全景运动相机app开发方案

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1、全景运动相机app开发方案深圳运动相机全景app开发公司《酷点网络》开发的全景VR运动相机手机app软件应用已经上线了，gopro和柯达近期都推出360度全景运动相，结合手机app软件应用使用，视频拼接关键技术，全景拼接侦察系统在国外已经有了较早的研究，早在1992年，剑桥大学的L.G.Brown就对图像拼接的核心技术进行总结，1996年微软研究院的RichardSzeliski提出基于运动的全景拼接模型。Szeliski后来又相继发表了若干这方面论文，2000年ShmuelPeleg提出改进方法，根据相机的运动方式自适应选择拼接模型，2003年M.Brown发表了SIFT特征进行图像拼

2、接的方法，但计算量很大，2007年SeongJongHa提出移动相机系统的全景拼接方法，不仅保证效果，而且运算速度也不错。一、原理介绍图像拼接是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等，以下对各个步骤进行分析。Lbs定位：在北京、上海、广州、武汉、成都、东莞、佛山、珠海、中山、惠州、汕头、厦门、南京、苏州、无锡、杭州

3、、厦门、大连、天津、合肥、长沙、贵阳、昆明、南宁、南昌、福州、宁波、温州、郑州、西安、沈阳、济南、青岛、太原、重庆、无锡、青岛、海口360度全景vr运动相机手机app软件开发公司--酷点网络摄相机标定由于安装设计，以及摄相机之间的差异，会造成视频图像之间有缩放（镜头焦距不一致造成）、倾斜（垂直旋转）、方位角差异（水平旋转），因此物理的差异需要预先校准，得到一致性好的图像，便于后续图像拼接。相机的运动方式与成像结果之间的关系见下图。图像坐标变换    在实际应用中，全景图像的获得往往需要摄像机以不同的位置排列和不同的倾角拍摄。例如由于机载或车载特性，相机的排列方式不尽相同，不能保证相机在同

4、一面上，如柱面投影不一定在同一个柱面上，平面投影不一定在同一平面上；另外为了避免出现盲区，相机拍摄的时候往往会向下倾斜一定角度。这些情况比较常见，而且容易被忽略，直接投影再拼接效果较差。因而有必要在所有图像投影到某个柱面（或平面）之前，需要根据相机的位置信息和角度信息来获得坐标变换后的图像。理论上只要满足静止三维图像或者平面场景的两个条件中的任何一个，两幅图像的对应关系就可以用投影变换矩阵表示，换句话说只要满足这其中任何一个条件，一个相机拍摄的图像可以通过坐标变换表示为另一个虚拟相机拍摄的图像。    一般情况下8参数的透视投影变换最适合描述图像之间的坐标关系，其中8参数的矩阵为[m0,

5、m1,m2;m3,m4,m5;m6,m7,1]；各参数对应的相机运动表示如下：    如图2显示的是相机向下倾斜一定角度拍摄图像，这个角度与m6和m7具有对应关系，如果要获得校正图像，只需要对8参数矩阵求逆后进行坐标变换。图像畸变校正由于制造、安装、工艺等原因，镜头存在着各种畸变。为了提高摄像机拼接的精度，在进行图像拼接的时候必须考虑成像镜头的畸变。一般畸变分为内部畸变和外部畸变，内部畸变是由于摄影本身的构造为起因的畸变，外部畸变为投影方式的几何因素起因的畸变。镜头畸变属于内部畸变，由镜头产生的畸变一般可分为径向畸变和切向畸变两类。径向畸变就是集合光学中的畸变像差，主要是由于镜头的径向曲

6、率不同而造成的，有桶形畸变和枕型畸变两种。切向畸变通常被人为是由于镜头透镜组的光学中心不共线引起的，包括有各种生成误差和装配误差等。一般人为，光学系统成像过程当中，径向畸变是导致图像畸变的主要因素。径向畸变导致图像内直线成弯曲的像，且越靠近边缘这种效果越明显。根据径向畸变产生的机理，对视频图像进行校正。效果如图3(b)所示，经过校正的图像，其有效像素区域缩小，一般可通过电子放大的方式进行校正图像拼接融合图像拼接的关键两步是：配准(registration)和融合(blending)。配准的目的是根据几何运动模型，将图像注册到同一个坐标系中；融合则是将配准后的图像合成为一张大的拼接图像。在

7、多幅图像配准的过程中，采用的几何运动模型主要有：平移模型、相似性模型、仿射模型和透视模型。图像的平移模型是指图像仅在两维空间发生了方向和方向的位移，如果摄像机仅仅发生了平移运动，则可以采用平移模型。图像的相似性模型是指摄像机本身除了平移运动外还可能发生旋转运动，同时，在存在场景的缩放时，还可以利用缩放因子多缩放运动进行描述，因此，当图像可能发生平移、旋转、缩放运动时，可以采用相似性模型。图像的仿射模型是一个6参数的变换模型，即具有平