高動(dòng)態(tài)范圍（High Dynamic Range,HDR）全景圖像技術(shù)是將HDR圖像技術(shù)和全景圖像技術(shù)結(jié)合起來,生成既具有高動(dòng)態(tài)范圍又具有全景圖像效果的一種新的圖像技術(shù)。HDR全景圖像可以完美描述真實(shí)場(chǎng)景的實(shí)際內(nèi)容,因此,該圖像技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景,比如虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality,VR）、醫(yī)學(xué)影像、游戲開發(fā)、視頻直播等。HDR全景圖像技術(shù)具有重大價(jià)值,但現(xiàn)有的HDR全景圖像的成像技術(shù)還很不成熟,這極大的限制了HDR全景圖像技術(shù)的發(fā)展。因此,本學(xué)位論文對(duì)HDR全景圖像合成技術(shù)展開了研究,主要包含以下3個(gè)原創(chuàng)性工作:（1）圖像拼接技術(shù)是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的研究熱點(diǎn),具有代表性的As-Projective-As-Possible（APAP）算法采用均勻分塊法來實(shí)現(xiàn)圖像拼接的局部映射,沒有充分考慮圖像不同區(qū)域之間的差異性。為了兼顧圖像拼接的精度和效率,提出了一種基于特征點(diǎn)分布的圖像映射算法,利用四叉樹對(duì)圖像分塊來實(shí)現(xiàn)圖像拼接的局部映射。首先,設(shè)定四叉樹的最大深度,并根據(jù)圖像匹配點(diǎn)的總數(shù)估計(jì)出每個(gè)圖像塊的匹配點(diǎn)閾值;然后,利用最大深度和匹配點(diǎn)閾值對(duì)圖像做自適應(yīng)四叉樹分塊;最后,對(duì)不同的... 

【文章來源】：寧波大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
引言
1 緒論
    1.1 論文背景和研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 全景圖像合成技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 HDR圖像合成技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 HDR全景圖像合成技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新之處
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
2 HDR全景圖像合成技術(shù)理論基礎(chǔ)
    2.1 投影坐標(biāo)系
        2.1.1 球面投影
        2.1.2 柱面投影
    2.2 圖像變換模型
        2.2.1 相似變換
        2.2.2 仿射變換
        2.2.3 投影變換
    2.3 圖像配準(zhǔn)
    2.4 圖像的拼接融合
    2.5 輻照域HDR圖像合成技術(shù)
        2.5.1 多曝光圖像配準(zhǔn)
        2.5.2 相機(jī)相應(yīng)曲線的標(biāo)定
        2.5.3 輻照域圖像融合
    2.6 本章小結(jié)
3 基于自適應(yīng)四叉樹分塊的圖像拼接算法
    3.1 問題分析
    3.2 算法原理
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于公共參考圖像的HDR全景圖像合成方法
    4.1 單相機(jī)密集視點(diǎn)多曝光圖像采集技術(shù)
        4.1.1 多視點(diǎn)多曝光圖像采集技術(shù)
        4.1.2 單相機(jī)密集視點(diǎn)多曝光圖像采集技術(shù)
    4.2 兩種HDR全景圖像合成方法
        4.2.1 先全景后HDR的 HDR全景圖像合成方法
        4.2.2 先HDR后全景的HDR全景圖像合成方法
    4.3 基于公共參考圖像的HDR全景圖像合成方法
        4.3.1 問題分析
        4.3.2 針對(duì)傳統(tǒng)圖像采集技術(shù)的HDR全景圖像合成方法
        4.3.3 針對(duì)單相機(jī)密集視點(diǎn)多曝光圖像采集技術(shù)的HDR全景圖像合成方法
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        4.4.2 全景圖像合成和HDR圖像合成效果
        4.4.3 HDR全景圖像的合成效果
        4.4.4 運(yùn)行時(shí)間的比較
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 未來研究展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝
Abstract of Thesis
論文摘要


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Sobel邊緣檢測(cè)的圓周Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法[J]. 董立紅,彭業(yè)勛,符立梅.  西安科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]單幅圖像的高動(dòng)態(tài)范圍圖像生成方法[J]. 朱恩弘,張紅英,吳亞東,霍永青.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2016(10)
[3]基于單應(yīng)性矩陣的圖像拼接方法的對(duì)比分析[J]. 張樂.  科技視界. 2016(06)
[4]基于多曝光的高動(dòng)態(tài)范圍全景圖像合成[J]. 權(quán)巍,王穎,王艷春,王旭陽,朱云瑞.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2015(10)
[5]基于相機(jī)響應(yīng)曲線的高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合[J]. 都琳,孫華燕,張廷華,王帥.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2015(07)
[6]高動(dòng)態(tài)范圍圖像及反色調(diào)映射算子[J]. 霍永青,彭啟琮.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2012(04)
[7]高動(dòng)態(tài)范圍圖像色調(diào)映射技術(shù)的發(fā)展與展望[J]. 謝一凇,方俊永.  照明工程學(xué)報(bào). 2011(05)
[8]基于移動(dòng)最小二乘法的曲線曲面擬合[J]. 曾清紅,盧德唐.  工程圖學(xué)學(xué)報(bào). 2004(01)

博士論文
[1]圖像快速配準(zhǔn)與自動(dòng)拼接技術(shù)研究[D]. 馮宇平.中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所） 2010

碩士論文
[1]基于反色調(diào)映射的高動(dòng)態(tài)范圍圖像生成方法研究[D]. 王潤(rùn)峰.電子科技大學(xué) 2018
[2]基于BRISK圖像配準(zhǔn)的全景圖像拼接研究[D]. 姚佳.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于圓柱面的快速全景圖像拼接算法研究[D]. 任剛.杭州電子科技大學(xué) 2017
[4]高動(dòng)態(tài)范圍圖像編碼及光照技術(shù)研究[D]. 羅斌玲.廣東工業(yè)大學(xué) 2016
[5]基于合成的高動(dòng)態(tài)范圍圖像獲取算法研究[D]. 焦淑云.西安郵電大學(xué) 2015
[6]全景視頻系統(tǒng)若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 白瑞廣.湘潭大學(xué) 2014
[7]基于色調(diào)映射和多曝光率融合的高動(dòng)態(tài)范圍圖像成像技術(shù)[D]. 楊顏如.西安電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3220817