李 佳

1. 云南師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院,云南 昆明 650500; 2. 南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210023

由于當(dāng)前視頻序列影像數(shù)據(jù)具有獲取方便、快捷及廉價(jià)的優(yōu)點(diǎn)，基于視頻序列的全景圖像及全景立體圖像的生成得到了較多研究者的關(guān)注。全景影像不僅能全方位的表達(dá)地理場(chǎng)景的完整性，同時(shí)使人們以更快速方式獲取周圍的有效位置信息，已得到了廣泛應(yīng)用。隨著Volunteered Geographic Information的興起，快速發(fā)展了“人人都是傳感器”、“我為人人，人人為我”的地理信息數(shù)據(jù)共享服務(wù)模式。因此，如何將普通用戶拍攝的視頻序列快速、自動(dòng)化的拼接成一幅全景圖像及全景立體圖像，提升人人共同參與的地理信息服務(wù)功能已成為一個(gè)熱點(diǎn)問題。基于此，本文以未標(biāo)定的普通攝像機(jī)環(huán)繞拍攝的視頻序列影像為數(shù)據(jù)源，發(fā)展高效、自動(dòng)化的全景圖像及全景立體圖像的生成方法，主要完成了以下幾個(gè)方面的工作：

(1) 通過分析加速分割特征(features from accelerated segment test，F(xiàn)AST)算法在尺度變化、邊緣響應(yīng)等不足，提出了基于視頻序列影像的羅盤特征點(diǎn)檢測(cè)方法。針對(duì)視頻序列影像數(shù)目較大，提取的特征點(diǎn)較多，導(dǎo)致圖像間的匹配效率低下等問題，提出了基于局部信息熵的特征點(diǎn)過濾算法，方法通過保留信息量大的特征點(diǎn)作為待匹配點(diǎn)，能大大減少提取的特征點(diǎn)數(shù)目，從而加快匹配效率。

(2) 針對(duì)目前視頻圖像匹配算法特征算子計(jì)算復(fù)雜度高，關(guān)鍵點(diǎn)描述過程中點(diǎn)對(duì)選取存在的不確定性問題，提出了變圓域羅盤特征匹配方法。方法采用變圓模式接受域選取理想點(diǎn)對(duì)，根據(jù)接受域內(nèi)點(diǎn)對(duì)之間的距離將點(diǎn)對(duì)分為長(zhǎng)點(diǎn)對(duì)集和短點(diǎn)對(duì)集，長(zhǎng)點(diǎn)對(duì)集用來描述關(guān)鍵點(diǎn)方向，短點(diǎn)對(duì)集用來構(gòu)建關(guān)鍵點(diǎn)描述符，最后采用Hamming距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)的歐式距離進(jìn)行匹配。

(3) 視頻序列幀圖像分辨率高、每秒產(chǎn)生的幀數(shù)多且各幀圖像之間重疊度大導(dǎo)致圖像配準(zhǔn)過程非常耗時(shí)。本文設(shè)計(jì)了格網(wǎng)分塊下的視頻圖像配準(zhǔn)局部搜索策略，較傳統(tǒng)的全局匹配搜索策略，方法通過控制匹配點(diǎn)對(duì)的局部搜索范圍，可以有效提高視頻幀之間的配準(zhǔn)搜索效率，最后達(dá)到快速將視頻序列拼接成全景圖像的目的。

(4) 提出圖像分塊下視頻全景圖像并行拼接方法。方法采用圖像分塊的思想，基于多線程并行優(yōu)化技術(shù)設(shè)計(jì)特征點(diǎn)提取與圖像配準(zhǔn)的并行優(yōu)化策略。為避免在拍攝過程中因攝像機(jī)產(chǎn)生的抖動(dòng)、偏移導(dǎo)致拼接后的視頻全景圖像成扭曲狀，本文通過構(gòu)建全局旋轉(zhuǎn)矩陣來對(duì)生成的視頻全景圖像進(jìn)行波修正，使波形全景圖修正后成直立狀。

(5) 研究了自適應(yīng)條帶的視頻序列影像全景立體圖像生成方法。方法基于中心圓投影理論，采用交向攝影的投影原理，構(gòu)建虛擬全景立體視覺平臺(tái)，在生成過程中充分利用視頻拍攝過程中的冗余影像，在拼接全景圖像時(shí)，同時(shí)產(chǎn)生具有視差的另一幅全景圖像，由此構(gòu)建出全景立體圖像，其特點(diǎn)主要是視差的連續(xù)性計(jì)算。為了獲得全景立體模型，對(duì)拼接后的左右全景圖像進(jìn)行紅綠合成，生成具有真實(shí)立體感的紅綠全景立體圖像。