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高动态范围(High Dynamic Range,HDR)全景图像技术是将HDR图像技术和全景图像技术结合起来,生成既具有高动态范围又具有全景图像效果的一种新的图像技术。HDR全景图像可以完美描述真实场景的实际内容,因此,该图像技术具有广阔的应用前景,比如虚拟现实(Virtual Reality,VR)、医学影像、游戏开发、视频直播等。HDR全景图像技术具有重大价值,但现有的HDR全景图像的成像技术还很不成熟,这极大的限制了HDR全景图像技术的发展。因此,本学位论文对HDR全景图像合成技术展开了研究,主要包含以下3个原创性工作:(1)图像拼接技术是计算机图形学的研究热点,具有代表性的As-Projective-As-Possible(APAP)算法采用均匀分块法来实现图像拼接的局部映射,没有充分考虑图像不同区域之间的差异性。为了兼顾图像拼接的精度和效率,提出了一种基于特征点分布的图像映射算法,利用四叉树对图像分块来实现图像拼接的局部映射。首先,设定四叉树的最大深度,并根据图像匹配点的总数估计出每个图像块的匹配点阈值;然后,利用最大深度和匹配点阈值对图像做自适应四叉树分块;最后,对不同的图像块使用移动线性变换估计出单应性矩阵,依据估计的结果完成图像拼接。实验结果表明,提出的算法提高了图像拼接的精度,其速度远大于APAP算法,并且提升了拼接图像的质量。(2)多视点多曝光图像采集方法采集到了很多冗余信息,降低了后续HDR全景图像合成的效率。针对这一问题,提出了一种单相机密集视点多曝光图像采集方法,该采集方法的特点是,只在每个视点采集一次图像,相邻视点间视角的重合度比多视点多曝光方法高,并且相邻视点所采集的图像曝光度也不同。实验结果表明,该图像采集方法不仅简单可行,还有效减少了图像采集中产生的冗余信息,大幅度减少了后续HDR全景图像合成的工作量,使HDR全景图像合成的效率提升了一倍。(3)在HDR全景图像合成技术中,一般需要进行多次图像配准和多次图像融合,容易造成图像的失真,此外,一般的HDR全景图像合成方法无法处理单相机密集视点多曝光图像采集技术获取的图像序列。针对这两个问题,提出了一种基于公共参考图像的HDR全景图像合成算法。首先,选取一个公共参考图像;然后,将所有图像都配准到公共参考图像上去;接着,利用多曝光图像计算相机响应曲线;最后,使用逆相机相应曲线将所有图像变换到辐照域,进行辐照域图像融合,得到一幅HDR全景图像。实验结果表明,该算法减少了图像配准和图像融合带来的图像失真,能够合成效果更好的HDR全景图像,并且该算法适用性很广,可以同时处理三种图像采集技术获取的图像序列。