發(fā)布時間：2024-05-22 01:45

　　隨著信息科學技術和計算機圖形學的發(fā)展,全景視頻拼接技術的應用也越來越廣泛,如計算機視覺、虛擬現(xiàn)實、汽車領域等,在汽車領域的無人駕駛、車載終端監(jiān)控和全景輔助泊車等系統(tǒng)中都有體現(xiàn)。視頻拼接是圖像拼接的擴展,是在原有維度基礎上增加了時間這一維度,要想輸出流暢的全景視頻,每一幀圖像的拼接必須足夠快,這就對單純的圖像拼接所用到的配準和融合算法有了更高的要求�，F(xiàn)階段車載全景視頻拼接技術仍處于熱門研究中,如何實現(xiàn)基于車載實時、高質量的全景視頻拼接仍然是一項重大挑戰(zhàn)。因此,對車載全景視頻拼接技術進行深入研究有著重要的理論意義和應用價值。本文主要針對車載視頻圖像拼接算法的實時性、全景視頻拼接圖像的重影問題,進行了配準和融合算法方面的研究與改進,并且利用CPU與GPU的異構體系,設計了一個能夠實時感知車載全景視頻的系統(tǒng)。本文具體的研究內容和主要工作如下:1.為了解決車載全景視頻拼接的實時性問題,提高圖像配準融合的速度,本文提出了一種基于ORB改進SURF的圖像配準算法(FSURF)。首先依據(jù)區(qū)域分塊思想對待拼接的兩幅圖像進行分塊,對每組子塊對進行區(qū)域相關性驗證求出最佳子塊對,接著通過ORB中的FAST特征...

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1汽車的視覺盲區(qū)Fig.1-1Visualblindzoneofthevehicle

定的視野盲區(qū)，這就導致了一些剮蹭事件的發(fā)生，而如果在倒車、道路狹窄且各種交通工具行人組成的復雜場景中，視野的盲區(qū)將會更加嚴重地影響駕駛員快速地作出正確判斷，甚至有可能會造成嚴重的后果。據(jù)統(tǒng)計，在導致交通事故的原因中，由于駕駛員一方失誤導致的事故所占比例為70-80%，這其中，有....

圖1-2重影現(xiàn)象Fig.1-2Ghostphenomenon

在圖像拼接中，對于靜態(tài)的圖像進行拼接，現(xiàn)在的配準算法、融合算法基本上已經(jīng)很成熟了，能夠實現(xiàn)平滑過渡無拼縫，但是對于車載視頻拼接，由于采集到的圖像信息存在著運動變化的場景，影響著圖像拼接的參數(shù)，采用靜態(tài)圖像的拼接方法將導致重影現(xiàn)象，如圖1-2中紅框中所示。消除該應用場景中的重影....

圖2-2投影示意圖：(a)像平面坐標系與攝像機坐標系(b)攝像機坐標系與世界坐標系Fig.2-2Perspectiveprojectionsketchmap:(a)Imageplanecoordinatesystemandcamera

圖2-3基本坐標變換Fig.2-3Thebasiccoordinatetransformation

本文編號：3980218