圖像拼接&視頻拼接前瞻

研一課程終于結(jié)束了，有時間寫下在這半年里自己除課程外玩過的一些小玩意，先寫一篇關(guān)于圖像拼接以及360度視頻拼接前瞻性的一些內(nèi)容，暑假如果自己有時間還會把最近玩的一些內(nèi)容發(fā)到博客上。

圖像拼接

圖像拼接已經(jīng)算玩的很透的東西了，一般來說無非就有兩種常用的： 柱形拼接：用變焦鏡頭，將開闊地帶展示出來，使用于范圍寬闊的建筑或建筑群、海岸線、茫茫沙漠等； 球型拼接：采用了陷阱的拍攝和圖形合成技術(shù)使得圖像的視角可以達(dá)到360*360度，即上下左右全方位的視角。 注意現(xiàn)在一般柱形拼接很想平常手機攝像頭的panorama模式，而球型拼接SAMSUNG弄了，我也借同學(xué)手機玩了一下，融合還需要加強，而且頭頂和腳下還是不能達(dá)到可以接受的效果。 現(xiàn)在我先畫下一般的圖像拼接流程：

流程圖:

讀入待拼接的圖像特征點提取及匹配圖像變換及拼合生成全景圖？結(jié)束yesno 看了流程圖也就知道拼接的思路不是很難，唯一有玩點的就是特征點的匹配。這里面很多門門道道，知道sift特征(可以參考我以前的blog)的人都會知道它附帶了一個match函數(shù)進行sift特征點之間的匹配，所以為了通俗易懂，我們就選取sift特征值進行匹配。match函數(shù)里面會對sift的descriptor進行點積，左圖的一個sift點與右圖所有的sift點的descriptor作點乘，按照升序排列，如果第一和第二的值的比例小于一定閾值，就判定是匹配上的點。所以我們可以用這種方法找到一 一 對應(yīng)的點，并且我們能得到這些對應(yīng)點的坐標(biāo)，自然就能夠得到坐標(biāo)的變換，我用H表示。那么相應(yīng)的圖像A也可以通過H變換到與圖像B，matlab里面有對應(yīng)函數(shù)，博友可以自行help maketform和imtransform就明白上述內(nèi)容。 通過上述一段描述，你也可以知道，匹配的準(zhǔn)確不準(zhǔn)確對拼接的效果有很大的影響，在剔除sift錯誤的匹配點的方法上ransac有著不錯的效果，后續(xù)文章會進行介紹，這里先作個標(biāo)記，以后有時間繼續(xù)碼字。 然后流程要到拼合，只要在同一個水平面上，拼合是很容易的，但是能否進行好的融合，沒有拼接縫這就有些難度了，multi-band blending是一個不錯的方法，大家可以自行去搜素一下。 沒什么時間寫太多blog，我這先把一些圖像拼接的圖和視頻序列先貼上來，后續(xù)會繼續(xù)寫關(guān)于上面提了但沒細(xì)說的內(nèi)容。 下面這張圖因為是隔了一段時間拍的，所以云朵那有很明顯的拼接印，（因為云在飄。。。）所以如果是視頻的拼接的話，同步確實是一個很重要的話題。 視頻拼接，因為只有兩個攝像頭，沒辦法進行很寬的視頻拼接，下面給出一組視頻序列。 如果后續(xù)有時間再把前面沒講到的或者大家感興趣的進行詳細(xì)介紹和分析。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像(视频)拼接（一）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。