全景图像拼接技术研究
基于CUDA-GPU加速的全景图像拼接
基于CUDA-GPU加速的全景图像拼接作者：***来源：《卫星电视与宽带多媒体》2020年第24期【摘要】全景拼接是将多张图片拼接到一张整幅图片的技术，实现该技术需要对多张图片提取特征点及部分关键点，然后匹配多张图片中的重合特征并匹配，最后通过RANSAC算法及透视变换完成全景拼接。
由于整个工程涉及底层基础数学算法及图形学算法较多，计算量较大，传统CPU完成计算效率较低，本文提出基于CUDA-GPU加速的全景拼接实现流程，并与CPU计算进行效率对比。
【关键字】CUDA GPU;全景图像;拼接中图分类号：TN94 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2020.24.0121. 概述全景拼接可用于多幅圖片的拼接，也可用于多摄像头图像的实时拼接呈现。
实现全景拼接需要完成检测并提取图像的特征和关键点，匹配两个图像之间的描述符，使用RANSAC算法使用我们匹配的特征向量估计单应矩阵，拼接图像等多个流程。
全流程如采用CPU流水线计算效率较低，利用CUDA的GPU加速技术可以采用并行计算思想对相关图形学计算、底层数学矩阵运算进行CUDA加速，完成性能提升。
2. 全景拼接实现业务流程我们采用江苏有线苏州分公司播控调度客服中心不同位置拍照作为样例，如图1所示。
全景拼接就是完成右半部分与左半部分重合区域的去处拼接成为一张整图。
2.1 检测图像的特征使用传统图形学中SURF算法对图像进行特征提取，如图2所示，其中圆圈的部分为提取到局部宏块及区域的特征点。
2.2 提取图像的特征关键点描述使用SURF算法的DescriptorExtractor实现，提取图像特征点描述，如图3所示。
从图3中可以看出，匹配的关键点为直线两端的两个圆点，通过大量的线条可以看出主观上的从左到右较直的可能为正确的特征点对，而从左下角到右上角或者相关方向的大量连线可能为误差干扰，这个可在关键点描述的匹配算法中加以去除从而达到特征点匹配。
全景图拼接算法的设计与实现
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收 稿 日期 ：１７ ６ １ ２ ０ ～０ —２ ３ 基金项 目： 陕西理工学 院科研基金资助项 目（Ｌ Ｑ ０ １ ． ＳＧ Ｄ ６ ）
作者简 介 ： 杨刚（９３ ）男 ， １７一 ， 陕西洋县人 ， ｒ 硕士 ， 讲师 ， 主要从 事计算机 图形学及辅助设计研究 ．
维普资讯
１８ ０
重 庆 工 学 院 学 报
于 寻找一个 办 法 ， 得 图像 之 间相 互 重 叠 的 部 分 使 对准 ， 图像 整合 ， 即 然后再 “ 合 ” 缝 成一 个 新 的更 大 画面 的视 图（ 图 １． 如 ） 图像 整合 的前提 是寻 找这组
种办法是 求 ２块 面积 的对 应 像素 点灰 度 值差 相对 于灰度值 和 的大小 ． 较好 的办 法是 求 ２块 面积 的对应 像 素点 灰度
１ 相关基本概念
给定某个场景 的一组互相重叠 的局部图像，
生成 １ ห้องสมุดไป่ตู้包含 这组 具有 相 同视 点但 不 同视 角 的局
方法为基础 ， 着重研究 了圆柱面全景图中图像拼
接 的问题 ．
部图像的新的较大 的视 图， 这个过程称为图像的
拼接 问题 ， 也称之 为 图像 镶嵌 ［ 该 问题 的核 心在 ¨．
性．
关
键
词： 全景 图； 图像拼接 ； 模板 匹配 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６ １ ９ ２ ０ ）９ １７ ４ １７ —０ （０ｒ ０ ～００ —０ ７
中圄分类号 ：Ｐ９ Ｔ３１
Ｄｅ ｉｎ ｎ ｍ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆＰａ ｏ ａ ｉ ｍａ ｅ Ｍ ｏ ａ ｃＡｌ ｏ ｉｈ ｓｇ ａ ｄ Ｉ ｌｍ ｎ ａ ｉｎ ｏ ｎ ｒ ｍ ｃ Ｉ ｇ ｓ ｉ ｇ ｒｔ ｍ
全景图像自动拼接算法的优化设计
ＶＯ １ ． ４ ３ ＮＯ． ３
红 外 与 激 光 工 程
Ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ Ｌａ ｓ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
２ ０ １ ４年 ３ 月 Ｍａ ｒ． ２ ０ １ ４
全 景 图像 自动拼 接 算 法 的优 化 设 计
杨 磊， 曹剑 中 ， 唐利 孬 ， 高 博， 王 华， 郭 惠楠 （ 中国科 学院 西安光 学精 密机械 研 究所 ， 陕西 西安 ７ １ ０ １ １ ９ ）
摘 要 ：提 出了一种 结合 空域 和频域 进行 全景 图像 序 列 自动拼 接 融合 的优 化 算 法 。首先 利 用改进 的 相位 相 关 法对全 景序 列 图像 进 行 自动排 序 并确 定重 叠 区域 ，根 据重 叠 区域像 素均值 进 行 图像 整体 亮
有效 ， 特征 点提取 匹配过 程 的成 功 率和 效率 都较 现 有算 法有 很 大提 高 ， 拼接 的 图像 清晰度 高 ， 具有 较
高的稳 健性 和拼Байду номын сангаас 精 度 。 关 键 词 ：图像 拼接 ； 相位 相 关 ； 自动 排序 ； 角 点检 测 ； 图像 融合
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ７ — ２ ２ ７ ６ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ３ — ０ ９ ８ ５ — ０ ６
ｓ ｅ ｔ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｍａ ｎ ｕ ａ ｌ ｌ ｙ ） ，ｔ ｈｅ ｉ ｎ ｉ ｉ ｔ ａ ｌ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ｐ ａ ｉ ｒ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｏ ｂ ｔ ｉｎ ａ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｂ ｉ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ
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。
简析无人机技术航拍与图像拼接技术
简析无人机技术航拍与图像拼接技术1 概述随着社会不断发展和进步，无人机遥感技术在很多领域发挥着不可或缺的作用，譬如军事领域、农业领域、考古领域、环境监测领域、城市规划领域、灾害监测领域、地理测绘领域等。
无人机遥感技术之所以会有如此广泛的应用，是由于无人机遥感图像具有高灵活性、续航时间长，可以在特别危险地区探测，效率特别高，成本也低，还有无人机可在低海拔地区飞行，能够避免云层干扰等独特优势。
2 无人机遥感发展2.1 无人机发展概况因为计算机技术的不断发展，无人机遥感技术也获得了巨大进步，并且因为本身独特优势，受到愈来愈广泛的关注。
一般来说，无人机遥感技术提取和归纳人们所需信息，主要是利用精密成像仪器和图像分析技术，然后通过对这些时效性较高的图像进行特性分析等其他操作来达成。
无人机遥感技术发展如此之快，以至于图像拼接技术也受到越来越多关注，国内外很多研究人员正在对图像拼接技术进行更深研究。
目前，无人机图像拼接技术受到普遍关注，各个国家的学者都进行着与无人机图像拼接有关技术研究工作。
图像拼接技术通过数年研究，已经获取相当多研究成果，但是现在依然有很多问题有待解决，诸如相幅较小、数量多、影像倾斜度大、重叠不规则等一系列问题。
图像拼接效果和效率主要受图像配准精度和有效性所制约。
2.2 无人机航拍原理无人机，顾名思义是一种无人驾驶的或称作不载人的飞行器。
它主要是通过无线电遥控设备或机载计算机程序系统来进行控制。
无人机航拍是以无人机作为拍摄基准平台，随机载有高分辨率CCD数码相机、红外扫描仪、激光扫描仪等机载遥感设备获取地面图像或其他类型数据信息。
通过计算机对所获取的遥感图像信息按照一定精度要求进行解译识别处理，并制作成相关更重要、更全面信息的大幅全景图像。
无人机航拍技术是一种全新的高科技遥感应用技术，需要多种技术手段互相支撑构建成为一个平台系统。
全系统是集成遥感、遥测技术与计算机技术新型应用技术，在设计和最优化组合方面具有突出特点。
全景视觉系统技术方案
全景视觉系统技术方案一、引言全景视觉系统是一种能够获取并显示360度全方位图像的系统。
它利用摄像机等感光器件捕捉全景图像，并通过图像处理算法将图像拼接到一起，实现全景图像的显示。
全景视觉系统广泛应用于虚拟现实、增强现实、安防监控等领域。
本文将介绍一种基于摄像机阵列和图像处理算法的全景视觉系统技术方案。
二、系统硬件设计1.摄像机阵列：采用多个摄像机组成摄像机阵列，每个摄像机都有自己的视场角度，相互之间有重叠区域。
摄像机阵列的位置和角度需要根据场景进行调整，以获取最佳的全景图像效果。
2.图像采集：每个摄像机将所拍摄的图像传输到计算机或图像处理器进行处理。
传输方式可以使用有线或无线传输，根据实际情况选择。
3.图像处理器：图像处理器负责将摄像机传输过来的图像进行处理，包括图像拼接、畸变校正、颜色校正等。
图像处理器的性能需要足够强大，以实现实时处理。
4.全景显示设备：将处理后的全景图像显示在全景显示设备上，如VR眼镜、投影仪等。
全景显示设备需要具备高分辨率和高亮度，以提供良好的用户体验。
三、图像处理算法1.图像拼接：图像拼接是将多个摄像机拍摄的图像拼接在一起，形成全景图像。
图像拼接算法需要识别出重叠区域，并对其进行处理，以保证拼接的连贯性和一致性。
2.畸变校正：由于摄像机镜头的畸变和透视变化，拍摄的图像可能存在畸变。
畸变校正算法可以通过逆变换将畸变的图像恢复成原始图像。
3.颜色校正：由于不同摄像机的色彩设定不同，拍摄的图像可能存在颜色差异。
颜色校正算法可以通过对图像进行颜色平衡和颜色修正，使图像的颜色一致。
4.动态范围扩展：全景图像中可能存在动态范围过大的情况，即明亮的地方过亮，暗的地方过暗。
动态范围扩展算法可以通过调整图像的亮度和对比度，使图像的动态范围更加平衡。
四、系统应用1.虚拟现实：全景视觉系统可以与虚拟现实设备结合，为用户提供身临其境的虚拟现实体验。
用户可以通过全景视觉系统所获取的全景图像来感受虚拟现实世界。
手把手教你使用Adobe Photoshop软件制作拼接全景照片
手把手教你使用Adobe Photoshop软件制作拼接全景照片在现代社会中，随着智能手机和相机的发展，拍摄全景照片越来越普遍。
然而，你可能会遇到一个问题：当你希望捕捉一个超出相机视野范围的广阔景象时，照片的局限性就暴露了出来。
这时候，拼接全景照片就变得尤为重要了。
本文将教你如何使用Adobe Photoshop软件来完成这项任务。
首先，确保你已经安装了Adobe Photoshop软件，并打开你所拍摄的全景照片。
接下来，我们将采取以下步骤：1. 调整照片在开始拼接之前，你需要先调整照片的色彩和曝光，以确保每张照片的质量一致。
你可以使用Photoshop的“曝光”和“色彩平衡”工具来进行调整。
调整完成后，你可以在“图层”面板中将每张照片叠加在一起。
2. 对齐图像在拼接全景照片时，你需要确保每张照片的角度和位置是一致的。
为了实现这一点，你可以使用Photoshop的“自动对齐图像”功能。
该功能会自动识别并纠正照片之间的旋转、位移和变形。
只需选择你想对齐的照片，并在菜单中选择“编辑”->“自动对齐图像”。
3. 裁剪照片在完成照片的对齐后，你可能会发现照片边缘存在重复或多余的部分。
为了去除这些不必要的内容，你可以使用Photoshop的裁剪工具。
只需选择“图像”->“裁剪”，然后通过拖动和调整裁剪框来获得你想要的最终效果。
4. 进行全景拼接一旦你对照片进行了调整和对齐，并且完成了裁剪，你就可以开始进行全景拼接了。
在Photoshop中，你可以使用“平铺画布”工具来将每张照片连接起来。
只需选择你的照片，并在菜单中选择“编辑”->“平铺画布”，然后按照提示进行设置。
5. 进一步调整完成全景拼接后，你可能会发现一些细微的不连贯或不一致之处。
为了进一步调整和改善你的全景照片，你可以运用Photoshop中的其他工具和功能。
例如，你可以使用“修复画笔”工具来修复图像的缺陷，或者使用“变换”工具来调整图像的大小和形状。
多目全景相机全景拼接方法及系统与相关技术
本技术公开了一种多目全景相机全景拼接方法及系统。
该方法包括如下步骤：对多目全景相机进行标定，生成相应的拼接参数；将所述拼接参数保存在所述多目全景相机中；终端设备获取所述拼接参数，接收多目全景相机实时产生的媒体流，并依据所述拼接参数将所述媒体流拼接成全景图像/全景视频。
本技术提供的一种多目全景相机全景拼接方法及系统通过标定一次并生成拼接参数，只要多目全景相机镜头的硬件结构不发生变化，就能重用此拼接参数，全景图像展开速度快，且全景图像边缘拼接无缝隙，实现了全景图像或视频的实时预览以及实时分享，另外，拼接参数能够得到重复多次利用，可大大加速多目全景相机的量产。
技术要求1.一种多目全景相机全景拼接方法，其特征在于，所述方法包括：对多目全景相机进行标定，生成相应的拼接参数；将所述拼接参数保存在所述多目全景相机中；终端设备获取所述拼接参数，接收所述多目全景相机实时产生的媒体流，并依据所述拼接参数将所述媒体流拼接成全景图像/全景视频。
2.根据权利要求1所述的多目全景相机全景拼接方法，其特征在于，所方法还包括：确定标定房间的长宽高及其比例；在所述标定房间内对所述多目全景相机进行标定；依据所述标定的结果生成所述多目全景相机在所述标定房内包含所有区域的拼接参数。
3.根据权利要求1或2所述的多目全景相机全景拼接方法，其特征在于，所述拼接参数保存在所述多目全景相机的内存中或者记忆卡中，所述媒体流为图片或者视频，所述媒体流对应的图片或者视频为原始鱼眼图。
4.根据权利要求1或2所述的多目全景相机全景拼接方法，其特征在于，所述终端设备为手机、平板或者电脑，且所述终端设备与所述多目全景相机通过有线或者无线通信连接。
5.一种多目全景相机全景拼接系统，其特征在于，包括：参数模块，用于对多目全景相机进行标定，生成相应的拼接参数；存储模块，用于将所述拼接参数保存在所述多目全景相机中；拼接模块，用于获取所述拼接参数，接收所述多目全景相机实时产生的媒体流，并依据所述拼接参数将所述媒体流拼接成全景图像/全景视频。
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全景图像拼接技术研究
摘要：随着VR/AR技术的逐渐普及，全景图像呈现出了广泛
的应用前景，本文介绍了全景图像拼接技术的实现方式、优缺点，同时对相关算法进行了分析和评估，并对未来的发展方向进行了
展望。
第一章：绪论
VR/AR技术的普及使得全景图像具备了非常广泛的应用前景，在游戏、旅游等领域得到了广泛的使用，同时也受到了科学家们
的广泛关注，为了实现高质量的全景图像呈现有时需要进行多张
图像的拼接，为此我们需要一种高效、准确的全景图像拼接技术。
第二章：全景图像拼接技术实现
1.传统拼接方法
传统的全景图像拼接方法主要是基于图像对接，并在对接时消
除拼接位置的重叠部分。
这种方法需要针对拼接位置的交叉部分
进行大量的处理，需要进行复杂的图像变换、像素的重新分配等
操作，因此对计算资源有较高的需求，同时也会导致一定的误差。
2.基于特征点匹配的拼接方法
基于特征点匹配的拼接方法主要是利用图像中的特征点来做匹配，并得出拼接后图像的变换矩阵，然而使用这种方法需要针对
图像提前进行特征提取，同时在匹配阶段还需要进行特征点的匹配和筛选，这意味着这种方法会带来更多的计算开销，且针对具体的图像需要选择不同的特征点提取算法。
3.基于深度学习的拼接方法
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的学者开始尝试将其应用到全景图像拼接领域中，这种方法主要是根据大量的训练数据，使用卷积神经网络进行特征提取和图像匹配，这种方法能够克服传统拼接方法的缺陷，大幅度减小计算开销，并且还能够有效避免图像的失配问题。
第三章：全景图像拼接技术优缺点分析
1.传统拼接方法
优点：传统拼接方法较为简单易懂，可以在不需要大量计算资源和训练数据的情况下进行拼接。
缺点：算法难以消除图像拼接时产生的重叠区域，同时也难以保证拼接后的图像的准确性。
2.基于特征点匹配的拼接方法
优点：在图像识别和匹配方面有较高的准确率，能够有效提高拼接图像的质量和准确性。
缺点：特征点的提取和匹配需要耗费大量计算资源，同时对于不同的图像场景需要选择不同的特征点提取算法。
3.基于深度学习的拼接方法
优点：可以克服传统拼接方法的缺陷，具有较高的准确率和良好的扩展性。
缺点：需要大量的训练数据和计算资源，容易受限于数据和硬件的限制。
第四章：全景图像拼接算法评估
1.精度评估
精度评估主要是通过测量拼接后图像的图像匹配准确度和图像重叠度等指标来评估拼接算法的精度。
2.计算时间评估
计算时间评估主要是通过记录拼接算法中各个计算阶段所需的时间，并对其进行统计分析来评估拼接算法的计算速度。
3.结果评估
结果评估主要是通过用户对拼接后的全景图像的感官评估来评估拼接算法的优缺点和有效性。
第五章：未来发展方向
1.自适应拼接
未来的全景图像拼接算法应该能够根据不同的拼接场景自动选择最佳的拼接方法和参数，从而实现真正的自适应拼接。
2.结合深度学习和语义信息
通过结合深度学习和语义信息，将能够进一步提高全景图像拼接算法的精度和速度。
3.实时全景图像拼接
未来的全景图像拼接算法应具备实时性和高效性，能够支持在实时场景下进行全景图像的拼接呈现。
结论：综合以上研究和分析，全景图像拼接技术将会成为未来VR/AR等虚拟现实领域的一个重要组成部分，全景图像拼接算法的发展也将为未来的虚拟现实应用提供有力支持。