本文關鍵詞：全景影像的優(yōu)化生成及其并行處理方法

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【摘要】：近年來,基于影像的三維可視化正成為數(shù)字城市建設的熱點,而全景影像是三維可視化的一種既經(jīng)濟又高效的表達方法。全景影像是對普通相機或全景相機所拍攝的多幅圖像進行拼接、投影、融合而成的360°全視場影像。無論是普通相機還是全景相機只能采集到場景的局部,為了得到360°全景影像就需要全景影像生成技術。本文以普通相機和車載全景相機作為圖像采集設備,深入研究了全景影像生成技術的理論和方法,并進行了相機參數(shù)優(yōu)化的改進。針對全景影像生成效率問題提出了利用GPU的加速方法,建立了數(shù)字全景影像生成系統(tǒng)。 全景影像生成技術的核心是圖像配準,通過配準解算出相機參數(shù),為了更精確的估計出相機間的關系,本文詳細研究了相機參數(shù)校正的方法。針對全景影像生成過程中涉及到的密集計算,提出了利用GPU多線程計算的方法對其加速。實現(xiàn)了基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)平臺下的相關算法,以提高全景影像生成效率。本文的主要研究內(nèi)容如下： (1)對全景影像生成的一般方法進行了闡述和分析,針對一般全景圖像生成的畸變問題,提出了利用相機參數(shù)進行優(yōu)化的方法。該方法首先解算出相機參數(shù),利用相機參數(shù)進行全局配準,并對生成的全景圖像進行校正,從而保證了全局一致性。在相機參數(shù)解算過程中,利用羅德里格矩陣表示相機旋轉矩陣進行光束平差,校正了相機參數(shù)。 (2)在全景影像生成過程中,對影響全景生成效率的相關算法進行了分析并作了加速處理。針對涉及到大量數(shù)據(jù)計算的特征點匹配、圖像投影、圖像融合等算法,本文利用GPU并行計算來加速,并給出了它們基于CUDA平臺下的并行算法。 (3)使用C++程序設計語言實現(xiàn)了本文的全景影像生成系統(tǒng),并對普通相機和全景相機拍攝的圖像進行了全景生成實驗,最后將該系統(tǒng)與其他主流的全景生成軟件進行了對比分析。 本文的主要成果是實現(xiàn)了基于普通相機和車載全景相機的全景影像生成系統(tǒng)。對于車載全景相機所拍攝的圖像,只需要首次生成全景時進行圖像配準求解相關參數(shù),以后生成全景時無需進行再次配準即可生成全景影像。本文的對比實驗結果表明,本文的全景生成系統(tǒng)全景生成效果好、穩(wěn)定性強,與其他商業(yè)軟件相比,具有較高的生成效率。
【學位授予單位】：南京師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P235

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本文編號：1207361