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關(guān)于拼接全景技術(shù)

全景視頻拼接(Video Stitching)是一種通過(guò)實(shí)時(shí)視頻采集&拼接&融合&顯示實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)全景空間漫游體驗(yàn)的技術(shù),它將多路視頻拼接成一幅大尺度圖像或360度全景圖,視頻拼接技術(shù)涉及到計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、數(shù)字視頻處理以及一些數(shù)學(xué)工具等技術(shù)。視頻拼接其基本步驟主要包括以下幾個(gè)方面:多路視頻的同步采集、攝相機(jī)的標(biāo)定、傳感器圖像畸變校正、圖像的投影變換、匹配點(diǎn)選取、全景圖像拼接融合,以及亮度與顏色的均衡處理。

關(guān)于全景攝像機(jī)的標(biāo)定及圖像坐標(biāo)變換

關(guān)于全景攝像機(jī)的標(biāo)定及圖像坐標(biāo)變換

由于安裝設(shè)計(jì),以及攝相機(jī)之間的差異,會(huì)造成視頻圖像之間有縮放(鏡頭焦距不一致造成)、傾斜(垂直旋轉(zhuǎn))、方位角差異(水平旋轉(zhuǎn)),因此物理的差異需要預(yù)先校準(zhǔn),得到一致性好的圖像,便于后續(xù)圖像拼接。

在實(shí)際應(yīng)用中,全景圖像的獲得往往需要攝像機(jī)以不同的位置排列和不同的傾角拍攝。例如由于機(jī)載或車(chē)載特性,相機(jī)的排列方式不盡相同,不能保證相機(jī)在同一面上,如柱面投影不一定在同一個(gè)柱面上,平面投影不一定在同一平面上;另外為了避免出現(xiàn)盲區(qū),相機(jī)拍攝的時(shí)候往往會(huì)向下傾斜一定角度。這些情況比較常見(jiàn),而且容易被忽略,直接投影再拼接效果較差。因而有必要在所有圖像投影到某個(gè)柱面(或平面)之前,需要根據(jù)相機(jī)的位置信息和角度信息來(lái)獲得坐標(biāo)變換后的圖像。
理論上只要滿(mǎn)足靜止三維圖像或者平面場(chǎng)景的兩個(gè)條件中的任何一個(gè),兩幅圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系就可以用投影變換矩陣表示,換句話(huà)說(shuō)只要滿(mǎn)足這其中任何一個(gè)條件,一個(gè)相機(jī)拍攝的圖像可以通過(guò)坐標(biāo)變換表示為另一個(gè)虛擬相機(jī)拍攝的圖像。

關(guān)于全景攝像機(jī)圖像畸變校正

由于制造、安裝、工藝等原因,鏡頭存在著各種畸變。為了提高攝像機(jī)拼接的精度,在進(jìn)行圖像拼接的時(shí)候必須考慮成像鏡頭的畸變。一般畸變分為內(nèi)部畸變和外部畸變,內(nèi)部畸變是以攝影器材本身的構(gòu)造為起因的畸變,外部畸變?yōu)橥队胺绞降膸缀我蛩仄鹨虻幕?。鏡頭畸變屬于內(nèi)部畸變,由鏡頭產(chǎn)生的畸變一般可分為徑向畸變和切向畸變兩類(lèi)。徑向畸變就是幾何光學(xué)中的畸變像差,主要是由于鏡頭的徑向曲率不同而造成的,有桶形畸變和枕型畸變兩種。切向畸變通常被認(rèn)為是由于鏡頭透鏡組的光學(xué)中心不共線(xiàn)引起的,包括有各種生成誤差和裝配誤差等。一般認(rèn)為,光學(xué)系統(tǒng)成像過(guò)程當(dāng)中,徑向畸變是導(dǎo)致圖像畸變的主要因素。

關(guān)于全景攝像機(jī)圖像畸變校正
關(guān)于全景攝像機(jī)圖像投影變換

關(guān)于全景攝像機(jī)圖像投影變換

由于每幅圖像是相機(jī)在不同角度下拍攝得到的,所以他們并不在同一投影平面上,如果對(duì)重疊的圖像直接進(jìn)行無(wú)縫拼接,會(huì)破壞實(shí)際景物的視覺(jué)一致性。所以需要先對(duì)圖像進(jìn)行投影變換,再進(jìn)行拼接。一般有平面投影、柱面投影、立方體投影和球面投影等。
平面投影就是以序列圖像中的一幅圖像的坐標(biāo)系為基準(zhǔn),將其圖像都投影變換到這個(gè)基準(zhǔn)坐標(biāo)系中,使相鄰圖像的重疊區(qū)對(duì)齊,稱(chēng)由此形成的拼接為平面投影拼接;柱面投影是指采集到的圖像數(shù)據(jù)重投影到一個(gè)以相機(jī)焦距為半徑的柱面,在柱面上進(jìn)行全景圖的投影拼接;球面投影是模擬人眼觀察的特性,將圖像信息通過(guò)透視變換投影到眼球部分,構(gòu)造成一個(gè)觀察的球面;立方體投影是為了解決球面影射中存在的數(shù)據(jù)不宜存儲(chǔ)的缺點(diǎn),而發(fā)展出來(lái)的一種投影拼接方式,它適合于計(jì)算機(jī)生成圖像,但對(duì)實(shí)景拍攝的圖像則比較困難。如下圖4所示,圖像拼接處理流程示意圖。

關(guān)于全景攝像機(jī)匹配點(diǎn)選取與標(biāo)定

關(guān)于全景攝像機(jī)匹配點(diǎn)選取與標(biāo)定

由于特征點(diǎn)的方法較容易處理圖像之間旋轉(zhuǎn)、仿射、透視等變換關(guān)系,因而經(jīng)常被使用,特征點(diǎn)包括圖像的角點(diǎn)以及相對(duì)于其領(lǐng)域表現(xiàn)出某種奇異性的興趣點(diǎn)。Harris等提出了一種角點(diǎn)檢測(cè)算法,該算法是公認(rèn)的比較好的角點(diǎn)檢測(cè)算法,具有剛性變換不變性,并在一定程度上具有仿射變換不變性,但該算法不具有縮放變換不變性。針對(duì)這樣的缺點(diǎn),Lowe提出了具有縮放不變性的SIFT特征點(diǎn)。

如上圖5所示,圖像的拼接需要在圖像序列中找到有效的特征匹配點(diǎn)。圖像的特征點(diǎn)尋找直接影響圖像拼接的精度和效率。對(duì)于圖像序列,如果特征點(diǎn)個(gè)數(shù)≥4個(gè),則很容易自動(dòng)標(biāo)定圖像匹配點(diǎn);如果特征點(diǎn)很少,圖像拼接往往不能取得較為理想的效果。


關(guān)于全景攝像機(jī)圖像拼接融合

關(guān)于全景攝像機(jī)圖像拼接融合

 圖像拼接的關(guān)鍵兩步是:配準(zhǔn)(registration)和融合(blending)。配準(zhǔn)的目的是根據(jù)幾何運(yùn)動(dòng)模型,將圖像注冊(cè)到同一個(gè)坐標(biāo)系中;融合則是將配準(zhǔn)后的圖像合成為一張大的拼接圖像。
在多幅圖像配準(zhǔn)的過(guò)程中,采用的幾何運(yùn)動(dòng)模型主要有:平移模型、相似性模型、仿射模型和透視模型。
圖像的平移模型是指圖像僅在兩維空間發(fā)生了水平方向和垂直方向的位移,如果攝像機(jī)僅僅發(fā)生了平移運(yùn)動(dòng),則可以采用平移模型。圖像的相似性模型是指攝像機(jī)本身除了平移運(yùn)動(dòng)外還可能發(fā)生旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng),同時(shí),在存在場(chǎng)景的縮放時(shí),還可以利用縮放因子 多縮放運(yùn)動(dòng)進(jìn)行描述,因此,當(dāng)圖像可能發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、縮放運(yùn)動(dòng)時(shí),可以采用相似性模型。圖像的仿射模型是一個(gè)6參數(shù)的變換模型,即具有平行線(xiàn)變換成平行線(xiàn),有限點(diǎn)映射到有限點(diǎn)的一般特性,具體表現(xiàn)可以是各個(gè)方向尺度變換系數(shù)一致的均勻尺度變換或變換系數(shù)不一致的非均與尺度變換及剪切變換等,可以描述平移運(yùn)動(dòng)、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)以及小范圍的縮放和變形。圖像的透視模型是具有8個(gè)參數(shù)的變換模型,可以完美地表述各種表?yè)Q,是一種最為精確變換模型。
圖像融合技術(shù)一般可分為非多分辨率技術(shù)和多分辨率技術(shù)兩類(lèi)。在非多分辨率技術(shù)中主要有平均值法、帽子函數(shù)法、加權(quán)平均法和中值濾波法等。多分辨率技術(shù)主要有高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、對(duì)比度金字塔,梯度金字塔和小波等。

關(guān)于全景攝像機(jī)亮度與顏色的均衡處理

關(guān)于全景攝像機(jī)亮度與顏色的均衡處理

因?yàn)橄鄼C(jī)和光照強(qiáng)度的差異,會(huì)造成一幅圖像內(nèi)部,以及圖像之間亮度的不均勻,拼接后的圖像會(huì)出現(xiàn)明暗交替,這樣給觀察造成極大的不便。
亮度與顏色均衡處理,通常的處理方式是通過(guò)相機(jī)的光照模型,校正一幅圖像內(nèi)部的光照不均勻性,然后通過(guò)相鄰兩幅圖像重疊區(qū)域之間的關(guān)系,建立相鄰兩幅圖像之間直方圖映射表,通過(guò)映射表對(duì)兩幅圖像做整體的映射變換,最終達(dá)到整體的亮度和顏色的一致性。

全景攝像機(jī)在VR領(lǐng)域的應(yīng)用

全景攝像機(jī)在VR領(lǐng)域的應(yīng)用

目前主流成像設(shè)備(包括攝像機(jī)、攝影機(jī)、運(yùn)動(dòng)DV、行車(chē)記錄儀、手機(jī))都是采用“單Sensor+單鏡頭”的成像模式,該模式存在的的兩大問(wèn)題:
1)    視場(chǎng)角受限,取決于單鏡頭的成像視角,最大不超過(guò)180度(采用魚(yú)眼鏡頭);
2)    分辨率受限,受制于單個(gè)Sensor的成像像素,目前最大做到4k(800萬(wàn)像素)。

但在非常多的視頻應(yīng)用場(chǎng)景下,用戶(hù)希望獲得更廣的成像視野、更高的成像清晰度。在單臺(tái)相機(jī)內(nèi)集成多個(gè)圖像傳感器(Image Sensor),并采用Multi-Image視頻拼接融合技術(shù)可實(shí)現(xiàn)寬視角(最大360度)、高清晰(目前最高可達(dá)1億像素)的全景視覺(jué)成像效果,大幅度改善和提升了當(dāng)前單Sensor成像的視覺(jué)體驗(yàn)。

隨著VR(虛擬現(xiàn)實(shí))概念和技術(shù)的興起,全景式視覺(jué)體驗(yàn)的需求開(kāi)始在消費(fèi)級(jí)和行業(yè)級(jí)市場(chǎng)得到快速的推廣和普及,面向電影、電視、網(wǎng)絡(luò)直播、視頻分享的視覺(jué)類(lèi)媒體(包括視頻和圖片)對(duì)360全景視頻內(nèi)容的需求愈來(lái)愈大。大量的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、上市公司、投資公司開(kāi)始面向全景、VR/AR開(kāi)發(fā)相關(guān)產(chǎn)品和投資布局,技術(shù)和資本的雙重力量將加速全景在未來(lái)幾年的大規(guī)模普及應(yīng)用。


全景技術(shù)在VR網(wǎng)絡(luò)直播、VR視頻分享、全景影視拍攝、消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)(全景運(yùn)動(dòng)DV、全景無(wú)人機(jī)航拍相機(jī)、全景行車(chē)記錄儀等)、行業(yè)級(jí)市場(chǎng)(安防、教育、醫(yī)療、遠(yuǎn)程會(huì)議等)有著廣泛的應(yīng)用前景。

深圳市平安城市全景監(jiān)控項(xiàng)目案例之一

深圳市平安城市全景監(jiān)控項(xiàng)目案例之一


深圳市平安城市全景監(jiān)控項(xiàng)目

機(jī)型:180度1200萬(wàn)像素(4目*300萬(wàn))拼接全景攝像機(jī)

長(zhǎng)春市平安城市全景監(jiān)控項(xiàng)目應(yīng)用案例之一

長(zhǎng)春市平安城市全景監(jiān)控項(xiàng)目應(yīng)用案例之一


長(zhǎng)春市平安城市全景監(jiān)控項(xiàng)目應(yīng)用

機(jī)型:360度1500萬(wàn)像素(5目*300萬(wàn))拼接全景攝像機(jī)

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