大视场视频拼接算法的研究毕业设计论文

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1、毕业设计（论文）毕业设计（论文）题目：大视场视频拼接算法的研究毕业设计（论文）2012年5月11日毕业设计（论文）摘要大视场视频拼接是指，将两个或者多个摄像机拍摄的视频通过一定的方法拼接后形成一幅大视角的视频图像。视频是由一帧帧图像组成的，所以视频拼接的重点是用图像配准的方法将两幅或者多帧具有重叠区的数字图像拼接成宽视场的全景图像，然后利用视频压缩技术将图像压缩为视频。近年来，在机器视觉、卫星遥感、海底勘探及无人机中得到广泛的应用。本课题主要研究通过拼接双摄像头采集的具有重叠区的视频图像扩大视频监控的视场角的方法。主要研究内容包

2、括：摄像头及光学系统的定标；利用SIFT算法寻找图像的特征匹配点；使用基于多分辨率分析的图像融合算法进行图像融合。关键词：视频拼接，光学系统的定标，SIFT算法，图像融合毕业设计（论文）ABSTRACTThevideosplicingofthelargefieldofviewreferstothesplicingoftwoormorevideoshotbythecamerabyacertainmethodtoformonelargeviewingangleofthevideoimage.Thevideoiscomposedbya

3、frameimage,thefocusofthevideomosaicimageregistrationmethodhavingtwoormoreframesdigitalimagesassembledintoawidefieldofviewofthepanoramicimageoftheoverlappingarea,thentheuseofvideocompressiontechnologyimagecompressedvideo.Inrecentyears,machinevision,satelliteremotesens

4、ing,seabedexplorationandunmannedaerialvehiclesinawiderangeofapplications.Themainsubjectofresearchcollectedbystitchingdualcameraswithoverlappingareasofthevideoimagetoexpandthefieldofviewofthevideosurveillance.Theresearchtopicsinclude:thecameraandthecalibrationoftheopt

5、icalsystem;SIFTalgorithmtofindthecharacteristicsoftheimagematchingpoints;usingimagefusionbasedonmulti-resolutionanalysisofimagefusionalgorithm.Keywords:videomosaic,thecalibrationoftheopticalsystem,SIFTalgorithm,imagefusion毕业设计（论文）目录第1章绪论21.1概述21．2课题的背景及研究现状21．2．1课题的背

6、景21．2．2课题的研究现状31．3课题的研究意义41．4课题的主要研究内容4第2章摄像机定标52.1图像坐标系，摄像机坐标系与世界坐标系52.2针孔成像模型72.3相机畸变8第3章SIFT特征匹配图像拼接算法93.1SIFT算法原理93.1.1多尺度空间建立93.1.2精确定位特征点的位置103.1.3确定特征点的主方向133.1.4生成SIFT特征描述符133.2生成特征匹配点14第4章图像融合174.1构建多分辨率金字塔174.1.1高斯金字塔174.1.2拉普拉斯金字塔184.2基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合策略194

7、.2.1基于区域平均梯度的图像融合策略194.2.2基于区域能量的图像融合策略20第6章总结23参考文献24致谢2525毕业设计（论文）第1章绪论1.1概述大视场视频拼接是将两个或多个相机按照一定的规则放置，将每个相机分别获取的视频拼接成为一个具有相对较大视野的大视场视频的技术。其相关技术广泛应用在视频监控、多媒体展示、机器人视觉等方面。本文主要研究内容如下:(l)摄像机与光学系统的标定摄像机标定是指建立摄像机图像像素位置与场景点位置之间的关系，其途径是根据摄像机模型，由已知特征点的图像坐标和世界坐标求解摄像机的模型参数。(2)

8、图像配准使用SIFT算法建立多尺度空间，在不同尺度空间中检测特征点。即使两图像间存在平移、缩放、拉伸等多种尺度变换，经过多尺度变换后同一特征点也将在同一尺度下被检测到而得到匹配。与其他算子相比，SIFT算子在旋转变化、光照变化、几何变形、尺度缩放等情况下均具有最