重叠图象拼接算法

第3卷第5期1998年5月

中国图象图形学报

Jou rnal of I m age and Grap h ics

V o l.3,N o.5

M ay.1998重叠图象拼接算法Ξ

钟力　胡晓峰

(国防科技大学七系,长沙　410073)

摘　要　全景视频是一种利用360度全景图象建立虚拟环境的新方法。全景图象是通过将普通照相机拍照到的边界部分重叠的图象进行拼接而创建的。本文利用图象重叠部分对应像素的相似性,提出了一种行之有效的拼接算法,使得到的图象无缝平滑。

关键词　图象拼接,全景视频,算法,重叠图象

1　引　言

全景视频(Pano ram ic V ideo)是一种利用实景图象组成全景空间的技术,它将多幅图象拼接成360度柱面全景,并利用多幅全景图象之间的超链建立起可供用户观察的虚拟环境,通过在不同全景图象之间的切换来实现在虚拟环境中的漫游,使用户能主动地从不同的观察点和方向了解环境[1]。360度全景图象的素材,是通过利用普通照相机采集的照片,经过数字化得到的边界部分重叠的图象。因为全景图象表示的是人在某一视点观察空间,视点不动而观察方向改变。所以在拍照时将照相机固定在支架上,尽量避免转动时镜头的偏斜和俯仰,并以镜头为轴转动一周连续拍照。拍照时使相邻图象具有一定程度的内容重叠,以便于拼接而得到全景图象。图1是组成全景的边界部分重叠的图象,可以看到,这里的主要工作首先是确定相邻图象在宽度、高度上的重叠程度(拍照不可避免地造成了垂直方向上的错位),去掉重叠,然后再进行平滑连接得到全景图象。

图象重叠范围的确定主要是基于2图象重叠部分对应像素的相似性,即在R GB或YUV空间上具有基本相同的值。过去的一种作法是基于面积的算法,即取前一幅图象中的一块作为模板,在第2幅图象中搜索具有相同(或相似)值的对应块,从而确定2幅图象的重叠范围[2]。但这种算法计算量太大,而且受光照条件的影响,所以往往不实用。我们在从事全景视频空间研究的项目中,提出了一种新的图象拼接算法,并在实验中予以证实,发现它不仅计算量大大减少而且行之有效

,而且还可用于立体图象对的配准。

图1　拼接处理

2　匹配拼接

2.1　重叠区域的确定

由于基于面积的方法计算量太大,只利用一列像素又经常造成误匹配,所以算法的思路是利用图象间隔一定距离的2列上的部分像素。即在前一幅图象的重叠区域中分别在2列上取出部分像素,用

Ξ国防预研、国防科大试验技术资助项目

　收稿日期:1997201227;收到修改日期:1997207225

它们的比值作为模板,然后在第2幅图象中搜索最佳的匹配。即对于第2幅图象,由左至右依次从间距相同的2列上取出部分像素,并逐一计算其对应像素值比值;然后将这些比值依次与模板进行比较,其最小差值对应的列就是最佳匹配。这样在比较中只利用了一组数据,其实可以说是利用了2列像素及其所包含的区域的信息。

因为一般情况下相邻图象重叠的范围大约是30%～50%,所以具体作法是在第1幅图象的右边,在相隔20个像素距离的2列上,取对应的2组数,各有200个像素。计算其比值得到了一个浮点数组base [200],将它作为比较的模板。然后从第2幅图象在相隔同样距离的列上各取出300个像素的数据,取的点相对于模板上下多出50个像素,这是因为2幅图象可能有垂直方向上的交错,同时又假定错开距离不超过50个像素。计算它们的比值,就得到了浮点数组i m age [300]。在开始时取第1、21列,接着是第2、22列,依次下去,视重叠宽度具有不同数量的这样的数组,一般数组数取为图象宽度的一半(与重叠量有关),即取到第I m age _w idth 2,I m 2

age _w idth

2+20列。匹配时,首先进行垂直方向的比较,对第2幅图

象的每一个数组,计算对应元素值差值的平方和。因为上下可能交错50个像素,所以需计算101个垂直方向的差值平方和。设垂直方向交错距离为d is ,则

对每一d is (0

～100),就得到一个Ε[d is ],其中Ε[d is ]=

∑199

i =0

(i m ag e [i +dis ]-base [i ])2

。计算差值平方和

的目的是寻求与模板的最佳匹配,从而确定重叠交错距离。对应最小值的就认为是组内最佳匹配,并记录垂直方向距离d is 。接着循环计算所有的数组与模板的对应值差值平方和,就得到了每个数组的组内最佳匹配和垂直方向距离。最后将每个数组的组内最佳匹配进行比较,即进行水平方向的比较,得到的最小值就认为是全局最佳匹配,由它的对应数组的垂直方向距离d is 就可决定垂直方向上的交错距离,由它的对应数组的位置和模板位置就可决定水平方向重叠距离。设模板两列像素的距离为D ,具体算法如下:

P rocedure i m ag e m atch ing begin

input base [200] 输入模板值 fo r (k =0;k

of i m ag e 2→i m age [300]

输入第2幅图象 fo r (d is =0;d is <=100;d is ++) Ε[d is ]=

∑199

i =0

(i m age [i +d is ]-base [i ])2

计算差值平方和 y _s m all =100

设组内最小值初值(垂直方向) fo r (d is =0;d is <=100;d is ++)

if (Ε[d is ]

y _s m all =Ε[d is ] 组内最小值(垂直方向) m _dis [k ]=d is

组内最佳匹配距离(垂直方向) best m ch [k ]=y _s m all x _s m all =100

设全局最小值初值(水平方向) fo r (k =0;k

得到决定重叠交错距离的横向、

垂直方向距离

end

得到的x _d is 、y _d is 可决定重叠交错距离,例如如果模板前一列距图象右边为100个像素,k 等于120,则重叠220个像素;如果模板列从第60个像素取数,i m age [i ]从第10像素取数,又y _d is =40,则交错10个像素,说明第2幅图象相对第一幅图象偏上10个像素。2.2　平滑连接

找到重叠范围,如果仅仅是简单的叠加,会造成图象的模糊和明显的边界,这是不能容忍的。平滑连接就是要使拼接区域平滑,提高图象质量。因此我们采纳了淡入淡出思想,利用渐入渐出的方法,即在重

叠部分由前一幅图象慢慢过渡到第2幅图象并删去垂直方向错开的图象部分。设渐变因子为0

i m ag e 2,结果为i m ag e 3,则i m ag e 3=d 3

i m ag e 1

+(1-d )3i m ag e 2其中d 由1慢慢变化到0,

它与图象之间的水平方向重叠距离有关。

3　实验结果及分析

在对全景视频的研究中,我们利用此算法来制作360度全景图象,将组成全景的若干张图象拼接起来。试验中算法利用了图象像素的R GB 值。在处

8

63 中国图象图形学报 第3卷

理效果上,当图象本身质量较好时,算法能做到准确无误地匹配拼接,边界融合相当完美。图2是将14张图象进行拼接得到的360度全景图象,可以看到处理效果相当好。有时由于拍照的原因造成图象质量下降(图象偏暗或偏亮),但只要在一定程度之内,算法也能进行准确地拼接。如图3,尽管第2幅图象较第1幅图象偏暗,但仍然准确拼接,这说明算法具

有一定的抗干扰性。为了建立一个好的、逼真的虚拟环境,拍照时我们就尽量避免了图象质量问题,保证拍照在基本相同的光照条件下进行,从而避免了让算法去拼接两幅亮度相差较大的图象。当然,算法也有其局限性,当一幅图象内容相差不大(例如一片树林)时,算法会受到干扰而导致拼接失败

。

图

2　360度全景图象

图3

　2幅图象的拼接

在时间花费上,可以看到处理时间与模板维数(像素个数)以及事先选定的水平方向最大重叠距离和垂直方向最大交错距离密切相关。在这里,选定的这3者分别是200个像素、第2幅图象宽度的一半以及50个像素,结果处理时间也比基于面积的方法大大减少。如果根据具体情况调节这些参数的大小

,例如分别为150个像素、图象宽度的三分之一和20

个像素,就会进一步减少运算量从而减少时间花费。

参考文献

1　钟力等.全景视频的信息组织和实现方法.

小型微型计算机系统,

1996.12.

2　汪成为等.灵境(虚拟现实)技术的理论、实现及应用.广西:广西

科学技术出版社,1996,9.

钟　力　1992年、1995年在国防科技大学自动控制系分获学士、硕士学位,现在该校系统工程与数学系攻读博士学位,主要研究方向是多媒体及虚拟现实技术。

胡晓峰　40岁,教授,博士生导师,政府特殊津贴获得者,中国计算机学会多媒体专委会委员,学术委员会副主任。主持研究的“多媒体超文本HW S 系统”、“分布式多媒体数据库模型系统HDB ”获部委级一等奖,发表论文70余篇,主要研究领域是多媒体信息系统。

9

63第5期 钟力等:重叠图象拼接算法

Stitch i ng A lgor ithm for Overlapp i ng I mages

Zhong L i,H u X iaofeng

(D ep t.7of N a tiona l U n iversity of D ef ense T echnology,Chang sha　410073)

Abstract　Pano ram ic V ideo w h ich uses360degree pano ram ic i m aegs is a new app roach fo r compo sing virtual environm ent. T he pano ram ic i m ages can be created by“stitch ing”together overlapp ing i m ages taken w ith an o rdinary cam era.In th is paper w e put fo r w ard a valid stitch ing algo rithm w h ich utilizes the co rrespondent p ixels’si m ilarity of overlapp ing i m age po rti on to m ake the resulted i m ages seam less and s moo th.

Keywords　I m age stitch ing,Pano ram ic video,A lgo rithm,O verlapp ing i m age

明导推出下一代高速数字设计解决方案

——In terconnect Syn thesis及T au

今天的计算机、通信和消费类电子产品市场需要性能更高、功能更多、体积更小的新产品。制造商们开发和发布这些新产品的周期影响着他们的市场份额和利润。对大多数制造商来说,整个领域都有减少周期时间的新挑战,该集成电路的特点是开关时间单位延时以亚纳秒计,平均系统时钟速度超过100M H z门限。

明导资讯公司的In terconnectix业务部担负着这样一种使命,即开发出使我们的客户能在最短的时间内设计高性能、低成本系统的解决方案。作为互联综合IS的发明者,In terconnectix创造了新一代基于革新技术的解决方案。IS将时序和信号完整性分析规则与平面布置、布局、布线、分析和修改的物理实现结合在一起。IS消除了布局、布线、分析和修改的循环周期消耗的时间。由于修改原型增加了实际成本,而推迟产品的发布也带来了额外的开销,因此传统的“用校正来设计”的方法减少了利润。

通过电气分析和物理实现的结合,IS使设计者能在首次设计验证中满足特定的时序和信号完整性的要求,从而首次验证即获成功。IS免去了修改这一步,加快了产品推向市场的速度,消除了重复处理原型板的成本。此外,它通过直接处理每一网络的电气约束,消除了传统方法在设计规则之外附加的过于保守的界限。于是就可以达到更高的性能和更大的可靠性,使发布的产品更具竞争力。

早在1996年5月In terconnectix即推出了第一个用于板级时序校验的符号时序分析工具—T au,在开始物理设计之前,T au能够利用复杂的VL S I 和A S I C s总线功能特性和时间相关信息自动决定电路中关键的时序路径以及适合于互联消耗的延时累积。

In terconnectix业务部的Jonathan W esis博士说:“T au标志着专为电路板设计市场而开发的时序校验工具的诞生。使用总线功能模型消除了所有的冲突,并可在更短的时间内得到更精确的结果。此外与其它时序分析工具不同,T au可以全面地深入到互联设计进程。”

D ataquest公司电子设计自动化首席系统分析家Gary Sm ith说:“T au是我所见到的最完整的时序分析工具。它对模型开发问题的创新处理及其符号时序功能有力地解决了那些日益增长的时序问题。”

T au与In terconnect的IS工具包紧密结合在一起,提供直观的用户界面,以及与明导资讯公司的D esign A rch itect,Board Stati on设计解决方案及其它主流EDA系统的即插即用。

073 中国图象图形学报 第3卷

全景拼接算法简介

全景拼接算法简介 罗海风 2014.12.11 目录 1.概述 (1) 2.主要步骤 (2) 2.1. 图像获取 (2) 2.2鱼眼图像矫正 (2) 2.3图片匹配 (2) 2.4 图片拼接 (2) 2.5 图像融合 (2) 2.6全景图像投射 (2) 3.算法技术点介绍 (3) 3.1图像获取 (3) 3.2鱼眼图像矫正 (4) 3.3图片匹配 (4) 3.3.1与特征无关的匹配方式 (4) 3.3.2根据特征进行匹配的方式 (5) 3.4图片拼接 (5) 3.5图像融合 (6) 3.5.1 平均叠加法 (6) 3.5.2 线性法 (7) 3.5.3 加权函数法 (7) 3.5.4 多段融合法（多分辨率样条） (7) 3.6全景图像投射 (7) 3.6.1 柱面全景图 (7) 3.6.2 球面全景图 (7) 3.6.3 多面体全景图 (8) 4.开源图像算法库OPENCV拼接模块 (8) 4.1 STITCHING_DETAIL程序运行流程 (8) 4.2 STITCHING_DETAIL程序接口介绍 (9) 4.3测试效果 (10) 5.小结 (10) 参考资料 (10) 1.概述 全景视图是指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）。 目前市场中的全景摄像机主要分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。鱼眼全景摄像机

最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点，但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。 本文档中根据目前所查找到的资料，对多镜头全景视图拼接算法原理进行简要的介绍。 2.主要步骤 2.1. 图像获取 通过相机取得图像。通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。单镜头和多镜头相机在算法处理上也会有一定差别。 2.2鱼眼图像矫正 若相机镜头为鱼眼镜头，则图像需要进行特定的畸变展开处理。 2.3图片匹配 根据素材图片中相互重叠的部分估算图片间匹配关系。主要匹配方式分两种： A．与特征无关的匹配方式。最常见的即为相关性匹配。 B．根据特征进行匹配的方式。最常见的即为根据SIFT，SURF等素材图片中局部特征点，匹配相邻图片中的特征点，估算图像间投影变换矩阵。 2.4 图片拼接 根据步骤2.3所得图片相互关系，将相邻图片拼接至一起。 2.5 图像融合 对拼接得到的全景图进行融合处理。 2.6 全景图像投射 将合成后的全景图投射至球面、柱面或立方体上并建立合适的视点，实现全方位的视图浏览。

电镜照片的裁剪和拼接

电镜照片的裁剪和拼接 对于拍摄效果理想的电镜照片，只需要通过简单的裁剪和拼接，就可以完成。但是在实际操作过程中，往往存在这样的问题，电镜照片下方有一个标注栏，在标注栏中可以记录标尺、工作距离、加速电压等电镜拍摄条件，在制作插图过程中，往往需要将电镜图片缩小，将几张具有对比效果的图片拼接在一张插图中，此时数据栏中的字体会变得很小，标尺也会看不清楚。因此，在制作用于发表的插图过程中往往需要将电镜照片下方的数据栏剪切掉，再重新制作一条标尺，并进行标记。对于单张照片的裁剪、修改电镜图片的大小及重新调整照片明暗对比度的工作需要用Photoshop软件（简称PS）来完成，而将图片拼接在一起，重新画标尺和标注文字的工作需要Illustrator软件（简称AI）来完成。 一、收集合格整理素材 将一张插图中计划用到的所有电镜照片全部复制下来，建立一个新的文件夹，最好给每一张照片一个文件名，以后文件名最好不要更改，因为AI软件和PS软件中的图片是链接关系，防止在拼接图片过程中出现的链接图片无法识别。 二、用Photoshop裁剪出大小完全一致的图片 1、按照图片标尺长度绘制一个矩形框 当扫描电镜图片被缩小后，标尺经常会看不清楚。因此可以先根据标尺长度绘制一个等长的矩形框，以便图像拼接后根据该矩形框重新画一条标尺。具体操作步骤如下： ①用Photoshop CS5软件打开需要操作的图片。 ②将索引格式的电镜图片转变成RGB颜色格式的文件（执行“图像——模式——RGB颜色”命令）。 ③按照原标尺大小画一个相同长度的矩形框，并填色。具体方法如下，新建一个图层，用缩放工具拖拽图片，将标尺区域放大，在新建图层中用矩形选择工具按照标尺长度画一个等长的矩形框，用吸管工具在色板上任意吸取一个颜色，按下Alt+Delelte键，将矩形框填充上颜色。按下Ctrl+D键取消选框。将矩形框移动到图片中任意区域，裁剪时不会受到影响即可。双击抓手工具，将图片放到合适屏幕大小。

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法]

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法] 第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR ）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说

360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和 仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键 环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系 列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中，很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双 目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像，用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图 像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型： (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对

360°全景拼接技术简介

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

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现（一） 来源：中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者：陈挺编辑：studa090420 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成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。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

图像拼接算法及实现(一).

图像拼接算法及实现（一） 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成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。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this

遥感图像裁剪与拼接

遥感图像拼接（镶嵌）与裁剪 一、实验目的与要求 图像镶嵌指在一定数学基础控制下，把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程，在ENVI中提供了透明处理、匀色、羽化等功能。实验要求可以用ENVI解决镶嵌颜色不一致、接边以及重叠区等问题。 图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。常用的方法是按照行政区划边界或者自然区域边界进行图像裁剪；在基础数据生产中，经常还要进行标准分幅裁剪。ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。实验要求学生们学会通过ENVI软件对下载的地区图像进行裁剪和拼接，将南京区域裁剪出来。通过本次实验，初步熟悉ENVI和ARCGIS软件，为今后环境遥感学习奠定基础。 二、实验内容与方法 1 实验内容 1)图像拼接：ENVI的图像拼接功能提供交互式的方式将没有地理坐标或者有地理坐标的多幅图像合并，生成一幅单一的合成图像。 2)图像裁剪：通常按照行政区划边界或自然区划边界进行图像剪裁，在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。

2 实验方法 1)图像拼接 最新ENVI提供了全新的影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic，所有功能集成在一个流程化的界面，它可以： ?控制图层的叠放顺序 ?设置忽略值、显示或隐藏图层或轮廓线、重新计算有效的轮廓线、选择重采样方法和输出范围、可指定输出波段和背景值 ?可进行颜色校正、羽化/调和 ?提供高级的自动生成接边线功能、也可手动编辑接边线 ?提供镶嵌结果的预览 使用该工具可以对影像的镶嵌做到更精细的控制，包括镶嵌匀色、接边线功能和镶嵌预览等功能。 2)图像裁剪 （1）规则分幅裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，这个矩形的范围获取途径包括行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件； （2）不规则分幅裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个任意多边形。任意多边形可以是事先生成的一个完整的闭合多边形区域，可以是一个手工绘制的ROI(感兴趣区)多边形，也可以是ENVI支持的矢量文件。

图像匹配与拼接方法

图像匹配与拼接 分匹配和拼接两部分 一、匹配 当然匹配的方法，有sift，surf什么的，这里主要就介绍一下我自己的方法啦！ 特征点提取是必须的，不然搜索范围太大哇！并且可能不可靠，所以特征点提取是必须的。什么点适合做特征点呢？这方面的论文很多啦，主要还是看你用什么方法匹配了，如果是用互相关作为相似性准则的话，那自相关系数随各个方向变化大的点就适合作特征点了，当然还要考虑稳定性，即特征点应该不太受光照、噪声、缩放、旋转等的影响，这样的才是好的特征点。当然，如果确定了应用坏境，不一定要满足不受上四个因素影响的，比如平行的双目匹配、全景图的匹配等，具体问题具体分析吧！角点特征是个人比较喜欢的特征。这里我自己定义了一种局部特征，效果还行，匹配采用互相关为准则的匹配，大概效果如下： 目测这几个匹配点还是正确的哇！在一些应用中，可能需要的匹配点数相当多，这就需要较密集的匹配了。密集的匹配可以根据初始的匹配结果估计搜索范围，这可以加速搜索，同时也要提取更多的特征点呀！话不多说了，下面是密集的匹配：

虽然这样的密度对于三维重构来说还不够，但对于一般的图像拼接来说足够了。匹配完了，下面就要将第二步了。 二、矫正 匹配好两幅图像了，接下来干啥呢？把它们对准呗。可惜了，两幅图像之间不但存在平移，还存在旋转缩放什么的，更复杂的，可能还存在所谓的3D变换，那就复杂啦！不管怎么样，所谓的对准，也就是矫正，总是基于一定的模型的，即基于相机拍摄两幅图像的相对姿态。对于全景图拼接（个人觉得是最简单的且较实用的拼接），需要根据相机焦距或者视场角投影到柱面上，然后两幅图像间的位置就只有一维的平移关系了。但是这对拍摄的相机也是有要求的，就是要保证拍摄两幅图像时，物防焦点是重合的，这样才能根据稀疏的几个点确定所有重叠区域内点的相对位置呀！但实际中很难做到物方焦点重合，比如数码相机或者所谓的智能手机的全景图拍摄，一般人都是拿着相机或者手机绕人旋转，而非绕物方焦点旋转拍摄的，这样拼接起来是绝对有误差的呀！特别是拼接近景，误差就更大了，远景还好。怎么克服这个缺点呢？简单的改进方法就是绕着摄像头旋转吧，虽然这也不是严格绕物方焦距旋转，但起码误差小得多啦，拼接的效果当然也就好得多了，可以试一试哦！ 不扯了，第二种模型就是认为两幅图像间存在的变换关系是有2D旋转、缩放、平移的，可以通过一个旋转、缩放、平移矩阵来矫正，这个也不难，但是应用范围却相当有限，不详说了。 第三种模型就是不用模型，或者说认为两幅图像间的对应点存在的是一种线性变换关系，这样只要解一个线性方程组就可以了，似乎也挺简单的。但可惜的是，不是任给的两幅图像间都只存在线性变换呀！它可能是一个3D的线性变换，那就麻烦了，这个必须需要密匹配呀！不然就一定是有误差的，即不能通过稀疏的匹配点来矫正两幅图像的所有对应点的。 还有更多的模型，比如各方位的全景图，需要投影到球面上的哇！不过这个模型也不难。最难的当然是拍摄两幅图像时，相机不同，相机姿态也不同了，这个是很有挑战的，我也很惧怕这个。下面展示三种矫正结果： 1、2D线性模型： 2D矫正，认为匹配点之间存在线性变换，X=ax+by+c，Y=dx+ey+e这样的模型，业内称之放射变换，其中x，y是第一幅点的坐标，X,Y是对应的第二幅图像中的点坐标，使用最小二乘法计算a、b、c、d、e、f，第二幅图相对于第一幅图矫正的结果就是这样的了

中考复习专题 图形的折叠、裁剪与拼接

专题九 图形的折叠、裁剪与拼接 一、选择题 1．现有大小相同的正方形纸片20张，小凯用其中2张拼成如图所示的矩形，小明也想拼一个与它形状相同(相似)但比它大的矩形，则它至少要用m 张正方形纸片(不得把每个正方形纸片剪开)．则m 的值为(B ) A ．6 B ．8 C ．12 D ．18 ,(第1题图)) ,(第2题图)) 2．把由5个小正方形组成的十字形纸板(如图)剪开，使剪成的若干块能够拼成一个大正方形，最少只需剪(B ) A ．1刀 B ．2刀 C ．3刀 D ．4刀 3．如图，将一张矩形纸片沿AB 对折，以AB 的中点O 为顶点将平角五等分，并沿五等分的折线折叠，再沿CD 剪开，使展开后为正五角星(正五边形对角线所构成的图形)，则∠OCD 等于(C ) A ．108° B ．114° C ．126° D ．129° 4．如图1，分别沿长方形纸片ABCD 和正方形纸片EFGH 的对角线AC ，EG 剪开，拼成如图2所示的?KLMN ，若中间空白部分四边形OPQR 恰好是正方形，?KLMN 的面积为50，则正方形EFGH 的面积为(B ) A ．24 B ．25 C ．26 D ．27 5．如图，将矩形沿图中虚线剪成四块图形，用这四块图形恰能拼一个正方形．若x ＝13，则x y 的值等于(C ) A ．3 B ．25－1 C . 5＋1 2 D ．1＋ 2 ,(第5题图)) ,(第6题图))

6．如图1为一正面白色，反面灰色的长方形纸片．今沿虚线剪下分成甲、乙两长方形纸片，并将甲纸片反面朝上贴于乙纸片上，形成一张白、灰相间的长方形纸片，如图2所示，若图2中白色与灰色区域的面积比为8∶3，图2纸片面积为33，则图1纸片的面积是(A ) A ．42 B ．44 C .2314 D .3638 7．如图，阴影部分是边长为a 的大正方形中剪去一个边长为b 的小正方形后得到的图形，将阴影部分通过 割、拼，形成新的图形，给出下列3种割拼方法，其中能够验证平方差公式的是(D ) A ．①② B ．②③ C ．①③ D ．①②③ 二、填空题 8．我们知道，如图1所示的方格中，若每一个小正方形的边长都为1，则阴影正方形的面积是2，边长是 2.如图2，点P 是边长为1的正方形内(不在边上)任意一点，P 和正方形各顶点相连后把正方形分成4块，其中①③可以重新拼成一个四边形，重拼后的四边形的最小周长是2 2. 三、解答题 9．如图1，将长为10的线段OA 绕点O 旋转90°得到OB ，点A 的运动轨迹为AB ︵ ，P 是半径OB 上一动点，Q 是AB ︵ 上一动点，连接PQ. 发现 当∠POQ ＝__________°时，PQ 有最大值，最大值为__________． 思考 (1)如图2，若点P 是OB 的中点，且QP ⊥OB 于点P ，求BQ ︵ 的长； (2)如图3，将扇形OAB 沿折痕AP 折叠，使点B 的对应点B′恰好落在OA 的延长线上，求阴影部分面积． 探究 如图4，将扇形OAB 沿PQ 折叠，使折叠后的QB′︵ 恰好与半径OA 相切，切点为C ，若OP ＝6，求点O 到折痕PQ 的距离．

陕西省石泉县池河中学八年级信息技术上册教案：剪裁图像,抠取图像,拼接图像(第七课时)

池河中学2019-2020学年度第一学期教学设计 年级8年级 科目[来源:学科 网ZXXK] 信息任课教师[来源:学科网]授课时间 1 [来源:学科网]课题剪裁图像，抠取图像，拼接图像授课类型新授 课标依据 培养学生积极学习和探究信息技术的兴趣，养成良好的信息意识和健康负责的信息技术使用习惯，形成信息处理能力，培养学生使用信息技术支持各种学习和解决各类问题的意识和能力。 教学目标 剪裁图像，抠取图像，拼接图像的操作和原理，通过操作实践熟悉各命令的使用方法原理和环境。培养学生的动手处理能力。激发并保持利用信息技术不断学习和探索的热情，形成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息技术的活动。 教学重点难点教学[来源:学科网 ZXXK] 重点[来源:学科网 ZXXK] 剪裁图像，抠取图像，拼接图像。来源学+科+网Z+X+X+K][来源学科网][来源学_科_网 教学 难点 抠取图像，拼接图像及操作原理 教学媒体选择分析表 知识点学习目标媒体 类型 教学 作用 使用 方式 所得结论 占用 时间 媒体来源 剪裁图 像，抠取图像，拼接图像了解操作 原理 视频df ai 操作过程对作 品的影响及形 成原理 ８自制 编号：8.1.07

①媒体在教学中的作用分为：A.提供事实，建立经验；B.创设情境，引发动机；C.举例验证，建立概念；D.提供示范，正确操作；E.呈现过程，形成表象；F.演绎原理，启发思维； G.设难置疑，引起思辨；H.展示事例，开阔视野；I.欣赏审美，陶冶情操；J.归纳总结，复习巩固；K.其它。 ②媒体的使用方式包括：A.设疑—播放—讲解；B.设疑—播放—讨论；C.讲解—播放—概括；D.讲解—播放—举例；E.播放—提问—讲解；F.播放—讨论—总结；G.边播放、边讲解； H.设疑_播放_概括.I讨论_交流_总结J.其他 教学过程设计 师生活动设计意图上一节课我们对PS软件的操作有了一定的 认识。我们想想上节课中我们对于图片的操作 有哪些应该理解的地方，回到P31阅读教材， 再次理解索引模式的意义。 教师示范操作，学生根据每一步的操作来 说明是怎么理解的，为什么这样操作，有没有 多余的步骤。 我们这节课要在上节课理解的基础上完成 一幅作品，大家有没有信心？ 先熟悉课本，了解这节课要完成的作品是 什么，怎么做？引入剪裁与拼接图像。 导学： 学习抠图的基本操作方法 认识图层能利用图层拼接图像 教师示范操作过程 剪裁图像，抠取图像，拼接图像，利用图 学生回想上节 课的重点内 容。引出本课 内容 自学教材，学 会学习 教师讲解学生 理解体会。

专题15 剪切与拼接

专题15 剪切与拼接 [读一读] “不知细叶谁裁出，二月春风似剪刀”。 春光明媚的日子，春风象一把剪刀，把眼前的世界裁剪得美丽异常，让每个人感到心旷神怡。 只要我们勤于想象和动手，也能把图形通过折叠、裁剪和拼接，得到我们想要的新图形。 [想一想] 例1 剪一刀，使一个正方形变为两个形状、大小一样的图形。 [剖析 ]按题目要求，首先想到对折，这样的两个图形一定满足要求；但题目并没对剪开后的两个图形方向有条件，所以，只要沿过正方形中心的直线剪开，得到的图形也符合要求。 [解] [练一练] 1、剪两刀，使一个正方形变成四个形状、大小一样的图形。 2、剪一刀使一个长方形变成两个形状、大小一样的图形，剪两刀使一个长方形变成四个形状、大小一样的图形。 [解] 1、4个长方形 4个正方形 4个三角形 2、剪一刀： （2个长方形）（2个三角形）（2个长方形） （4个长方形）（4个长方形）

[剖析]平常对这样的问题，总习惯地沿着过正方形两邻边的直线剪开，实际上剪切线还可以过正方形的顶点（一个或两个顶点）。 [解]第一种剪法第二种剪法第三种剪法 余下的角的个数分别为：4，5，3 [练一练] 1、下面的一块是从上面哪一个图形中剪下来的，用线连一连。 2、下面的图形，请你剪一刀，拼成一个正方形。 3、你能剪一刀，将它拼成一个正方形吗？ [解] [例3]在下面剪一刀，使剪开的部分恰好能拼成一个正方形。

[剖析]先认真观察分析图形的特点，再动手剪拼，切不可盲目行事。拼成正方形，必须把凹凸的部分补平，围绕这个特点思考，才能找到办法。 [解] [点拨]这类题可以根据图形特点，先把原图补画成一个正方形，那么缺少的部分就是要 剪下来补上去的，如。 [练一练] 1、从下面四个图形中选两个可以拼成 的图形。 2、选三个可以拼成 的图形。 3、（1）把下面图形剪两刀，使剪开的部分恰好能拼成一个不一样的正方形。 （2）把下图剪两刀拼成一个长方形。 [解]1、（1）和（3） 2、（1）（3）（5） 3、（1） （2）

高清图像全景拼接

高清图像全景拼接 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

全景拼接白皮书

目录

1 方案概述 1.1 市场需求 全景拼接系统，是以画面拼接技术为基础，将周围相邻的若干个摄像机画面拼接成一幅画面。传统视频监控系统，用户如果要实时监控一片连续的大范围区域，最常见的做法是，安装多个摄像机，每个负责一小片区域，该方案的主要缺陷是，用户没有画面整体感，很难连续追踪整个区域内的某个目标。全景拼接系统，能很好的解决上述问题。 传统意义上的全景拼接系统，虽然解决了“看的广”、“看的画面连续”的问题，但并没有解决“看的清”的问题。因此宇视的全景拼接系统中，增加了球机联动功能，以解决“看的清”的问题，一台10倍以上光学放大的球机可以看清100米甚至更远的目标。球机联动功能，是以枪球映射技术为基础，将全景画面坐标系和球机画面坐标系关联映射起来，用户只要在全景画面中拉框，球机就自动转动和变倍到指定位置，对用户来说这是一个设备，而不是孤立的两个设备。 全景拼接系统，主要应用于大范围监控，如广场、公园、景区、机场停机坪、机场大厅、物流仓库、大型生产车间、交通枢纽等。 1.2 方案特点 ●画面拼接：支持3个高清相机（最高1080P）的拼接。 ●画面拼接：拼接后最高分辨率可以达到5760×1080。 ●球机联动：支持1个球机（最高1080P）的联动。 ●球机联动：支持在全景画面中拉框放大，自动联动球机转动和变倍到指定位置。 2 组网模型 2.1 全景拼接 2.1.1 逻辑框图（或拓扑图） 2.1.2 原理描述 拼接原理： 拼接前提：用于拼接的摄像机，在图像内容上，两两相交。

图像拼接原理及方法

图像拼接原理及方法 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

第一章绪论 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像