圖像拼接&視頻拼接前瞻

研一課程終于結束了，有時間寫下在這半年里自己除課程外玩過的一些小玩意，先寫一篇關于圖像拼接以及360度視頻拼接前瞻性的一些內容，暑假如果自己有時間還會把最近玩的一些內容發到博客上。

圖像拼接

圖像拼接已經算玩的很透的東西了，一般來說無非就有兩種常用的： 柱形拼接：用變焦鏡頭，將開闊地帶展示出來，使用于范圍寬闊的建筑或建筑群、海岸線、茫茫沙漠等； 球型拼接：采用了陷阱的拍攝和圖形合成技術使得圖像的視角可以達到360*360度，即上下左右全方位的視角。 注意現在一般柱形拼接很想平常手機攝像頭的panorama模式，而球型拼接SAMSUNG弄了，我也借同學手機玩了一下，融合還需要加強，而且頭頂和腳下還是不能達到可以接受的效果。 現在我先畫下一般的圖像拼接流程：

流程圖:

讀入待拼接的圖像特征點提取及匹配圖像變換及拼合生成全景圖？結束yesno 看了流程圖也就知道拼接的思路不是很難，唯一有玩點的就是特征點的匹配。這里面很多門門道道，知道sift特征(可以參考我以前的blog)的人都會知道它附帶了一個match函數進行sift特征點之間的匹配，所以為了通俗易懂，我們就選取sift特征值進行匹配。match函數里面會對sift的descriptor進行點積，左圖的一個sift點與右圖所有的sift點的descriptor作點乘，按照升序排列，如果第一和第二的值的比例小于一定閾值，就判定是匹配上的點。所以我們可以用這種方法找到一 一 對應的點，并且我們能得到這些對應點的坐標，自然就能夠得到坐標的變換，我用H表示。那么相應的圖像A也可以通過H變換到與圖像B，matlab里面有對應函數，博友可以自行help maketform和imtransform就明白上述內容。 通過上述一段描述，你也可以知道，匹配的準確不準確對拼接的效果有很大的影響，在剔除sift錯誤的匹配點的方法上ransac有著不錯的效果，后續文章會進行介紹，這里先作個標記，以后有時間繼續碼字。 然后流程要到拼合，只要在同一個水平面上，拼合是很容易的，但是能否進行好的融合，沒有拼接縫這就有些難度了，multi-band blending是一個不錯的方法，大家可以自行去搜素一下。 沒什么時間寫太多blog，我這先把一些圖像拼接的圖和視頻序列先貼上來，后續會繼續寫關于上面提了但沒細說的內容。 下面這張圖因為是隔了一段時間拍的，所以云朵那有很明顯的拼接印，（因為云在飄。。。）所以如果是視頻的拼接的話，同步確實是一個很重要的話題。 視頻拼接，因為只有兩個攝像頭，沒辦法進行很寬的視頻拼接，下面給出一組視頻序列。 如果后續有時間再把前面沒講到的或者大家感興趣的進行詳細介紹和分析。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像(视频)拼接（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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