全景视觉技术研究进展

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1、全景视觉技术研究进展全景视觉技术研究进展摘要：全景视觉技术在机器人、计算机视觉和虚拟现实领域有着重要的应用。实现全景视觉技术的主耍方法包括图像拼接和折反射透镜。介绍图像拼接流程中的关键技术，包括图像配准和图像融合的几种主要算法。该文分析了单视点和非单视点折反射全景视觉技术的优缺点，概述近年来全景视觉技术的研究状况，最后分析全景视觉技术的研究动向。关键词：全景视觉图像拼接折反射全景成像中图分类号:G264文献标识码:A文章编号：1674-098X（2014）08（b）-0247-02全景视觉是指一次获得大于半

2、球视场（360°X18O0）的三维空间的全部视觉信息［1］。与视场不够的传统的视觉环境感知系统明显不同，全景视觉可获得更大的视场、更全面的信息，在军用领域，与模式识别技术相结合，能够提供全局多目标信息以进行精准打击，提供丰富的视频图像信息以支持战场指挥决策；在民用领域，与计算机视觉技术相结合，能够为公安视频监控、智能交通和自然环境监测等起到积极作用。1全景成像的主要方法在民用和军事领域的很多场合，需耍同时观察大范围视场，以全面掌握环境信息。为高效获取全局信息，对监控场景中的运动目标进行定位、跟踪和识别，学者

3、们提出了许多方法来获取全方位的视觉信息，主要应用的有以下几种。（1）复眼技术+图像拼接。使用多部摄像机同时从不同角度拍摄（即复眼技术），将捕获的图像进行拼接，组成一幅全局的图像。多摄像机的精确安装，以及多幅图像的无缝拼接是实现复眼技术的瓶颈。因此，一般应用在景物较少的场合，如视频会议和电视转播等。（2）普通视觉传感器+旋转云台。在云台上固定一个普通摄像机，通过云台的旋转获得实际场景旋转方向的全方位视觉信息，这种方法虽然安装简单、成本低、易于实现，但受到云台旋转速度的限制，所获得的图像存在延时，不适于快速移动

4、目标的视觉信息获取。（3）“鱼眼”成像技术。按照鱼眼成像原理制造的鱼眼镜头视角很大，在170〜230°,但画面边缘的直线都被弯曲，只有通过中心部分的直线能够保持原來的直线状态。鱼眼镜头的多重透镜组合结构以及鱼眼成像的畸变。由于成像原理复杂，价格也非常昂贵，因此目前应用多限于艺术摄影。（4）利用凸面反射镜+普通视觉传感器。采用特殊加工的反射镜将周围景物反射至摄像机一次成像，瞬间获取整个场景信息。这种成像方式可提供大视场成像，虽然图像也存在畸变，但由于成像原理和对简单，价格低廉，易于变换为人眼视觉成像，目前是全

5、景视觉信息获取的最佳方式。2基于图像拼接的全景视觉图像拼接是指将两幅或两幅以上相邻图像间具有相同部分景物的图像进行无缝拼合，得到大视角的、高分辨图像或全景图像。图像拼接…般流程为：图像采集、图像预处理、图像变换、图像配准和图像融合。首先，待拼接图像要有30%〜50%的重叠区域。然后，对图像的失真和变形等状况进行预处理，提高图像质量以保证拼接顺利。待拼接图像是在不同角度下拍摄，为保持实际景物的空间约束关系，须将图像统一投影到同一坐标系上。最后，提取特征信息，利用特征信息进行图像配准，将两幅图像变换到同一坐标系

6、，对图像重叠区域进行融合，得到拼接图。图像配准和融合是图像拼接的两个关键技术［2］。2.1图像配准图像配准是根据两幅图像间重叠区域的信息，寻找一种或一系列空间变换，根据找到的变换参数将两幅图像变换到相同的坐标系中，通过配准使得两幅图像对应点达到空间位置上的完全•致。图像配准算法可分成如下儿类。（1）直接处理图像像素。一般用于卫星拍摄的I古I定视角图像上，由于卫星的特殊运行方式，使所捕获图像尺寸都相同，且各图像之间不存在旋转，一般只有朝某一个方向的位移，因此可根据各图像Z间的拍摄时间差，来确定图像的位移，从而

7、将全部的图像拼接成一幅全景图。（2）对频域进行操作。一般用于存在旋转、位移和缩放的两幅相关图像之间的配准。对两幅图像进行傅里叶变换，再用两幅图像的互和关系数作傅立叶逆变换，从而获得其绝对值，并在某个点的邻域内获得相类似脉冲的极值，而在其它的区域均为零值。（3）运用高级特征。首先，用角点检测算子提取特征点;然后，用特征点邻域灰度互和关法，对特征点进行匹配，得到伪匹配集合，用随机样本一致（Ransac）算法，将该集合划分为内点和外点；接着，运用L-M算法，在内点域估算图像之间的点变换关系。国内外都有相应图像配准

8、算法的研究。杜威等提出一种应用于动态场景的全景图表示方法[3],将视频纹理和全景图结合起來构造动态全景图。侯舒维等为提高图像拼接的精度和速度，提出一种图像快速口动拼接算法[4],采用简单的边缘信息闭值法提取基准特征块，采用金字塔式分层搜索策略搜索。Shmuel等提出自适应的图像拼接模型[5],根据相机的不同运动，自适应选择拼接模型，把图像分成狭条进行多重投影來完成图像拼接。2.2图像融合图像融合是用函数对两幅图像