基于摄像机精确标定的全景图拼接

论文摘要

本文主要研究了基于摄像机精确标定的移动摄像拍摄视频的全景图拼接。全景图拼接作为基于图像绘制的一部分,自90年代起就是计算机图形学的研究热点之一,但是一般研究相机位置基本固定情形下的全景图拼接,当相机有明显位移时,全景图拼接是一个非常困难的问题。本文提出了一种摄像机近似水平直线运动时的全景图多视点拼接法,利用精确的摄像机标定技术,从视频序列中构造了一点处的全景图,可以观察到视频序列扫过的区域全景图像。由于积累误差和噪声等的影响。摄像机的标定结果会与真实场景有所偏差。本文提出了基于路径约束的摄像机标定算法,对由运动恢复结构技术（Structure from Motion）所获得的场景欧氏空间进行校正。该算法适用于路径和空间在大尺度上存在形变的摄像机参数的校正。算法通过对关键帧和场景结构进行约束,对摄像机参数和结构点位置进行优化,消除累积误差,获得更为准确的三维结构和摄像机运动参数。本文对全景图拼接中采用的技术进行了简要的介绍,包括相机的内部参数标定、X-Slits全景图的拼接、由运动恢复结构的相关知识进行了阐述。我们分别对两类全景图做了研究,一个是固定视点的纯旋转全景图,另一个是移动多视点的全景图,并分别对其拼接过程进行了详细的分析。对于多视点全景图,我们不仅展示了拼接过程和结果,而且详细讨论了它的局限性和下一步的工作。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 基于图像的绘制（IBR）
• 1.3 摄像机标定技术
• 1.4 摄像机标定技术和全景图拼接的应用
• 1.5 本文工作和组织
• 第2章 摄像机标定相关技术
• 2.1 SIFT特征提取
• 2.1.1 SIFT特征向量生成
• 2.1.2 SIFT特征向量的匹配
• 2.2 基于结构和运动恢复的摄像机标定
• 2.2.1 关键帧序列的提取
• 2.2.2 结构和运动的初始化
• 2.2.3 基于关键帧的定标方法
• 2.3 本章小结
• 第3章 全景图拼接相关技术
• 3.1 非线性畸变的校正
• 3.1.1 图像几何畸变校正的概念
• 3.1.2 图像消除几何畸变的方法
• 3.2 投影模型
• 3.2.1 平面全景图
• 3.2.2 柱面全景图
• 3.2.3 球面全景图
• 3.2.4 多视点全景图
• 3.3 图像配准技术
• 3.3.1 基于模板的匹配
• 3.3.2 变化域法
• 3.3.3 基于特征的匹配
• 3.4 图像融合技术
• 3.4.1 平均叠加法
• 3.4.2 线性法
• 3.4.3 加权函数法
• 3.4.4 多段融合法（多分辨率样条）
• 3.5 固定视点纯旋转全景图
• 3.5.1 平面拟合
• 3.5.2 图像平滑
• 3.5.3 拼接结果图
• 3.6 多视点全景图
• 3.7 本章小结
• 第4章 基于路径约束的摄像机标定
• 4.1 引言
• 4.2 摄像机标定相关内容
• 4.3 基于约束的摄像机标定求精
• 4.4 关于λ的选取问题
• 4.5 结果与讨论
• 4.6 本章小结
• 第5章 多视点全景图拼接
• 5.1 算法流程概要
• 5.2 图像预处理
• 5.2.1 视频解析
• 5.2.2 图像畸变校正
• 5.2.3 对视频序列进行摄像机标定
• 5.3 建立新坐标系
• 5.3.1 定义原始坐标系
• 5.3.2 拟合相机轨迹
• 5.3.3 拟合观察平面
• 5.3.4 建立坐标系和虚拟相机位置
• 5.4 原坐标系到新坐标系的参数转换
• 5.5 在新坐标系中进行图片映射
• 5.6 图片拼接和平滑
• 5.7 结果与讨论
• 5.8 本章小结
• 第6章 总结和展望
• 6.1 总结
• 6.2 下一步工作
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历