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时间:2019-07-03
《基于角点检测的多摄像头图像拼接技术》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、基于角点检测的多摄像头图像拼接技术姓名:孙养龙专业:电路与系统导师:邓记才教授报告内容一、研究背景和意义二、国内外研究现状三、原理与算法介绍四、改进和创新五、系统设计方案六、研究计划七、参考文献一、研究背景和意义校园交通仓库校园安全出行安全在线购物远程监管需要宽视野的监控场所显示终端一个摄像头对应一个显示窗口在进行大范围区域监控时不利于观察分析本课题欲达到的效果1、实现摄像头采集图像的无缝拼接和显示3、为机器人立体视觉导航研究打下基础当有摄像头损坏时,相应的区域便无法正常观察2、增强系统稳定性二
2、、国内外研究现状苹果的QuickTimeVR[1]特点单个摄像头进行旋转拍摄规定旋转角度和拍摄角度拼接后的图像出现了变形类似的设备还有其他一些智能手机如小米,三星,索爱等。深圳大学双目摄像头[2]拼接前拼接后特点实现了两个摄像头的图像采集同样固定了摄像头的夹角对图像进行了矫正拼接效果易受图像间灰度影响目前还没有发现把分布较广泛的摄像头图像进行拼接的应用三、原理与算法介绍摄像头摄像头视频采集卡视频采集卡视频图像序列视频图像序列操作系统+视频图像拼接视频图像序列图像的预处理图像配准建立变换模型统一变
3、换坐标图像融合全景图像特征点(角点)提取算法MoravecH.P于1977年提出基于灰度方差的Moravec算子水平对角垂直反对角求灰度梯度构造相关矩阵利用特征值大小SUSAN--最小核值相似区视频服务器核心点位于边缘,USAN区域为整个邻域面积的1/2角点附近USAN区最小核心点在UASN区域内,USAN区域最大MIC–最小亮度变化至少存在一条直线与圆形窗口的两个交点都属于USAN区域,因此CRF值低对于每一条直线,至少有一个交点不属于USAN区域,CRF值高四、预改进和创新多个独立安装的摄像
4、头不需要摄像头之间非常严格的角度限制实现多个分布摄像头之间的图像拼接功能实现上角点提取算法上降低图像灰度变化对角点提取结果的影响提高算法运行速度,使之更适合视频图像的处理五、系统设计方案多摄像头图像拼接系统多摄像头设备视频图像采集图像角点提取算法的研究、改进和仿真双摄像头间的视频图像拼接功能实验对改进的算法应用于图像拼接进行效果检验搭建系统环境,实现整体功能六、研究计划年份201220132014月份121234567891011121234多摄像头设备视频图像采集图像角点提取算法的研究、改进和
5、仿真对改进的算法应用于图像拼接进行效果检验双摄像头间的视频图像拼接功能实验搭建系统环境,实现整体功能资料整理与论文写作七、参考文献参考文献(部分):1.SEChen.QuickTimeVR---Animage-basedapproachtovirtualenvironmentnavigation.In:ComputerGraphicsProceedings,AnnualConferenceSeries,ACMSIGGRAPH,LosAngeles,California91995.29-382.伍
6、圣寅,于仕琪,陈文胜,纪震.基于双目摄像头的图像拼接与设备实现[A].2011ThirdChineseConferenceonIntelligentVisualSurveillance[C].中国北京:Proceedingsof2011ThirdChineseConferenceonIntelligentVisualSurveillance,2011.2.Moravec,H.1981.Rovervisualobstacleavoidance.InInternationalJointConfere
7、nceonArtificialIntelligence,Vancouver,Canada,pp.785–790.3.HarrisC,StephensM.ACombinedCornerandEdgeDetection[C].In:Proc.4thAlveyVisionConf.,1988:189-1924.SM.Smith,J.M.Brandy.SUSAN-ANewapproachtoLowLevelImageProcessing[J].ComputerVision,1997,23(1):45-7
8、8.5.TrajkovieM,HedleyM.Fastconrerdeteetion〔J].ImageandVisionComPuting.1998,16(1):75一876.陈利军图像角点检测和匹配算法的研究西安电子科技大学【网络出版年期】2005年02期【分类号】TN911.737.贾莹基于Harris角点检测算法的图像拼接技术研究吉林大学【网络出版年期】2010年09期【分类号】P391.418.陈静图像配准特征点提取算法研究南京理工大学【网络出版年期】2007年第01期TP391.41谢
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