全景運(yùn)動相機(jī)app開發(fā)方案

全景運(yùn)動相機(jī)app開發(fā)方案深圳運(yùn)動相機(jī)全景app開發(fā)公司《酷點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)》開發(fā)的全景VR運(yùn)動相機(jī)手機(jī)app軟件應(yīng)用已經(jīng)上線了，gopro和柯達(dá)近期都推出360度全景運(yùn)動相，結(jié)合手機(jī)app軟件應(yīng)用使用，視頻拼接關(guān)鍵技術(shù)，全景拼接偵察系統(tǒng)在國外已經(jīng)有了較早的研究，早在1992年，劍橋大學(xué)的L.G.Brown就對圖像拼接的核心技術(shù)進(jìn)行總結(jié)，1996年微軟研究院的RichardSzeliski提出基于運(yùn)動的全景拼接模型。Szeliski后來又相繼發(fā)表了若干這方面論文，2000年ShmuelPeleg提出改進(jìn)方法，根據(jù)相機(jī)的運(yùn)動方式自適應(yīng)選擇拼接模型，2003年M.Brown發(fā)表了SIFT特征進(jìn)行圖像拼接的方法，但計算量很大，2007年SeongJongHa提出移動相機(jī)系統(tǒng)的全景拼接方法，不僅保證效果，而且運(yùn)算速度也不錯。一、原理介紹圖像拼接是一種利用實景圖像組成全景空間的技術(shù)，它將多幅圖像拼接成一幅大尺度圖像或360度全景圖，圖像拼接技術(shù)涉及到計算機(jī)視覺、計算機(jī)圖形學(xué)、數(shù)字圖像處理以及一些數(shù)學(xué)工具等技術(shù)。圖像拼接其基本步驟主要包括以下幾個方面：攝相機(jī)的標(biāo)定、傳感器圖像畸變校正、圖像的投影變換、匹配點(diǎn)選取、全景圖像拼接（融合），以及亮度與顏色的均衡處理等，以下對各個步驟進(jìn)行分析°Lbs定位：在北京、上海、廣州、武漢、成都、東莞、佛山、珠海、中山、惠州、汕頭、廈門、南京、蘇州、無錫、杭州、廈門、大連、天津、合肥、長沙、貴陽、昆明、南寧、南昌、福州、寧波、溫州、鄭州、西安、沈陽、濟(jì)南、青島、太原、重慶、無錫、青島、?？?60度全景vr運(yùn)動相機(jī)手機(jī)app軟件開發(fā)公司--酷點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)攝相機(jī)標(biāo)定由于安裝設(shè)計，以及攝相機(jī)之間的差異，會造成視頻圖像之間有縮放（鏡頭焦距不一致造成）、傾斜（垂直旋轉(zhuǎn)）、方位角差異（水平旋轉(zhuǎn)），因此物理的差異需要預(yù)先校準(zhǔn)，得到一致性好的圖像，便于后續(xù)圖像拼接。相機(jī)的運(yùn)動方式與成像結(jié)果之間的關(guān)系見下圖。圖像坐標(biāo)變換在實際應(yīng)用中，全景圖像的獲得往往需要攝像機(jī)以不同的位置排列和不同的傾角拍攝。例如由于機(jī)載或車載特性，相機(jī)的排列方式不盡相同，不能保證相機(jī)在同一面上，如柱面投影不一定在同一個柱面上，平面投影不一定在同一平面上；另外為了避免出現(xiàn)盲區(qū)，相機(jī)拍攝的時候往往會向下傾斜一定角度。這些情況比較常見，而且容易被忽略，直接投影再拼接效果較差。因而有必要在所有圖像投影到某個柱面（或平面）之前，需要根據(jù)相機(jī)的位置信息和角度信息來獲得坐標(biāo)變換后的圖像。理論上只要滿足靜止三維圖像或者平面場景的兩個條件中的任何一個，兩幅圖像的對應(yīng)關(guān)系就可以用投影變換矩陣表示，換句話說只要滿足這其中任何一個條件，一個相機(jī)拍攝的圖像可以通過坐標(biāo)變換表示為另一個虛擬相機(jī)拍攝的圖像。一般情況下8參數(shù)的透視投影變換最適合描述圖像之間的坐標(biāo)關(guān)系，其中8參數(shù)的矩陣為［m0,m1,m2;m3,m4,m5;m6,m7,1］；各參數(shù)對應(yīng)的相機(jī)運(yùn)動表示如下：參數(shù)對應(yīng)攝像機(jī)的運(yùn)動及成像鼓果m2, 咒力|口」位移, y力|口」位移mO.inLm3.U14縮放，旋轉(zhuǎn)，剪切 .-..梯形失真次方向和丁方向形變），一線性調(diào)頻L fjIJr-L v .1jT— IJirJuXL￡C_L_L C—LL上_L如圖2顯示的是相機(jī)向下傾斜一定角度拍攝圖像，這個角度與m6和m7具有對應(yīng)關(guān)系，如果要獲得校正圖像，只需要對8參數(shù)矩陣求逆后進(jìn)行坐標(biāo)變換。圖像畸變校正由于制造、安裝、工藝等原因，鏡頭存在著各種畸變。為了提高攝像機(jī)拼接的精度，在進(jìn)行圖像拼接的時候必須考慮成像鏡頭的畸變。一般畸變分為內(nèi)部畸變和外部畸變，內(nèi)部畸變是由于攝影本身的構(gòu)造為起因的畸變，外部畸變?yōu)橥队胺绞降膸缀我蛩仄鹨虻幕?。鏡頭畸變屬于內(nèi)部畸變，由鏡頭產(chǎn)生的畸變一般可分為徑向畸變和切向畸變兩類。徑向畸變就是集合光學(xué)中的畸變像差，主要是由于鏡頭的徑向曲率不同而造成的，有桶形畸變和枕型畸變兩種。切向畸變通常被人為是由于鏡頭透鏡組的光學(xué)中心不共線引起的，包括有各種生成誤差和裝配誤差等。一般人為，光學(xué)系統(tǒng)成像過程當(dāng)中，徑向畸變是導(dǎo)致圖像畸變的主要因素。徑向畸變導(dǎo)致圖像內(nèi)直線成彎曲的像，且越靠近邊緣這種效果越明顯。根據(jù)徑向畸變產(chǎn)生的機(jī)理，對視頻圖像進(jìn)行校正。效果如圖3(b)所示，經(jīng)過校正的圖像，其有效像素區(qū)域縮小，一般可通過電子放大的方式進(jìn)行校正圖像拼接融合圖像拼接的關(guān)鍵兩步是：配準(zhǔn)(registration)和融合(blending)。配準(zhǔn)的目的是根據(jù)幾何運(yùn)動模型，將圖像注冊到同一個坐標(biāo)系中；融合則是將配準(zhǔn)后的圖像合成為一張大的拼接圖像。在多幅圖像配準(zhǔn)的過程中，采用的幾何運(yùn)動模型主要有：平移模型、相似性模型、仿射模型和透視模型。圖像的平移模型是指圖像僅在兩維空間發(fā)生了方向和方向的位移，如果攝像機(jī)僅僅發(fā)生了平移運(yùn)動，則可以采用平移模型。圖像的相似性模型是指攝像機(jī)本身除了平移運(yùn)動外還可能發(fā)生旋轉(zhuǎn)運(yùn)動，同時，在存在場景的縮放時，還可以利用縮放因子多縮放運(yùn)動進(jìn)行描述，因此，當(dāng)圖像可能發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、縮放運(yùn)動時，可以采用相似性模型。圖像的仿射模型是一個6參數(shù)的變換模型，即具有平行線變換成平行線，有限點(diǎn)映射到有限點(diǎn)的一般特性，具體表現(xiàn)可以是各個方向尺度變換系數(shù)一致的均勻尺度變換或變換系數(shù)不一致的非均與尺度變換及剪切變換等，可以描述平移運(yùn)動、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動以及小范圍的縮放和變形。圖像

的透視模型是具有8個參數(shù)的變換模型，可以完美地表述各種表換，是一種最為精確變換模型。圖像融合技術(shù)一般可分為非多分辨率技術(shù)和多分辨率技術(shù)兩類。在非多分辨率技術(shù)中主要有平均值法、帽子函數(shù)法、加權(quán)平均法和中值濾波法等。多分辨率技術(shù)主要有高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、對比度金字塔，梯度金字塔和小波等。亮度與顏色的均衡處理因為相機(jī)和光照強(qiáng)度的差異，會造成一幅圖像內(nèi)部，以及圖像之間亮度的不均勻，拼接后的圖像會出現(xiàn)明暗交替，這樣給觀察造成極大的不便。亮度與顏色均衡處理，通常的處理方式是通過相機(jī)