车载全景图像拼接算法研究及系统实现

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随着中国经济的快速发展,汽车普及于千家万户。作为当今世界主要交通工具,汽车在提供人们交通便利的同时,也导致了各种交通事故的发生,可谓是一把双刃剑。分析汽车交通事故发生的主要起因,各种统计数据表明,事故多发生在汽车的视野盲区。盲区容易导致驾驶员对汽车周围环境做出错误判断,从而造成行人碰撞、车辆擦伤等事故的发生。针对车载环境视野盲区问题,车载全景图像给出了解决方案。车载全景图像提供给驾驶员一幅汽车全景无盲区的视图画面,驾驶员通过观察视图画面来了解盲区内的环境信息,从而避免了交通事故的发生。车载环境中,安装四路鱼眼摄像头采集汽车四周图像信息,视频采集卡将四路图像信息传入到处理器中进行全景图合成,最终结果显示在液晶显示屏。全景图合成过程中,首先对鱼眼图像进行畸变校正,校正过后进行视角变换得到俯视图,最后对四个方向俯视图进行配准和融合,生成汽车全景视图。分析了车载全景图像拼接算法各个步骤后,本文主要研究内容如下:(1)在鱼眼图像畸变校正步骤中,本文以校正精度较高的成像模型算法为基础,综合常用的等距投影模型内部校正效果好、正交投影模型边缘校正效果好的优点,运用一种基于加权平均成像模型的鱼眼图像校正算法,使得畸变图像在边缘和内部均有良好校正效果。(2)在俯视投影变换步骤中,本文以简单有效的直接线性变换算法为基础,变换过程不需要知道摄像机外参数信息,只需标定空间中的四对顶点坐标。针对实际标定过程中标定点测量误差引起的俯视效果不佳的问题,本文采用了修正的直接线性变换算法,使得俯视变换效果更加精确。(3)在图像配准变换步骤中,本文对实验环境进行布置,在汽车周围围一圈白色框线,以拥有丰富边缘信息的框线对角区域为模板,在搜索图中找到配准子图位置。本文运用了基于边缘模板的配准算法,减少计算量的同时利用边缘配准信息得到精确的配准结果。在图像融合步骤中,本文采用三角函数加权融合方法进行融合,得到了较好的融合效果。本文最后讨论了将PC上仿真的算法运用到汽车环境的步骤,最终设计了一套嵌入式平台下的汽车全景视觉系统软件。实车实验证明,本文设计的车载全景图像拼接算法满足系统实时性和有效性的要求,具有实际运用价值。
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