[发明专利]基于视频的双参数管道内壁全景图像模型与生成方法有效

专利信息
申请号: 201110157867.4 申请日: 2011-06-13
公开(公告)号: CN102231806A 公开(公告)日: 2011-11-02
发明(设计)人: 杨承磊;牛传;秦学英;钟凡 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: H04N5/265 分类号: H04N5/265
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 王吉勇
地址: 250061 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 视频 参数 管道 内壁 全景 图像 模型 生成 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种图像处理方法,尤其是一种基于视频的双参数管道内壁全景图像模型与生成方法。

背景技术

根据图像拼接的方法不同,传统构建全景图算法可以分成三类。第一类方法采用固定的视点,原理在于选定一个参考平面,将其它图像对齐到参考平面,最后按照图像序列依次整幅拼接来构建全景图。最简单的例子把照相机固定在三角架上,令照相机绕其光心旋转来连续拍摄图像,然后在圆柱体,正方形或球体上[1-5]拼接成全景图。更一般相机运动也可以用这种方法来拼接,所处理的图像间的关系模型包括全局仿射变换[6-7],平面投影变换[8-9]等等。然而这种方法有其局限性:1)只能处理旋转幅度较小的图像,否则图像拼接时会产生畸变现象。2)无法处理相机前进运动或Zoom操作时全景图像的拼接。

第二类方法基于不同视点拍摄的图像创建全景图[10]。如A.Agarwala等人为了最小化多视点导致的视差问题,采用图割算法来为结果图像上的每个像素选择视点,他们的方法目的在于创建物体基本上在一个平面的比较长的街道的全景图,其针对的相机运动形式与本文不同。

最后一类方法基于视频序列创建全景图,这类方法需要在序列帧中提取窄条(strips)然后将窄条对齐来得到结果图像。相关的方法有扫推式全景图(pushbroom panoramas)[11],S.Peleg等提出的自适应拼接模型[12-13],Zomet等提出的“x-slit”[14]。

在传统的拼接方法中,前进式摄像机运动容易出现问题。B.Rousso[13]等人提出了一种通过采集垂直于光流的窄条进行拼接的方法,这种方法可以应对相机的自由运动。之后他们提出另一种方法[15]通过将2维平面反投影到3维圆柱体来得到拼接图像,这种方法需要预先知道相机的内部参数,然而这一点在地质工程中往往很难满足。S.Peleg等人[12]总结了前人的方法,提出根据相机运动在图像上采集窄条(strips)并将其投影到流体上来得到全景图。他们的方法适用于大多数的相机模型,但是这种方法采用六个参数的仿射变换矩阵来对齐连续的图像,参数较多,对配准误差和光照变化非常敏感,同时当场景出现深度变化时,所拼接的图像会出现变形。对于这种方法,相邻窄条之间的差异,亮度的变化以及图像配准的错误都会导致结果图像的拼接错误。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足,提供一种利用图像拼接技术将一组图像序列转换为单个场景的表示,大大减少场景表示的数据量,增加了稳定性和适应性,通过置信度算法优化代价函数来自动消除图像拼接中的接缝,从而得到分辨率统一的高清晰度全景图像的基于视频的双参数管道内壁全景图像模型与生成方法。

为实现上述目的,本发明采用下述技术方案:

一种基于视频的双参数管道内壁全景图像模型与生成方法,其采用相机在管道中做前进式或后退式的拍摄,相机运动包括沿管道中轴的平移和绕光轴的旋转,获得输入视频后,采用马尔可夫随机场优化的方法来构建全景图,无需相机定标和其他辅助设备,具体包括以下步骤:

1).相机在管道中做前进式或后退式的拍摄,相机运动包括沿管道中轴的平移和绕光轴的旋转;

2).将相机拍摄的视频输入计算机;

3).使用KLT算法对输入视频进行特征跟踪;

4).将相机模型简化,假定相邻帧间相机的运动由变焦以及绕光轴的转动组成,相机的运动轨迹与圆柱体的中轴线重合;

5).由跟踪到的特征点对求取变焦系数及旋转角度,从而求取全景图上像素在各帧的投影位置;

6).为全景图构建代价函数;

7).利用置信度传播算法求解代价函数,经过迭代,选出最优候选像素,自动消除图像拼接中的接缝,从而得到分辨率统一的高清晰度全景图像;

8).对得到的全景图进行亮度均衡;

9).工作结束。

所述步骤4)中的将相机模型简化具体过程为:在投影几何中,一个空间点M和其对应的图像上点m之间的关系表示为

K是相机内部参数,相机外部参数由旋转矩阵R和平移矩阵T组成,对于一个前进式的相机模型,假设一个空间点M(X,Y,Z)在两个连续帧上有对应的图像点m(x,y)和m′(x′,y′),不失一般性,将第一帧的相机坐标系作为世界坐标系,相机位置作为坐标系原点,得到

k代表焦距,由(2)得到

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