多摄像头成像的结构优化及其图像拼接算法的研究

发布时间：2017-10-13 22:02

  本文关键词：多摄像头成像的结构优化及其图像拼接算法的研究

  更多相关文章： 大视场成像 系统装置 坏点检测 暗电流 输出非均匀性校正 SIFT RANSAC 加权平均

【摘要】：随着数字图像处理和微电子等技术的不断发展,大视场摄像技术日益得到重视,它广泛应用于军、民、商的行业领域,如：会议室、机场、火车站、停车场、大型车间等开阔领域的监控：汽车全景驾驶辅助系统：坦克全景巡视系统：海洋巡视搜索系统；直升机搜索系统等。由此可见,大视场成像技术具有广泛的应用领域和应用前景。现阶段,如何获得更大视角、更高质量、更好实时性的全景图成为研究的热门课题。常见的问题有：采用什么样的大视场成像系统以及如何将全景图呈现出来。本文针对这些问题,进行了以下设计和研究：1)本文设计了一款价格相对低廉、体积小、质量轻的基于多摄像头拼接的大视场成像系统装置。在该装置中,摄像头按多圈分布且都分布在一个平面上,其结构紧凑、简单,整体装置体积小,摄像头与电路板实现最短连接,保证了高频数据传输质量,本系统能够达到半球视场的成像面。2)本文研究了CMOS摄像头的部分标定方法,主要包括：摄像头的坏点检测及处理,暗电流检测及处理以及输出非均匀性校正。辅助卢钰师兄进行图像采集和校正,进行标定校正后的摄像头能够拍摄到接近真实场景图片。3)本文研究了基于SIFT特征点的配准方法、剔除误匹配点RANSAC方法、调整两幅图像亮度的均值法以及加权平均融合方法,并在Matlab软件平台上完成了对5个摄像头采集图像的拼接融合,为实现全景图像的拼合作了准备总之,本文研究设计的大视场成像系统装置为全景拍摄提供了一种新的拍摄装置,采用现有的图像拼接融合方法实现了不同摄像头拍摄图像的拼合,为半球视场成像显示作了方法铺垫。
【关键词】：大视场成像 系统装置 坏点检测 暗电流 输出非均匀性校正 SIFT RANSAC 加权平均
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-28
• 1.1 课题的背景及意义9
• 1.2 大视场成像技术的发展历程及研究现状9-21
• 1.2.1 全景相机的发展10
• 1.2.2 现有大视场成像系统10-21
• 1.3 图像拼接技术研究现状21-26
• 1.3.1 基于区域的配准方法22-23
• 1.3.2 基于特征的配准方法23-26
• 1.4 图像融合的研究现状26
• 1.5 本文的主要工作内容及组织结构安排26-28
• 1.5.1 主要工作内容26-27
• 1.5.2 论文的组织结构27-28
• 第2章 多摄像头拼接的大视场成像系统设计28-44
• 2.1 子眼摄像头空间排布方案28-39
• 2.1.1 子眼排布设计28-32
• 2.1.2 子眼安装32-39
• 2.2 采集系统设计39-43
• 2.3 本章小结43-44
• 第3章 CMOS辐照度定标与图像矫正44-61
• 3.1 坏点检测和处理44-45
• 3.2 建立辐射响应模型45-49
• 3.2.1 CMOS摄像头的构造46
• 3.2.2 相机成像过程46-47
• 3.2.3 对辐射响应特性影响因素的分析47
• 3.2.4 建立辐射响应模型47-49
• 3.3 标定49-56
• 3.3.1 实验装置组成49-52
• 3.3.2 标定内容52-56
• 3.4 图像校正56-60
• 3.5 本章小结60-61
• 第四章 图像的拼接与融合61-80
• 4.1 基于SIFT特征的配准方法62-71
• 4.1.1 在高斯尺度空间进行极值检测62-65
• 4.1.2 特征点位置的确定65-67
• 4.1.3 特征点方向的确定67-68
• 4.1.4 生成SIFT特征点描述子68-70
• 4.1.5 特征点匹配70-71
• 4.2 剔除误匹配点71-73
• 4.3 图像配准73-74
• 4.4 图像融合74-79
• 4.5 本章小结79-80
• 第5章 总结与展望80-82
• 5.1 本文内容总结80-81
• 5.1.1 本文的主要创新点80
• 5.1.2 本文的主要工作80-81
• 5.2 研究展望81-82
• 参考文献82-86
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果86-87
• 致谢87

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本文编号：1027302