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基于灰度累积评价的全景图像自动拼接算法

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第 33 卷第 3 期

2007 年 6 月

兰 ꢀ州 ꢀ理 ꢀ工 ꢀ大 ꢀ学 ꢀ学 ꢀ报

Journal of Lanzhou University of Technology

Vol. 33 No. 3

J un. 2007

(

)

ꢀꢀ文章编号 : 167325196 2007 0320104204

基于灰度累积评价的全景图像自动拼接算法

罗立宏 , 谭夏梅

(

)

广东工业大学数字媒体系 , 广东广州 ꢀ510090

摘要 : 在已有的全景图像拼接方法中 ,无论是柱形还是球形 ,都需要很多人工操作 ,这使得工作效率低下并且成本

高昂. 为了实现自动化 ,提出一种新的拼接方法 :把拍摄的照片用一种按纹理中心点进行的球面映射方法来进行纹

理投影 ,考察这样投影后照片的重合带图像 ,以重合带的差值图像灰度累积平均值为评价参数 ,计算出纹理中心的

最佳位置 ,并以该位置为拼接条件生成全景图像. 该算法适合球形全景和柱形全景图像的拼接. 该算法可使程序的

全景图像拼接过程完全自动化 ,从而降低全景图的制作成本.

关键词 : 计算机应用 ; 虚拟现实 ; 全景图 ; 图像拼接 ; 自动化

中图分类号 : TP391. 9 ꢀꢀ文献标识码 : A

Algorithm of automatically stitching of panoramic image

based on gray accumulation estimate

L UO Li2hong , TAN Xia2mei

(

)

Digital Media Department , Guangdong University of Technology , Guangzhou ꢀ510090 , China

Abstract : Whether the panorama was cylindrical or spherical , much manual operation was necessary to

use existing stitching method , which was inefficient and expensive. In order to realize stitching automa2

tion , a new algorithm was presented , where the photos were projected with a spherical mapping according

to the textural center. After the image with superposed bands being after projected and surveyed , and then

taking the gray accumulation average of the superposed differentiating image as an estimate parameter , the

optimal position of the textural center was calculated and the panoramic image was generated with this po2

sition as stitching condition. This algorithm was suitable for stitching of spherical and cylindrical panora2

ma. This algorithm could make the program completely automatic for the stitching of panoramic image , so

that decreased its processing cost.

Key words : computer application ; virtual reality ; panorama ; image stitching ; automatization

ꢀꢀ近年来 ,全景图虚拟实景技术逐渐发展起来 ,成

为研究的热点. 全景图技术可分为柱形全景、方形全

景和球形全景. 目前大多数全景制作软件所用的图

像拼接方法为 light field 方法^{[1 ]}、lumigraph 方法^{[1 ]}

或者同心圆拼图法^{[2 ]},这些方法都是全光函数的应

用和变化. 全光函数^{[3 ]}定义为通过相机中心的光线

强度 ,函数的参数很多 ,是包括相机处于任意位置

很多情况下假设照明条件不变 ,可以将时间 t 和波

[4]

长

去掉 ,变为 5D 函数

Light field 和 lumigraph 是为了降低全景函数

的复杂性 ,在一定条件下 ,把五维的全景函数降为四

维. 这两个方法尽管名称不同 ,其本质是一样的.

Light field 方法对视点的位置作了一些限制 ,在物

体的小凸包围盒外再建立一个更大的凸包围盒 ,得

到一个 4D 光场全光函数.

(

)

(θφ) λ

、任意波长和任意时

V _x,V _y,V _z、任意角度

间 t 的 7D 函数 ,即 :

为了克服 2D、4D、5D 全光函数的不足 , Heung2

Yeung Shum 等提出了一种同心圆拼接方法 ,使照

相机沿平面上的同心圆运动 ,在每个圆的不同位置

拍摄窄缝照片 ,将它们合起来产生同心拼图. 同心拼

(

θφλ )

( )

P₁= P V _x,V _y,V _z, , , , t

ꢀꢀ收稿日期 : 2006209220

ꢀꢀ基金项目 : 广州科技计划项目 2005V41C0331

(

)

(

)

(

)

图可以用 3 个参数半径、转角和俯仰角来表示所

ꢀꢀ作者简介 : 罗立宏 19752 ,男 ,广东怀集人 ,硕士 ,讲师.

· 105 ·

第 3 期 ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ罗立宏等 :基于灰度累积评价的全景图像自动拼接算法 ꢀꢀꢀꢀꢀ ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

有输人图像的光线. 通过高效的方法 ,在绘制时间内

绘制出场景. 同心拼图的获取不需要困难的恢复几

何和光测场景模型的建模过程. 获取的简易性在很

多虚拟现实应用中是很吸引人的. 但同心圆拼图是

把视点限制在平面上 ,因此它取得的效果都是柱形

的.

离 r,以 r 为半径的一圈像素对应球面上与纹理中

心点向量垂直的圆的一圈像素 , 如 , 若取 x 轴正向

交点为纹理中心点 , r 圆像素将对应空间坐标系中

(

)

球与 yoz 坐标平面见图 3 交线圆的像素. 其他的

点以角度与半径成正比的方法变换至球面上.

(

)

以上这些方法需要的参数或条件非常多 ,实

现起来只能是半自动化 ,一般需要用户输入相机和

镜头参数 ,并且要进行繁琐的对应点寻找的工作 ,这

些工作使得非专业人士难以胜任 ,使全景图的制作

成本不能降低. 为了使程序工作自动化 ,近年也出现

了基于像素匹配的拼接算法^{[5 ,6 ]},例如特征匹配和

块匹配. 这类方法的特点是不必过于关心图像的拍

摄条件 ,直接从图像本身寻找拼接的信息. 但目前这

类方法论文资料还较少 ,实际应用的报道也少见. 本

文讨论的算法属于像素块匹配的方法 ,可以用于球

形和柱形全景图的拼接自动化.

图 3 ꢀ球面坐标变换

Fig. 3 ꢀTransform of spherical coordinate system

由于照片中赤道的位置几乎不变形 ,所以图 4

中的 r 值可以按如下方法估算 :从两幅图像中赤道

的位置取出 3～5 行 ,按图 4 的方法叠合 :图像 2 从

左向右移动 ,移动时在重合带处计算颜色灰度值的

差值图像 ,取该差值图像像素灰度值总和最小的位

置. 然后按照同样方法在图像 2 的右端叠合图像 1.

当右端重合带差值图像灰度总和最小时 ,右端的图

像 1 位置也确定下来 ,此时 ,计算两个图像 1 的中心

位置的像素距离 ,此距离为 4 r₀. 由于照片拍摄时相

机的位置有位移误差 ,所以此方法估算的 r 值不会

绝对准确 ,但会接近准确值. 根据笔者的经验 , 拼合

计算时可取 :

1 ꢀ球形全景自动拼接

球面全景图像是一种长宽比为 2 1 的经纬度

(

)

映射图像如图 1 ,它通过直角坐标记录球面的经

纬度. 这种经纬映射图像可由鱼眼镜头拍摄的水平

和垂直视角都超过 180°的超广角照片拼接而成.

角鱼眼图像可以通过如下方式投影到球面上 ,

可取得与经纬映射一样的效果 :把图像按图 2 方式

(

建立坐标系 ,图像中心像素定位在球面一点如与 x

)

轴正方向相交点作为纹理中心点 ,取一个合适的距

( )

0. 8 r₀< r < 1. 2 r₀

( )

Δ (

进行扫描计算. 即在式 2 范围内每隔一个 r 如取

)

r = 0. 01 r₀计算 ,记录并最后比较计算结果 ,取结

(

)

果为最小值时的参数条件详见第三节末段 .

图 1 ꢀ拼接好的球形全景图像

图 4 ꢀr 值的估算

Fig. 1 ꢀStitched spherical panoramic image

Fig. 4 ꢀr2value estimate

ꢀꢀ如果为两幅鱼眼图像 ,可以以 x 轴的正负方向

的两个交点作为纹理中心点 ,把鱼眼图像向球面映

射 ,如果两幅鱼眼图像拍摄的时候光学中心相同 ,方

向相差 180° ,而且曝光锁定 ,则两图像在球面上重

合处的像素颜色会正好相同. 如果光学中心相同 ,方

向有误差 ,则可调整其中一幅的纹理中心点的位置.

纹理中心点进行如下方法变化 :赤道圆绕 x 轴旋转

图 2 ꢀ鱼眼图像中的点

Fig. 2 ꢀPoint in fisheye image

角 ,纹理中心点再在此圆上旋转角 ,会存在一个

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