多摄像头监控场景下视频图像拼接技术的研究与应用

发布时间：2023-04-09 14:47

　　视频图像拼接是计算机图像视觉研究领域中的一个重要应用,在军事、医学、日常安全监控等领域都得到了普遍的应用。随着信息科学技术的快速发展,各种摄像设备在人们的生产生活中得到了越来越广泛的使用,比如随处可见的视频监控摄像头。任何相机或摄像头都有一个视角范围,在焦距一定的情况下,所拍的图像的视野范围是有限的,在某些场景下难以满足人们希望获得大视野全景图像的要求。为了获得更大的视野范围,对于同一相机拍摄的不同视角的图像进行拼接或者对不同的摄影设备拍摄的图像进行拼接是目前被广泛采用的方法。通过图像拼接获得大视野全景图像具有非常重要的研究意义和价值。在视频图像拼接过程操作中,至关重要的两个环节是视频图像配准和视频图像融合。通过研究现有的文献资料,针对这两个关键环节,本文分别提出了自己的改进方法。本文的重点研究工作和创新点归纳为下列几点:(1)提出了一种基于粒子群优化的改进ORB图像匹配算法。首先改进算法选用速率快、匹配精确率较高的ORB算法进行特征点检测。在搜索阶段使用粒子群算法实现优化改进剔除误匹配。经过实验验证发现,相对比于原有的配准算法以及经过RANSAC方法改进的算法,改进算法可以更有效地减...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 特征点配准的发展及现状
        1.2.2 图像融合的发展及现状
        1.2.3 多摄像头监控视频拼接技术的发展及现状
    1.3 论文研究内容和组织结构
        1.3.1 论文研究内容和创新点
        1.3.2 本文组织结构
第2章 视频图像拼接基本原理与相关技术
    2.1 视频图像拼接的主要流程
    2.2 视频图像采集
    2.3 视频图像预处理
        2.3.1 视频图像亮度统一
        2.3.2 视频图像投影方式
    2.4 视频图像配准技术
        2.4.1 角点检测方法
        2.4.2 SIFT特征检测方法
        2.4.3 SURF特征检测方法
        2.4.4 ORB特征检测方法
        2.4.5 常用的三种局部特征匹配算法分析
        2.4.6 常见的视频图像配准约束方法
    2.5 视频图像融合技术
        2.5.1 直接拼接融合算法
        2.5.2 渐入渐出加权均值融合算法
        2.5.3 多分辨率融合算法
    2.6 视频图像质量评价
        2.6.1 主观质量评价
        2.6.2 客观质量评价
    2.7 本章小结
第3章 基于粒子群优化改进的ORB图像匹配算法
    3.1 粒子群算法的概述
    3.2 改进的ORB图像匹配算法
    3.3 实验结果
        3.3.1 实验环境
        3.3.2 实验结果
    3.4 本章小结
第4章 基于改进的种子区域生长和泊松融合的图像拼接算法
    4.1 泊松融合算法原理概述
    4.2 改进的种子区域生长算法
    4.3 基于改进的种子区域生长和泊松融合的图像拼接算法
    4.4 实验结果
        4.4.1 实验环境
        4.4.2 实验结果
        4.4.3 结果对比性能分析
    4.5 本章小结
第5章 全景视频拼接方法实现
    5.1 视频拼接帧间处理
    5.2 视频拼接方法的主要步骤
    5.3 实现方案及实验结果分析
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
在学期间主要科研成果



本文编号：3787204