360°全景拼接技术简介
360度全景原理
360度全景原理
360度全景图是一种全景摄影技术，通过将相机固定在一个点上，并以该点为中心旋转拍摄一系列照片，然后将这些照片拼接起来形成一个连贯、无缝的全景图像。
这种技术可以实现从一个点上俯视周围360度的视角，让观看者可以感受到仿佛置身于实际场景中的沉浸式视觉效果。
在拍摄全景图之前，摄影师首先需要选择适当的场景，并确定一个固定的拍摄点。
摄影师会使用专业的旋转台或云台，确保相机可以固定在一个点上，并以该点为中心旋转。
一旦确定了拍摄点和相机的位置后，摄影师就可以开始拍摄。
通常情况下，摄影师会使用广角镜头，以便在每一张照片中捕捉更多的景象。
为了确保拍摄出来的照片能够无缝地拼接在一起，摄影师需要确保每张照片的重叠区域足够多，这样在后期的拼接过程中才不会出现明显的缝隙或错位。
一旦拍摄完成，摄影师就需要将这些照片导入电脑，并使用专业的全景图像处理软件进行拼接。
这些软件可以根据每张照片中的共同特征点进行匹配，并自动将它们拼接在一起。
通过调整拼接的参数，摄影师可以进一步优化全景图的质量和逼真度。
拼接完成后，摄影师可以对全景图进行一些后期处理，如颜色校正、去除镜头畸变等，以进一步提升全景图的质量。
最后，全景图可以以多种方式进行展示，如通过网页、移动应用或虚拟现实设备等。
总的来说，360度全景图的实现原理是通过将相机固定在一个点上，并以该点为中心旋转拍摄一系列照片，然后将这些照片拼接在一起形成一个连贯、无缝的全景图像。
这项技术为观看者提供了一种身临其境的视觉体验，让他们可以360度地欣赏周围的风景。
360全景影像原理
360全景影像原理
360全景影像是一种以360度视角呈现环境的影像技术。
它通
过将多个照片或视频拼接在一起，形成一个无缝的全景图像，使观众可以沉浸在虚拟的环境中。
全景图像是通过相机在一个位置上连续拍摄多张照片或录制多段视频来实现的。
相机通常会以一定的重叠度和角度来拍摄，以便在拼接过程中能够精确匹配每个图像。
在拍摄结束后，这些照片或者视频会通过特殊的软件进行拼接。
拼接的过程包括两个主要步骤：定位和融合。
在定位步骤中，软件会通过识别每个图像中的共同点来确定它们的相对位置。
这些共同点可以是在拍摄过程中容易识别到的特殊标志物，比如建筑物、街道或景物。
通过识别并匹配这些共同点，软件能够准确地定位每个图像。
在融合步骤中，软件会将每个图像的边界进行平滑过渡，以消除因拼接而产生的视觉不连续。
这是通过将相邻图像中的像素进行平均或者加权平均来实现的。
这样可以创建一个无缝的全景图像，给人一种完整的视觉体验。
最后，拼接完成的全景图像可以通过计算机程序或者特殊的全景播放器来查看。
观众可以通过鼠标、触摸屏或陀螺仪等设备来控制视角和视野的变化，以获得沉浸式的观看体验。
总的来说，360全景影像利用拍摄和拼接技术，可以将真实环
境以全方位的方式展现给观众，让他们在虚拟的世界中自由探索。
这种影像技术广泛应用于旅游、房地产、艺术和娱乐等领域，为观众提供了更加逼真和沉浸式的体验。
360全景车影像系统 技术原理
360全景车影像系统是一种新型的车载影像系统，它可以通过多个摄像头将车辆周围的景象拍摄下来，并将这些影像拼接在一起，呈现给驾驶员。
这种系统可以提供更全面的视野，帮助驾驶员更好地掌握周围的交通情况，提高驾驶安全性。
1. 技术原理360全景车影像系统的核心技术是多摄像头拼接和变形校正技术。
2. 多摄像头拼接技术360全景车影像系统采用多个摄像头，分布在车辆的不同位置，例如前、后、左、右和顶部。
这些摄像头可以全方位地拍摄车辆周围的景象，包括车辆前方、后方、左右侧和顶部。
拍摄得到的影像需要经过图像融合和拼接处理，将各个摄像头拍摄到的影像拼接在一起。
这个过程需要考虑到不同摄像头的位置、视角和透视畸变，通过图像处理算法将这些影像拼接在一起，保证拼接后的影像平滑连贯，没有明显的拼接痕迹。
3. 变形校正技术由于摄像头的位置和角度的不同，拍摄得到的影像可能存在透视畸变和透视畸变，需要进行变形校正。
变形校正技术可以对拍摄得到的影像进行透视变形和畸变矫正，保证汽车周围景象的真实性和准确性。
4. 视觉效果处理360全景车影像系统的另一个关键技术是视觉效果处理，包括色彩校正和图像增强等技术。
通过对拍摄得到的影像进行色彩校正和图像增强，可以提高影像的清晰度和真实性，使驾驶员能够更清晰地看到车辆周围的景象，提高驾驶安全性。
5. 使用场景360全景车影像系统可以广泛应用于各种汽车类型，包括轿车、SUV、卡车和客车等。
这种系统可以为驾驶员提供更全面、更清晰的视野，帮助他们更好地掌握车辆周围的交通情况，减少盲区，提高驾驶安全性。
在城市道路、高速公路和郊外道路等不同路况下都能发挥重要作用。
6. 总结360全景车影像系统借助多摄像头拼接和变形校正技术，可以为驾驶员提供更全面、更清晰的视野，帮助他们更好地掌握车辆周围的交通情况，提高驾驶安全性。
这种系统的出现对提升汽车安全性有着积极的作用，有望在未来得到更广泛的应用。
7. 智能辅助驾驶随着汽车科技的不断进步，智能辅助驾驶成为了汽车行业的热点之一。
360全景影像原理
360全景影像原理360全景影像是一种全景摄影技术，可以将整个环境的影像完整呈现给观众。
其原理是通过特殊的摄影设备，如全景相机或者360度摄像机，将周围的环境进行全方位拍摄，然后通过特定的软件将这些影像拼接在一起，形成一个全景的影像。
在这篇文档中，我们将详细介绍360全景影像的原理及其应用。
首先，360全景影像的拍摄设备是关键。
全景相机通常由多个摄像头组成，每个摄像头覆盖特定的角度，以确保整个环境都能被拍摄到。
这些摄像头同时拍摄，然后将拍摄到的影像传输到后台处理系统。
其次，360全景影像的拼接技术也是至关重要的。
在拍摄完成后，需要将各个摄像头拍摄到的影像进行拼接，形成一个无缝的全景影像。
这个过程需要借助专业的全景影像拼接软件，通过对影像进行校正、配准和融合，最终形成一个完整的360全景影像。
除了拍摄和拼接，360全景影像的展示也是必不可少的。
观众可以通过专门的全景影像播放器或者应用程序来观看360全景影像，通过鼠标、触摸屏或者VR设备来实现在全景影像中的自由观看和导航。
360全景影像的应用非常广泛。
在房地产行业，开发商可以利用360全景影像来展示房屋的内部和周围环境，吸引潜在买家。
在旅游行业，景点可以利用360全景影像来展示风景，吸引游客。
在教育行业，学校可以利用360全景影像来创造沉浸式的学习环境，提供更加生动直观的教学体验。
总的来说，360全景影像是一种强大的全景摄影技术，通过特殊的摄影设备、拼接技术和展示方式，可以将整个环境的影像完整呈现给观众。
它在房地产、旅游、教育等领域有着广泛的应用前景，为观众提供了更加身临其境的观看体验。
希望本文对360全景影像的原理及应用有所帮助，欢迎大家多多交流和探讨。
360全景拼接方案
360全景拼接方案简介360全景拼接是一种将多张图片拼接为一个全景图的技术。
全景图能够提供用户全方位的视角，使得用户能够沉浸在虚拟现实的环境中。
本文将介绍一种基于计算机视觉的360全景拼接方案，通过使用特征匹配和图像融合算法，实现高质量的全景拼接效果。
基本原理特征匹配全景拼接的第一步是特征匹配。
特征匹配是指找到多张图片中的相同特征点，以便后续的图像对齐和拼接。
常用的特征点提取算法有SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）。
这些算法可以提取出图像中的关键点，并计算出每个关键点的描述子。
在特征点提取完成后，可以通过计算特征点之间的距离和相似度，使用一些匹配算法（如k-最近邻算法）来找到相同特征点。
匹配算法会根据两幅图像中特征点的相似程度，将它们匹配成对。
图像对齐在特征匹配完成后，下一步是图像对齐。
图像对齐是指将所有图像对准到同一个坐标系中，以便进行后续的拼接处理。
图像对齐可以通过估计图像的变换矩阵来实现，常见的变换矩阵包括平移、旋转和缩放。
常用的图像对齐算法有RANSAC（随机抽样一致性）和LMS（最小均方误差），这些算法可以根据匹配的特征点，计算出变换矩阵，并将图像对齐到同一个坐标系中。
图像融合图像对齐完成后，下一步是图像融合。
图像融合是指将所有对齐后的图像拼接在一起，生成最终的全景图。
常用的图像融合算法有平均融合、线性融合和多重分辨率融合。
在图像融合过程中，需要考虑图像之间的重叠区域的处理，以及消除不同图像之间的亮度差异。
这可以通过调整图像的透明度、亮度和对比度来实现。
实施步骤下面是基于上述原理的360全景拼接方案的实施步骤：1.选择合适的特征提取算法，如SIFT或SURF。
根据实际需求，确定特征点的数量和质量。
2.对每张图片进行特征提取，并计算每个特征点的描述子。
3.使用匹配算法（如k-最近邻算法），找到特征点之间的对应关系。
4.根据匹配结果，计算变换矩阵，将所有图像对齐到同一个坐标系中。
浅析车载360度全景影像拼接技术
浅析车载 360度全景影像拼接技术1.2.吴应桦 2.阎翔1.河南工程学院工程训练中心河南郑州4500002.中国移动通信集团设计院有限公司河南分公司河南郑州450000摘要：伴随着我国经济的发展和工业的进步，人民生活水平近些年来得到了巨大的提高，汽车作为上个世纪的高档产品也进入了普通大众的生活。
但是由于驾驶员视野的限制，停车以及行车安全方面的事故屡有发生，而车载360度全景影像系统则应运而生，为驾驶员提供周围的环境图像，来辅助驾驶员更安全的驾驶机动车。
本文则简要的解析车载360度全景影像系统的图像拼接技术的过程以及要点。
关键词：全景影像；拼接算法；特征检测；1.2.引言改革开放以来我国取得了巨大的成就，工业和经济都取得了长足的进步，轿车也进入千家万户。
根据公安部的数据，2021年我国机动车保有量达到3.78亿并仍旧保持高速持续增长，各类事故频发。
在各类事故中，很大比例的事故的原因是因为驾驶员存在视觉盲区，导致了各种事故。
为了降低交通事故，在汽车安全方面很多车辆都配置有例如倒车影像、倒车雷达等设备，但是由于其不具备完全消除视觉盲区的功能，所以对于安全方面的提升有限，而360度全景影像系统则具有完全消除视觉盲区的功能，极大提高车辆使用的安全性。
1.2.发展历程在发展的过程中，由于初期技术的不成熟，所以早期的全景影像技术完全不能称之为“系统”，就是单纯的多个摄像头的视频直接传输到多个屏幕上，这个时期称之为多视频显示阶段。
伴随着摄像头技术以及分屏技术的小型化发展，出现了合成的全景系统，通过四个广角摄像头和中央微电脑控制台构成，但是由于技术的不完善，拼接的图像包含着四条明显的黑线，把四个摄像头的图像隔开，这个阶段称之为有缝全景图像拼接系统。
最近几年以来，由于硬件的发展和技术的进步，通过图像校正、亮度校正和特征拼接三个过程，将车身周围环境转变为俯视鸟瞰视图，从而获得了现在的无缝的360度全景影像系统。
1.2.图像数据处理车载360度全景影像系统，需要对车身周围的前后左右四个鱼眼摄像头采集的图像进行拼接来得到最终图像。
360度全景影像 原理
360度全景影像原理360度全景影像是一种能够提供全方位视角的影像技术，可以呈现出观察者所在位置周围的全景景象。
它的原理是通过将多个相机或者图像传感器组合在一起，同时捕捉同一时间和不同视角的图像，并将它们拼接在一起，形成一个连续并展开的全景图。
360度全景影像的主要原理包括图像采集、图像融合和图像展示。
首先是图像采集。
为了能够捕捉到全方位的景象，通常需要使用多个相机或者图像传感器。
这些相机或传感器需要放置在不同的位置和角度上，以确保能够捕捉到全景图像的各个方向。
每个相机或传感器都会同时拍摄同一时间的图像，这些图像会用来后续的图像融合。
接下来是图像融合。
在将多个图像拼接成一个连续并展开的全景图之前，需要对这些图像进行融合处理。
这个过程可以通过多种方法来实现，最常用的方法之一是使用图像拼接算法。
这个算法会将不同视角的图像根据它们的相同特征点进行匹配，并将它们无缝地拼接在一起。
在融合过程中，还需要进行图像校正、去除重影和补全图像等处理，以提高全景图的质量和逼真度。
最后是图像展示。
在图像融合完成后，就可以将全景图像展示给观察者。
这可以通过多种方式来实现，其中最常见的方式之一是使用全景投影技术。
全景投影技术利用了人类视觉系统的特性，通过将全景图像投影到一个球体上，使观察者能够从所有方向上观看到全景图。
此外，也可以通过虚拟现实技术、交互式网页或移动应用程序等方式来呈现全景影像。
除了上述基本原理外，还有一些其他的技术可以进一步提高全景影像的质量和体验。
例如，在图像融合过程中可以使用HDR（高动态范围）技术来扩展图像的动态范围，使得全景图更加真实和明亮。
此外，还可以利用深度信息和运动跟踪技术来增强全景影像的交互性，使观察者能够更加自由地浏览全景景象。
总结起来，360度全景影像技术通过多个相机或传感器的协同工作，将不同视角的图像融合在一起，以提供观察者全方位的视角。
通过图像采集、图像融合和图像展示等步骤，能够实现全景图像的拼接、校正和展示。
三维全景介绍
三维全景简介一、什么就是三维全景数字化实景展示其本质就是三维全景与多媒体技术相融合的高科技数媒产物。
三维全景技术就是目前全球范围内迅速发展并逐步流行的一种视觉新技术。
它给人们带来全新的真实现场感与交互式的感受。
三维全景也称为全景环视或360度全景,它就是一种运用数码相机对现有场景进行多角度环视拍摄然后进行后期缝合并加载播放程序来完成的一种三维实景展示技术。
它提供了一种在互联网上直观展示物体的新方法,可以对一个现实物体进行360度观瞧,增加对产品的直观认识,此技术可广泛应用于各种产品在互联网上最全面、最直观的立体展示。
三维全景图在拍摄与后期制作上要求较高,在拍摄时,需要沿着水平与垂直两个方向进行多角度环视拍摄,经过拼接缝合后可以实现上下与左右方向的360度的全视角展示可以让观瞧者获得身临其境的感受。
三维全景在浏览中可以由观赏者对图像进行放大、缩小、移动观瞧角度后等操作。
经过深入的编程,还可实现场景中的热点连接、多场景之间数字化漫游、雷达方位导航、语言解说、视频介绍、添加背景音乐、场景中具体的人或物等细节介绍、文字说明、高清图片细节展示、在线联系客服、电话客服、邮件支持、分享给微博或好友等特色实用功能。
二、三维全景特点1、极具真实感三维全景属于就是实地取景后对照片进行的技术处理,它的取材完全来自于现实场景。
再加上它本身的三维特点,故三维全景极具真实感。
让人有身临其境的感觉。
2、人机交互性强三维全景可以随着观瞧者的操作而作出前后、远近、上下等动作,观瞧者可以根据自己的意愿随意浏览,人机互动性很强。
3、画面高清三维全景在取景时所使用的单反相机像素极高,拍摄的效果属于就是高清效果。
同时使用flash播放,而flash就是矢量的,故三维全景图像在播放时,不会因为图像的扩大、缩小、旋转等操作而出现失真的情况。
4、播放流畅三维全景在互联网上的应用十分方便,可以很灵活的嵌入到网页。
基于flash的播放使用的就是流媒体播放技术,对于网络带宽的要求较低,可以很顺畅的实现三维全景图像的播放。
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本文为技术简介，详细算法可以参考后面的参考资料。
1.概述全景图像(Panorama)通常是指大于双眼正常有效视角(大约水平90度，垂直70度)或双眼余光视角(大约水平180度，垂直90度)，在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览），乃至360度完整场景范围拍摄的照片。
生成全景图的方法，通常有三种：一是利用专用照相设备，例如全景相机，带鱼眼透镜的广角相机等。
其优点是容易得到全景图像且不需要复杂的建模过程，但是由于这些专用设备价格昂贵，不宜普遍适用。
二是计算机绘制方法，该方法利用计算机图形学技术建立场景模型，然后绘制虚拟环境的全景图。
其优点是绘制全景图的过程不需要实时控制，而且可以绘制出复杂的场景和真实感较强的光照模型，但缺点是建模过程相当繁琐和费时。
三是利用普通数码相机和固定三脚架拍摄一系列的相互重叠的照片，并利用一定的算法将这些照片拼接起来，从而生成全景图。
近年来随着图像处理技术的研究和发展，图像拼接技术已经成为计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。
目前出现的关于图像拼接的商业软件主要有Ptgui、Ulead Cool 360及ArcSoft Panorama Maker等，这些商业软件多是半自动过程，需要排列好图像顺序，或手动点取特征点。
2.全景图类型：1)柱面全景图柱面全景图技术较为简单，发展也较为成熟，成为大多数构建全景图虚拟场景的基础。
这种方式是将全景图像投影到一个以相机视点为中心的圆柱体内表面，视线的旋转运动即转化为柱面上的坐标平移运动。
这种全景图可以实现水平方向360度连续旋转，而垂直方向的俯仰角度则由于圆柱体的限制要小于180度。
柱面全景图有两个显著优点：一是圆柱面可以展开成一个矩形平面，所以可以把柱面全景图展开成一个矩形图像，而且直接利用其在计算机内的图像格式进行存取；二是数据的采集要比立方体和球体都简单。
在大多数实际应用中，360度的环视环境即可较好地表达出空间信息，所以柱面全景图模型是较为理想的一种选择。
2)立方体全景图立方体全景图由六个平面投影图像组成，即将全景图投影到一个立方体的内表面上。
这种方式下图像的采集和相机的标定难度较大，需要使用特殊的拍摄装置，依次在水平、垂直方向每隔90度拍摄一张照片，获得六张可以无缝拼接于一个立方体的六个面上的照片。
这种方法可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。
3)球面全景图球面全景图是指将源图像拼接成一个球体的形状，以相机视点为球心，将图像投影到球体的内表面。
与立方体全景图类似，球面全景图也可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。
球面全景图的拼接过程及存储方式较柱面全景图大为复杂，这是因为生成球面全景图的过程中需要将平面图像投影成球面图像，而球面为不可展曲面。
因此这是一个平面图像水平和垂直方向的非线性投影过程，同时也很难找到与球面对应且易于存取的数据结构来存放球面图像。
目前国内外在这方面提出的研究算法较其他类型全景图少，而且在可靠性和效率方面也存在一些问题。
3.主要内容3.1 图像获取由于鱼眼镜头和常规镜头在生成全景图方面存在很大差异，其校正算法完全不同，因此需分开讨论。
但是校正后的图像进行拼接步骤时的处理方法一定程度上可通用。
A．单常规镜头拍摄多张图片方式（手持）该方式很常见，在目前多种手机上均有相关全景功能。
B．多个常规镜头组成的相机（或单镜头旋转扫描方式）图1：三星的360度全景照相机Project Beyond，内置16个摄像头C．鱼眼镜头拍摄图2：理光双鱼眼全景相机RICOH THETA3.2鱼眼图像矫正若为鱼眼镜头采集的到的图像，必须对图像进行矫正。
鱼眼镜头图像校正算法通常有两种：一种是球面坐标定位法，一种是经纬映射法。
矫正效果如下图所示：图3：鱼眼图像及校正后的展开图3.3 图片匹配3.3.1与特征无关的匹配方式与特征无关的匹配方式常见的为相关性匹配，一般都用于没有复杂变换的图像拼接情况下。
该方式计算简单，仅为普通的灰度模板匹配。
图4：模板匹配法示意图3.3.2根据特征进行匹配的方式基于特征的匹配首先从图像上选取特征信息，然后识别出两幅图像对应的特征信息。
常用的特征信息有特征轮廓，特征曲线，特征点，多采用特征点匹配法。
进行特征点匹配的第一步是提取所有素材图片的局部特征点。
普遍来讲，一张图片所包含的特征点通常就是周围含有较大信息量的点，而仅通过这些富有特征的局部，基本就可以推测出整张图片。
常见的特征点包括SIFT，FAST，SURF 等。
图5：SITF特征点检测效果图。
青色内容为检测到的SIFT特征点。
由于特征点由特征向量表示，所以图中每个特征点显示为一个箭头。
形成特征向量之后下一个问题就是如何匹配了。
最基本的方式可以称作“最邻近搜索”（Nearest Neighbour），实际上也就是找在128维空间上直线距离最近的的特征向量，这个求直线距离的方式和2维无异，最近的特征向量也就被认为是互相匹配。
SIFT原作者使用的方式是增加了k-d tree算法来高效率地完成高维度上的最邻近搜索。
特征点匹配效果如下图所示。
图6：SITF特征点匹配效果图3.4图片拼接在以上步骤中得到了图像间的匹配关系，就可以根据这些关系进行图像的拼接了。
按照图像匹配的不同方式，拼接处理也分两大类：A．根据模板匹配的方式，可得到图片见的平移（或者包括缩放）参数，继而根据参数进行图像拼接操作；B．根据特征点匹配的方式，则利用这些匹配的点来估算”单应矩阵”（Homography Estimation），也就是把其中一张通过个关联性和另一张匹配的方法。
通过单应矩阵H，可以将原图像中任意像素点坐标转换为新坐标点，转换后的图像即为适合拼接的结果图像。
下图即为找出符合几何约束的特征点之后，通过单应矩阵来对齐两张图片的内容。
图7：根据特征点进行图像拼接的效果图图8：多张图像拼接效果3.5图像融合图像拼接后，需要对图像重叠部分进行融合处理。
图像融合技术决定了最终图像合成质量，常用的有平均叠加法，线性法，加权法，多段融合法等。
3.5.1 平均叠加法平均叠加法是直接对图像进行平均叠加。
这是最简单的融合方法，会出现明显的拼接缝隙。
3.5.2 线性法柱面图像的拼接多采用简单的线性法。
图像映射到柱面坐标下，图像间就是简单的纯平面平移变换，局部对准后，对重叠区域用线性法融合。
该方法适合柱面全景图生成，或者仅具有平移变换的两幅图像融合。
3.5.3 加权函数法加权函数法与线性法类似，也是广泛应用的融合方法之一。
该方法能有效去除边界缝隙，但在拼合区往往出现叠影模糊的现象。
3.5.4 多段融合法（多分辨率样条）多段融合法是目前比较好的融合方法，拼接成的图像既清晰又光滑无缝，能避免缝隙问题和叠影现象。
另外，如果选取好的最佳缝隙线，还能处理有轻微运动物体的图像拼接。
但该方法运算量大是其明显缺陷。
3.6全景图像投射3.6.1 柱面全景图固定视点，使相机在水平面内旋转一周拍摄场景，得到一组具有重叠区域的连续环视图像序列，将这组图像序列无缝拼合，并投影到柱面空间坐标，就得到了衣服柱面全景图。
柱面投影就是讲图像投影到柱面上，它是一种透视投影而非平行投影，通俗的讲就是要活的从投影中心这一点上观察图像在柱面上的成像。
下图表示将三维空间上的点（X,Y,Z）映射到柱面模型上得到对应于柱面模型上的点（x,y,z）的过程。
其中θ为观察视域中心与X轴夹角，h为柱面模型高度，(x,y,z)为（X,Y,Z）在柱面模型上的投影。
图9：柱面全景图生成模型图10：柱面全景图效果图3.6.2 球面全景图球面全景图是通过求取图像映射到球面的参数，将图像映射到球面模型上，然后得到的平面反展开图就是球面全景图或者部分球面全景图。
图11：球面投影变换结果图图12：球面全景图拼接效果3.6.3 多面体全景图以景物中心为固定视点来观察整个场景，并将周围场景的图像记录在以该点为中心的环境映射到多面体上，这样环境映射以多面体全景图像的方式来提高其中心视点的场景描述。
多面体全景图中以立方体最为简单，立方体全景图是由6幅广角为90度的画面组成。
图13：立方体全景图效果4. 应用随着具有拍摄功能的便携式数字终端产品的日益普及，使得采用手持普通数码相机或手机的的方式可以直接获取全景图素材，通过拼接软件可以制作各种360度的全景图，可以为虚拟漫游、数字娱乐、旅游展示、远程教育、电子商务等领域提供更好的临场感。
360度全景技术还可以实现场景中的热点连接、多场景之间虚拟漫游、雷达方位导航等功能。
360度全景技术广泛应用于宾馆酒店、旅游景点、房产家居、休闲会所、汽车展示、城市建筑规划等网络虚拟展示。
360度全景图技术已经开始用于网站中，腾讯、新浪已经把这种技术加入到自己的网站之中。
360度全景图的一个展示如下：参考资料：1. 罗海风《全景拼接算法简介》2. 利用普通数码相机制作全景图研究3. 鱼眼照片生成全景图算法的研究与实现，程菊明等，计算机工程与应用，20074. 360度全景城市网站：/5. 全景图生成技术研究，李艳丽，山东大学硕士毕业论文，20076. 球面全景图像生成技术的研究，杨燕等，2007。