19世纪中期，全景相机就已经出现，但受到当时技术水平的限制，早期全景相机存在体积笨重、操作不便、记录媒介和光机系统不完善等诸多工艺和技术问题。
进入21世纪后，随着数字媒体、网络通信等相关技术的飞速发展，全景技术也取得了极大的进步，现已成为虚拟现实技术的重要研究方向和热门应用领域。
1. 全景技术特点及分类近几年，随着互联网巨头YouTube、Facebook 相继开通360度视频内容体验平台，使得以沉浸性、真实性、趣味性为显著特征的全景技术受到越来越多人们的关注和喜爱。
根据场景设计和实现方式不同，全景视频开发通常分为两种：一种称为虚拟现实视频（VR视频），是一种基于计算机图形学的纯虚拟CG制作形式，先用全景视频技术及应用研究综述文/天津商业大学 张伟摘要 ：作为一种新兴媒体呈现技术，全景视频技术在许多领域都取得了引人注目的成就，是“虚”与“实”两种世界相结合的成功典范，本文对目前全景视频技术流程和相关核心环节进行了简要整理和概述。
关键词 ：全景视频；虚拟现实；VR视频；全景技术Maya、Rhino3D、Blender等三维软件完成三维建模、再用Unity、Unreal等游戏引擎完成交互场景搭建和交互任务的设计等工作；另一种称为360度全景视频，取景范围通常为水平360度、垂直180度，由相机阵列或一体式全景相机对真实场景以图片或视频方式进行多角度环视采集，支持多角度播放和轻度互动体验，观看效果就像体验者站在空心球内部观看球体内表面上的实景画面。
目前，基于全景技术的360度视频形式主要有三种：360度2D视频（普通2D视频的水平360度、垂直180度环绕）、360度3D视频（特定视角范围内具有动态景深信息的三维立体视频）、360度3D体式视频（也叫体三维视频，是将光场摄像机采集到的光线色彩、光线强度以及不同角度射入的光线信息，通过特殊算法进行分析运算、逆向建模，进而还原出真实三维环境模型的技术）。