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1、摘摘 要要全景图像(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)，乃至 360 度完整场景范围拍摄的照片。除了利用特殊的设备来获取全景图像，目前多采用图像拼接技术。即用普通数码相机配合三脚架拍摄一组有一定重叠度的相片，并利用软件将这些相片拼接成一副高质量的图像。这是当前图像处理的一个热门研究课题。也是基于图像绘制的一部分，适用性很强，应用于虚拟漫游、数字娱乐、旅游展示、远程教育、电子商务等领域。制作一幅完整全景图包括源图像的采集、特征点的提取、特征点的匹配、图像拼接和融合和全景图像后处理。本文就基于
2、SIFT 特征的匹配算法和柱面360全景图像的生成方法进行了简单的介绍。并利用 ArcSoft Panorama Make 5 软件对源图像进行处理，得到一幅完整的全景图像。本文实验采集了河南理工大学部分区域的全景图像，并发布到了 IE 平台上，使得全景图的浏览更具有友好性和沉浸感。关键词：全景图像，柱面全景图，SIFT，拼接ABSTRACTThe panorama usually refers to the photos taken from the angle which is greater than the available vision angle of eyes（horizont
3、al 90，vertical 70）or split vision angle of eyes（horizontal 180，vertical 90） ，or even the whole scene domain of the angle of 360 . The image splicing technology is more adopted current except using the special equipment to acquire the panorama.That means the general digital camera coordinating with t
4、ripod will take a series of photos with some degrees of overlap and make use of the software to knit these pictures into one high-grade image.This becomes a hot issue for investigation of image processing in modern society，and is also the part of image-based rendering，which is widely used in the are
5、as of virtual walkthrough，digital entertainment，journey displays，distance learning and the e-business and so on.To make a complete panorama includes collecting the source image，drawing and matching the characteristic points，splicing and inosculating the images and reprocessing the panorama.This arti
6、cle makes simple introduction ，which is based on the matching algorithm of SIFT characteristic and the generation method of cylinder 360.And it makes use of the software ArcSoft Panorama Make 5 to process the source image,from which getting a complete panorama.The experiment of this article adopts t
7、he panorama of the subregion of Henan University of Science and Technology and post it on the IE platform，so as to make the panorama more friendly and have the immersion.Keywords：Panorama，Cylinder panorama，SIFT，Splicing目 录第一章 绪论 11.1 课题的研究背景和意义 11.2 全景图技术的研究状况及应用 1 1.2.1 全景图的国外研究现状 1 1.2.2 全景图的国内研究现
8、状 31.3 论文的主要工作 .4第二章 全景图拼接相关技术简介 52.1 全景图的定义和类型 .52.2 图像的获取方式 .62.3 普通数码相机获取全景图像的方法 .62.4 柱面投影算法 .7第三章 基于 SIFT 特征的匹配算法 113.1 基于 SIFT 特征匹配拼接全景图的流程 .113.2 图像预处理 113.3 基于 SIFT 特征点的提取算法和匹配 .12 3.3.1 最近邻算法 .133.4 图像融合 133.5 柱面全景图的生成 14第四章 全景图成果的实现 .164.1 采集源图像 .164.2 合成全景图 .174.3 成果的发布 .20第五章 总结和展望 .215.
9、1 总结 215.2 展望 21参 考 文 献 .231第一章第一章 绪论绪论1.11.1 课题的研究背景和意义课题的研究背景和意义全景图生成技术，他是基于 IBR 的虚拟现实场景和虚拟漫游的基础。全景图像可以使用户在虚拟场景交互式浏览中较好的沉浸感，并可以让用户在多个场景之间自由切换漫游，利用计算机视觉的方法，从两个节点之间产生新的中间视点图像，通过在全景图像中的漫游可以使用户能够主动的从不同观察点和方向了解环境。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
10、。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。此方法不需要投入较大的设备资金，并且随着具有拍摄功能的便携式数字终端产品的日益普及，甚至还包括了具有拍摄功能的手机，使得采用手持普通数码相机或手机的的方式获取全景图素材并进行拼接显示成为学校虚拟漫游、数字娱乐、旅游展示、远程教育、电子商务等领域更具有发展潜力的素材展示形式。本文将
11、对学校的虚拟漫游中的全景图生成技术进行研究。1.21.2 全景图技术的研究状况及应用全景图技术的研究状况及应用1.2.1 全景图的国外研究现状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，本文将采用 ArcSoft Panorama Maker 软件对采集到的图像进行处理。图像拼接的核心技术是图像配准技术，配准算法的好坏直接影响到全景图2的真实感和生成
12、过程的实时性。如何确定图像问的对应关系模型中的参数就是图像配准所要完成的工作，根据图像配准的方式大致可以将图像拼接技术分为三大类：相位相关度法、基于区域的方法和基于特征的方法1。 相位相关度法最早在 1975 年由 Kug1in 和 Hines 提出，具有场景无关性，能够将纯粹二维平移的图像精确的对齐2。后来，De Castro 和 Morandi 发现用傅立叶变换确定旋转对齐，就像确定平移对齐一样3。1996 年，Reddy 和 Chaterji 改进了 De Castro 的算法4，大大减少了需要转换变量的数量。两幅图像的平移矢量可以通过它们互功率谱(Cross Power spectru
13、m)的相位直接计算出来。应用傅立叶变换进行图像的配准是图像拼接领域的研究成果，而且随着快速傅立叶变换算法的提出以及信号处理领域对傅立叶变换的成熟应用，图像拼接技术也得到了相应的发展5。 基于区域的配准方法是在参考图像中选出一个大小为 MN 的窗口，该窗口区域即为模板。然后在待配准图像中选择足够大的搜索区域，将模板在搜索区域中移动时所覆盖的区域与模板进行相似性比较，寻找相似性最大的区域，该区域即为所要寻找的区域。常用的相似性度量主要有：归一化函数(normalized cross-correlation function)6、相关系数(correlation coefficient)、差平方(s
14、equential similarity)7,8,和最小二乘匹配(1eastsquarcs matching)。早期的图像配准算法大都是基于区域的，因为该算法简单易于硬件实现；另一方面，医学图像由于纹理特征不是很丰富，所以也多采用这种算法，但是这种算法不适合待拼接度图像中存在较大的旋转和不同视角等情况9。 基于特征的图像配准算法是图像拼接技术的另一研究热点。在这种方法中，首先要对图像进行处理，提取满足特定应用要求的特征，然后利用特征之间的对应关系来确定模型中的参数。目前大多数文献都是采用的点特征进行图像问的配准来实现图像的镶嵌10-12，目前特征点提取算法已经比较成熟。2000 年，Frauk
15、 Nielsen 针对 Haussdorf 匹配算法和瓶颈匹配算法的缺陷，提出了基于桶状模型的角点匹配策略13，用来解决大角度旋转图像的配准拼接问题。2003 年，MBrown 发表了全自动的图像拼接算法的文章14，使用捆绑调整技术，解决图像拼接中经常会出现的叠加误差现象。2004 年，David G Lowe 采用了具有尺度不变性的 SIFT 角点提取算法15，Matthew Brown 则在特征点匹配过程中采用了椭圆限制条件和 k-d 树算法163来解决图像多视角配准问题。2006 年，Jani Boutellier 就部分视频模糊图像拼接进行了研究17。首先将视频序列的各帧图像依次进行配
16、准注册，确保相邻两帧图像之问有尽可能大的重叠区域，注册的同时计算出运动模糊物体的总量；然后根据视频序列图像中的运动物体总量和配准注册的质量来选择用于最终图像配准融合的帧图像；最后将所选择的帧图像进行配准融合消除接痕。2007 年，Matthew 采用概率模型确定一组无序图片的正确顺序并可以检测出噪声图像，实现了无序图像的自动拼接18。1.2.2 全景图的国内研究现状在国内，图像拼接技术起步相对较晚，但很快迅速发展了起来。杨承磊等提出了一种全景图拼接方法19，允许所拍照片有一定摇晃和倾斜，克服了采用普通三角架拍摄的照片的必须保持轴心一致性的问题，允许照片之间有一定色差。对于一般的全景图拼接，在图像配准时，都是假设两幅图像拍摄时的光照条件没有变化。但是这个假设并不总是成立，在光照条件变化或照相机曝光参数变化时，这样的拼接算法可能会出现较大误差。即使采用了直方图均衡等技术来消除这种亮度差别，效果也不是很好。为此程兵等提出了在这种情况下正确拼接全景图的方法20。封靖波等针对柱面全景图提出
