一种用于动态场景的全景表示方法

针对全景图无法表示动态场景这一问题，提出一种用于动态场景的全景图表示方法，将视频纹理和全景图结合起来，构造动态全景图。系统首先将一系列定点拍摄的图像拼接成全景图，然后用摄像机拍摄场景中周期或随机运动的物体，提取视频纹理，最后视频纹理与全景图对准并融合，生成动态全景图。动态全景图既保持静态全景图全视角漫游的优点，又使得场景具有动态的特征，极大地增强漫游的真实感。     

大视场视频全景图快速生成方法

针对视频图像拼接中配准误差的积累问题,提出一种适合大面积静态场景观测的视频全景图快速生成方法,包括摄像机在一维单幅扫描方式和二维多幅扫描方式下的视频全景图的直接拼接算法。实验结果表明,无论摄像机工作在单幅方式还是多幅方式下,该方法都可以快速、准确地拼接出较高质量的视频全景图像,能有效避免局部配准误差的积累与传播,并解决一般全局配准算法复杂费时的问题。     

摄像机图像序列的全景图拼接

全景图是虚拟现实和计算机视觉中一种重要的场景表示方法 .通常获得高质量的全景图需要使用昂贵的专用设备 ,而且拍摄时需要精确地校准摄像机 .从普通摄像机图像拼接是获得全景图的一种低成本而且比较灵活的方法 .文中提出一种新的摄像机图像拼接算法 ,利用摄像机绕垂直轴旋转 36 0°依次拍摄的照片序列 ,拼接圆柱面全景图 .该算法不要求校准摄像机 ,对相邻帧之间摄像机的转角也没有严格的限制 ,而且不受帧间光照强度剧烈变化的影响 .从实验结果看 ,该算法获得了理想的拼接效果     

三维全景效果图的实现技术和应用

三维全景图是虚拟现实和计算机视觉中一种重要的场景表示方法,最简单的全景图生成方法是直接使用全景相机等工具拍摄全景图,但价格昂贵,成本较高,限制了普遍使用;提出一种基于图像拼接技术,对图像序列进行一系列处理后生成全景图的低成本方法.该方法在南阳理工学院虚拟校园系统中使用,实现了虚拟校园的实景漫游,大大降低了成本.     

基于消失点检测的铁路环境视频自动拼接算法研究

提出了一种基于铁路环境视频的全景图自动拼接算法。根据铁路环境视频中的场景几何特性,检测场景中的线段及消失点,从而生成场景的空间布局关系;在此基础上,自动构建合适的采样区域,以达到无缝拼接的效果;最后实现全景图的自动拼接。实验结果表明,该方法实现了铁路环境视频的自动化拼接,且得到了更加令人满意的拼接效果。     

基于三维全景图的校园漫游系统王绪宛,雷蕾

虚拟现实是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,让使用者如同身历其境,而三维全景图是虚拟现实中一种重要的场景表示方法,生成三维全景图最简单的方法是直接使用全景相机等工具拍摄全景图,由于相机设备价格昂贵,限制了普遍使用;基于图像拼接技术对图像序列进行处理后生成全景图的低成本方法。该方法在南阳理工学院虚拟校园系统中使用,实现了虚拟校园的实景漫游,大大降低了成本。     

基于SIFT算子的图像拼接融合算法

为满足各类可视化仿真系统对于全景图的需求,对图像拼接融合技术进行了深入研究,提出了一种基于SIFT算子的图像拼接融合算法,可以将多幅图像组成图像序列拼接获得广视角全景图,并通过实例验证了方法自效性.     

一种适于移动设备的全景图快速拼接方法

针对传统移动端全景图生成方法存在拼接速度慢、消耗内存以及存在接缝和“鬼影”等问题,提出了一种适用于移动设备的全景图生成算法。算法首先对源序列图像进行色彩校正,从而保证色彩及亮度均匀,以缩短后期图像融合时间;然后在全景图拼接过程中检测“鬼影”,同时运用梯度域目标移除和区域填充方法移除“鬼影”,利用泊松融合进行拼接后的平滑处理;同时在图像拼接过程中优化了内存分配机制,以减少在图像拼接过程中的内存消耗。通过编程实现了该算法,在配置为332MHz处理器和128MB内存的手机上对不同光照下拍摄的分辨率为1280×720的照片进行测试,并与传统的全局全景图拼接算法进行对比,若利用全局全景图拼接算法对2至9张源序列图像进行拼接,内存消耗为12.3~23.6MB,而提出的算法占用更少内存,分别为9.9~14.5MB。实验结果表明该方法消除图像接缝及“鬼影”较彻底,拼接速度快且节省内存,生成的最终全景图质量较好,可用于移动设备上的全景图拼接。     

一种全景图快速生成算法及其实现

针对柱面全景图拼接提出一种快速稳定的拼接算法。该方法将待拼接的二维图像的灰度值投影变换到一维数轴上，选择特征明显的灰度段作为模板，通过序贯相似性检测进行匹配，并在匹配过程中能够自适应地调整阀值，最后采用线性加权法对图像进行无缝拼接。采用普通相机拍摄的序列图像进行实验，实验结果证明该方法提高了拼接速度，降低了图像亮度差异的影响，使结果图像自然逼真。     

一种用于图像拼接的图像序列自动排序算法

为实现全景图拼接中图像序列的自动排序,提出了一种利用相位相关法判断两幅图像是否重叠以及两幅重叠图像的位置关系的完全自动的图像序列排序算法。该算法避免了图像序列排序中的人工干预。实验结果表明,该算法能有效地实现顺序混乱的图像序列的自动排序,并能很好地应用于全景图拼接。     

自适应柱状全景图拼接

为了实现高效高精度的全景图拼接,提出了一种面向柱状全景图的自适应拼接方法。该方法首先使用基于灰度边缘特征点的图像匹配来获得匹配坐标,并由匹配坐标唯一性计算焦距;然后在该焦距参数估计的基础上,采用新的自适应混合图像灰度匹配方法生成初期拼接图像,并根据其宽度以及相关判别条件进行焦距估计的调整,再重复迭代,以获得准确的焦距参数;最后利用基于角度1维投影的图像匹配方法进行匹配坐标的小范围校正,以及使用线性平滑算法生成最终柱状全景图。该法在精确焦距的基础上,结合了多种图像匹配算法,并根据自相关指数自适应选取结果,实现了水平和垂直两方向上的匹配定位和错位检测。实验证明,该方法不仅在真实图像上的可行,且具有较高的实时性、精度和鲁棒性。     

Omnistereo: panoramic stereo imaging

An omnistereo panorama consists of a pair of panoramic images, where one panorama is for the left eye and another panorama is for the right eye. The panoramic stereo pair provides a stereo sensation up to a full 360 degrees. Omnistereo panoramas can be constructed by mosaicing images from a single rotating camera. This approach also enables the control of stereo disparity, giving larger baselines for faraway scenes, and a smaller baseline for closer scenes. Capturing panoramic omnistereo images with a rotating camera makes it impossible to capture dynamic scenes at video rates and limits omnistereo imaging to stationary scenes. We present two possibilities for capturing omnistereo panoramas using optics without any moving parts. A special mirror is introduced such that viewing the scene through this mirror creates the same rays as those used with the rotating cameras. The lens used for omnistereo panorama is also introduced, together with the design of the mirror. Omnistereo panoramas can also be rendered by computer graphics methods to represent virtual environments     

Panoramic appearance-based recognition of video contents using matching graphs

This paper proposes a general scheme for recognizing the contents of a video using a set of panoramas recorded in a database. In essence, a panorama inherently records the appearances of an omni-directional scene from its central point to arbitrary viewing directions and, thus, can serve as a compact representation of an environment. In particular, this paper emphasizes the use of a sequence of successive frames in a video taken with a video camera, instead of a single frame, for visual recognition. The associated recognition task is formulated as a shortest-path searching problem, and a dynamic-programming technique is used to solve it. Experimental results show that our method can effectively recognize a video.     

用图割构造长景物图像

多视点长景物图像指的是由一系列沿某一景物连续拍摄的图像拼接而成的长景物图像。提出了一种基于图割的由多视点构造长景物图像的新方法,该方法将由摄像机拍摄的原始图像投影到将要形成的长景物图像主平面上;再根据长景物图像形成的几个条件构建能量函数,将视点选择问题转变为能量函数最小化问题;通过Boykov等人提出的快速近似能量函数最小化的方法使其最小化,从而得到满足条件的长景物图像。实验结果显示,用该方法拼接而成的长景物图像在拼接处显得相当自然,真正做到了无缝光滑过渡。     

PTZ自主跟踪中的全景视频生成

提出了一种在单PTZ摄像机自主跟踪过程中生成全景视频的方法。该方法在自主跟踪目标的同时,生成目标在大场景上运动的全景视频,可应用于PTZ摄像机监控场所。该方 法将全景视频看作全景背景图像和当前目标图像的叠加：首先利用Mean Shift跟踪方法逐帧获取目标区域图像并保存;然后利用相邻两帧视频图像的竖直方向投影匹配和Harris角 点匹配结果合成全景背景,与传统的配准方法相比,大大降低了匹配运算的复杂度,使全景背景的生成能够实时进行,并记录每帧图像到背景图像的变换参数;最后逐帧将目标区 域图像变换到背景图像上得到全景视频。本文方法与传统的全景视频生成方法相比,无需人工控制摄像机的转动,也无需手工对齐视频帧,整个过程全部自动完成。     

Rendering by Manifold Hopping

In this paper, we present a novel image-based rendering technique, which we call manifold hopping. Our technique provides users with perceptually continuous navigation by using only a small number of strategically sampled manifold mosaics or multiperspective panoramas. Manifold hopping has two modes of navigation: moving continuously along any manifold, and discretely between manifolds. An important feature of manifold hopping is that significant data reduction can be achieved without sacrificing output visual fidelity, by carefully adjusting the hopping intervals. A novel view along the manifold is rendered by locally warping a single manifold mosaic using a constant depth assumption, without the need for accurate depth or feature correspondence. The rendering errors caused by manifold hopping can be analyzed in the signed Hough ray space. Experiments with real data demonstrate that we can navigate smoothly in a virtual environment with as little as 88k data compressed from 11 concentric mosaics.     

Railroad online: acquiring and visualizing route panoramas of rail scenes

A patrol type of surveillance has been performed everywhere from police city patrol to railway inspection. Different from static cameras or sensors distributed in a space, such surveillance has its benefits of low cost, long distance, and efficiency in detecting infrequent changes. However, the challenges are how to archive daily recorded videos in the limited storage space and how to build a visual representation for quick and convenient access to the archived videos. We tackle the problems by acquiring and visualizing route panoramas of rail scenes. We analyze the relation between train motion and the video sampling and the constraints such as resolution, motion blur and stationary blur etc. to obtain a desirable panoramic image. The route panorama generated is a continuous image with complete and non-redundant scene coverage and compact data size, which can be easily streamed over the network for fast access, maneuver, and automatic retrieval in railway environment monitoring. Then, we visualize the railway scene based on the route panorama rendering for interactive navigation, inspection, and scene indexing.     

视频序列的全景图拼接技术

提出了一种对视频序列进行全景图拼接的方法。主要讨论了有大面积的非刚性运动物体出现的序列，不过此方法也同样适用于无运动物体的纯背景序列。为计算各帧间的投影关系，用仿射模型来描述摄像机运动，并用特征点匹配的方法计算出模型中各参数的值。由于用相关法计算的匹配结果准确率比较低，所以用RANSAC（Random Sampling Consensus）对匹配结果进行了筛选，可以准确求出摄像机运动参数。利用运动参数进行投影，然后用多帧相减并求交集，估计出每帧图像中运动物体存在的区域，最后计算得到了全景图。该方法的结果与前人得到的结果进行了比较，证明用此方法能获得质量较高的全景图。     

一种基于多边形柱面全景图的虚拟漫游新方法

提出了一种基于图像绘制的多边形柱面全景图的虚拟漫游方法。利用普通 的手持相机在一个多边形区域内沿某一路径拍摄并拼接多幅全景图,通过基于SIFT 的特征 点检测来计算深度,用狭缝图像插值来实现整个区域内的平滑漫游。该方法具有采样简单、 虚拟场景真实感强,支持连续大范围漫游的特点。     

基于Tourweaver的虚拟校园漫游系统

针对公共环境的引导介绍,以某校园为例,本文介绍了利用球面全景图开发网上虚拟校园的方法,对全景漫游技术进行了研究,实现了虚拟全景系统．讲述了全景拍摄时节点的调整方法,并通过规范全景设计一系列流程来完成全景图的拼接．用Tourweaver软件将全景图导入,通过添加地图、热点、雷达等元素把漫游系统制作成视频格式进行发布．漫游系统具有界面简洁、功能实用的特点,使用户一目了然．