本发明专利技术公开了一种序列静态图像的全景生成方法，用于将一组静态图像拼接成一个柱形全景图，所述的一组静态图像是由数码相机对需要合成全景图的物体或者环境从不同角度拍摄的１２幅或者更多幅图像；该方法包括：序列图像的拍摄；对拍摄图像的预处理；图像的拼接。本发明专利技术所述方法优点在于：对于硬件设备的要求低，不需要昂贵的硬件投入；合成速度快，智能化程度高；对于曝光度不同、亮度严重不一致的图像最后得到的全景图清晰且没有接痕，视觉效果良好，能很好的表现出全景图像。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及360°环视全景图像的生成方法。
技术介绍
全景图是虚拟现实和计算视觉中一种重要的场景表示方法，它指的是在固定的视点，在垂直方向180°和水平方向360°的图像视图，简单的形式可以是固定视平面上的360°环视视图。通常有两种方式来获得全景图直接方式和图像拼接方式。前一种方式简单易行，但它需要使用专业全景相机、全景摄像机等特殊器材，这些器材通常价格昂贵且使用复杂，实际应用面较窄，难以普及。因此基于图像拼接思想的全景视图生成方法的应用非常广泛。图像拼接就是利用若干离散局部图像作为基础数据，经过一系列的图像分析处理后生成全景。全景图一般有三种形式立方体全景图、球面全景图和柱面全景图。立方体全景图在图像的获取和校正过程中会遇到很大困难。球面全景图拼接过程中的图像求交、定位较困难，且很难找到一种与球面相对应、易于计算机存储访问的数据结构来存放球面图像数据。柱面全景图在单幅图像获取比立方体形式和球面形式简单，而且容易展开为一个矩形图像，可直接用计算机常用的图像格式存储和访问。如专利申请号为200410015828.0的中国专利技术专利申请，公开了一种180°大视场全景凝视成像方法。它采用圆柱平面投影法，用二次反射的环形透镜作第一次成像，实现大视角全景凝视成像，用中继透镜作第二次成像，获得实像，用平面光电成像器件接收並显示三维空间，主要应用于机器人全景视觉、管道内壁检测、医学内窥成像等领域，虽然提出了一种直接获取全景图像的方案，但该方案中全景图像的生成方法对硬件条件及环境要求较高，且不能生成完整的360°环视全景。如申请号为03115149.3的中国专利技术专利，公开了一种基于两张鱼眼图像的全景生成方法。该方法包括鱼眼图像预处理、建立空间模型、拼合参数寻优、生成全景图像四个部分。但在实际应用中并不能自动、快速的找到模型的最佳拼合参数，需要人工调整拼合参数。尤其关键的是，由于本专利技术要求待拼合的鱼眼图像必须具备理论上完备的空间模型，只能采用两张鱼眼图像，需要相机装配价格昂贵的鱼眼镜头，普通平面图像不能使用，难以得到平民化普及应用。再如申请号为03137660.6的中国专利技术专利，公开了一种平面图像全景重建立体图像的方法，其过程包括，选择平面图像，针对平面图像的空间分布，建立每个象素的深度列表，根据深度列表对平面图像的每个象素进行视差位移处理，重建全部视差序列图像，将视差序列图像立体合成。其中，采用了三维建模、图像几何变换、图像视差变换技术来实现立体图像的重建。但该方法在平面图像的获取、处理和定位、校正过程中会遇到很多实际困难，且难以处理实景大图和实现可控立体景深。另外，申请号为200510087641.6的中国专利技术专利，公开了一种用于创建全景图像的数字成像设备及其方法，其中，数字成像设备包括用于连续捕获多个图像的捕获部分；用于分别检测从捕获部分输出的多个图像的图像信息检测部分；用于图像转换的全景图像生成部分。通过选择从图像信息检测部分输出的多个图像信息中的一组，通过对所选择的图像信息进行合并转换，从而创建全景图像。但该方法实际处理速度较慢，且只能用于专用的全景数字成像设备。现有的全景图像生成方法存在的缺点是1、若采用直接生成全景图像的方法，则对硬件设备要求较高，价格昂贵，难以普及应用；2、现有的通过图像拼合技术生成全景图像的方法，要么需要专用鱼眼镜头设备，要么实现困难、智能化程度低、对图像要求高、定位和校正困难、普通相机照片无法使用，处理速度较慢等，甚至最终合成的全景图效果也较差。
技术实现思路
为了克服已有的全景图像生成方法存在的缺点和不足，本专利技术提供了一种对设备要求低(仅需普通数码相机或普通平面照片)、实用廉价、实现简便、智能化程度高、处理速度快、全景图清晰、真实感强、适用性广、易于普及的基于序列静态图像的360°环视全景生成方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是，该方法包括如下步骤(1)用相机拍摄所需的序列图像；(2)对序列图像进行预处理采用中值滤波进行去噪，直方图均衡化处理；(3)序列图像的拼接通过将相邻前后图像的拼接形成360°环视全景图像，包括以下步骤(3.1)把拍摄的图片通过变换投影到360°水平柱面； (3.2)在读入的两幅相邻图像的前一幅图像中，选定一块大小和位置均合适的图像作为模板，确定在后一幅图像中的搜索范围，得到相邻两幅图像的最佳匹配位置li，依次得到序列图像中每相邻两幅图像的最佳匹配位置；(3.3)在两幅相邻图像的重叠区域S和T，将其对应的各象素按一定权值合成到新的图像。各象素在各图像上的权值计算公式如下WValue=cos(π2*|x-x02x02|)*cos(π2*|y-y02y02|)---(1)]]>式中WValue表示权值，(x0，y0)为重合部分的中心位置，(x，y)为象素坐标；将相邻图像的重叠区域S和T对应的各象素值按一定的权值合成新的图像；重合部分的象素值可表示为IN′＝IN×WValue1+IN+1×WValue2(2)其中，IN和IN+1分别表示两个相邻图像的某个相应重叠位置的象素在各自原图像中的象素值，WValue1和WValue2是根据公式(1)计算出的该象素在各自图像上的权值，其取值范围为(0，1)，且和为1。作为优选的一种方案在所述的(2)中，采用直方图均衡化处理变换函数sk=T(rk)=Σi=0knin,k=0,1,2···,L-1---(3)]]>其中，n是图像中象素的总合，nk是灰度级为rk的象素个数，L为图像中可能的灰度级数，一般取值为256；通过公式(3)将输入图像中灰度级为rk的象素映射为输出图像灰度级为sk的对应象素。作为优选的另一种方案在所述的(3.1)中，360°水平柱面投影变换公式为 其中， k=r2+(W2-x)2,]]>(x，y)为输入图像上的任意一点，(x1，y1)为该点经过360°水平柱面投影变换后的坐标值，θ为投影角度，W为图像的宽度，H为图像的高度。作为优选的再一种方案在所述的(3.2)中，定义图像的绝对误差函数为ϵ(i,j,mk,nk)=|si,j(mk,nk)-s^(i,j)-T(m,n)+T^|---(5)]]>其中，s^(i,j)=1M2Σm=1MΣn=1Msi,j(m,n),]]>T^=1M2Σm=1MΣn=1MT(m,n),]]>T为模板，S为被搜索图，si，j为子图，即模板覆盖下的那块搜索图，i，j为子图左上角象素点在S中的坐标，M为模板的宽和高。将模板中心与所在图像的垂直中心线的水平距离，记作x1之后，遍历模板图像和第一个位置的子图像中所有的象素点，计算对应象素点的ε(i，j，mk，nk)并累加后将其作为阈值的初始值T0。再计算模板图像和下一个位置子图像中对应象素点的ε(i，j，mk，nk)并累加，记作T，在计算并累加的过程中比较T与T0的大小，若在完全遍历模板图像和子图像的象素点之前，得到T≥T0，则停止计算，并将子图像移动到本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于序列静态图像的３６０°环视全景生成方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：（１）用相机拍摄所需的序列图像；（２）对序列图像进行预处理：采用中值滤波进行去噪，直方图均衡化处理；（３）序列图像的拼接：通过将相邻前后 图像的拼接形成３６０°环视全景图像，包括以下步骤：（３．１）把拍摄的图片通过变换投影到３６０°水平柱面；（３．２）在读入的两幅相邻图像的前一幅图像中，选定一块大小和位置均合适的图像作为模板，确定在后一幅图像中的搜索范围，得到 相邻两幅图像的最佳匹配位置ｌ↓［ｉ］，依次得到序列图像中每相邻两幅图像的最佳匹配位置；（３．３）在两幅相邻图像的重叠区域Ｓ和Ｔ，将其对应的各象素按一定权值合成到新的图像。各象素在各图像上的权值计算公式如下：＊＊＊（１） 式中Ｗ↓［Ｖａｌｕｅ］表示权值，（ｘ↓［０］，ｙ↓［０］）为重合部分的中心位置，（ｘ，ｙ）为象素坐标；将相邻图像的重叠区域Ｓ和Ｔ对应的各象素值按一定的权值合成为新的图像，重合部分的象素值可表示为：Ｉ↓［Ｎ′］＝Ｉ↓［Ｎ ］×Ｗ↓［Ｖａｌｕｅ１］＋Ｉ↓［Ｎ＋１］×Ｗ↓［Ｖａｌｕｅ２］（２）其中，Ｉ↓［Ｎ］和Ｉ↓［Ｎ＋１］分别表示两个相邻图像的某个相应重叠位置的象素在各自原图像中的象素值，Ｗ↓［Ｖａｌｕｅ１］和Ｗ↓［Ｖａｌｕｅ２］是根据公式（１）计 算出的该象素在各自图像上的权值，其取值范围为（０，１），且和为１。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：朱信忠，赵建民，徐慧英，杨琳，
申请(专利权)人：浙江师范大学，
类型：发明
国别省市：33[中国|浙江]
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