视频图像拼接技术在飞行区智能监控系统中的应用

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视频图像拼接技术在飞行区智能监控系统中的应用

作者：王欣

来源：《电子技术与软件工程》2016年第18期

摘要

早期机场建设时，对飞行区的视频监控需求仅停留在重点关注区域可视，缺少飞行区大场面监控手段。机场对于飞行器在场区内的监控主要使用场监雷达系统，但其只能在地图上显示飞机的标识，无法实际观察到飞机实际滑行环境及周边情况。而在站坪上或航站楼楼顶架设的摄像机数量较少，很难实现对飞行区场面的整体监控。本文介绍了如何使用视频图像拼接技术实现对飞行区大场面监控，提升运行管理人员的管理效率。

【关键词】图像融合 BURF特征检测图像匹配

1 背景描述

机场对于飞行器在场区内的监控主要使用场监雷达系统以及在站坪上或航站楼楼顶架设的摄像机进行监控。其中，场监雷达系统主要是对机场飞行区区域内的飞机进行监视，从而保证机场在各种气候条件下的运行效率及运行安全性，尤其在较低能见度的条件下，该系统对维持机场运行流量能起到非常有效的作用。由于其只能在地图上显示飞机的标识，无法实际观察到飞机实际滑行环境及周边情况。而视频监控的监控范围仅停留在对重点关注区域的可视化监控，监控点位较少，且点位是零星分布在航站楼屋面、远机位等区域，受点位分布和摄像机镜头限制拍摄范围有限，对于飞行区这种比较开阔的区域，现有监控系统无法实现全区域覆盖，获得大视野场景，因此，很难实现对飞行区场面的整体监控，从而导致监控人员不能快速、正确的判断飞行区场区整体运行情况，存在一定安全监控隐患。

2 视频图像拼接原理

图像拼接算法的种类较多，各种算法之间在拼接步骤上会有一些不同，但概括起来由视频图像采集、视频图像预处理、视频图像配准和视频图像融合这四个部分组成。

第一部分是视频图像采集过程：该过程主要是通过视频图像采集设备实时获得场景中的内容并通过数字编码形成输出数字视频图像，最常用的视频图像采集设备主要由照相机、摄像机等，本文采用的视频图像采集设备是球型高清数字摄像机。

全景拼接算法简介

全景拼接算法简介 罗海风 2014.12.11 目录 1.概述 (1) 2.主要步骤 (2) 2.1. 图像获取 (2) 2.2鱼眼图像矫正 (2) 2.3图片匹配 (2) 2.4 图片拼接 (2) 2.5 图像融合 (2) 2.6全景图像投射 (2) 3.算法技术点介绍 (3) 3.1图像获取 (3) 3.2鱼眼图像矫正 (4) 3.3图片匹配 (4) 3.3.1与特征无关的匹配方式 (4) 3.3.2根据特征进行匹配的方式 (5) 3.4图片拼接 (5) 3.5图像融合 (6) 3.5.1 平均叠加法 (6) 3.5.2 线性法 (7) 3.5.3 加权函数法 (7) 3.5.4 多段融合法（多分辨率样条） (7) 3.6全景图像投射 (7) 3.6.1 柱面全景图 (7) 3.6.2 球面全景图 (7) 3.6.3 多面体全景图 (8) 4.开源图像算法库OPENCV拼接模块 (8) 4.1 STITCHING_DETAIL程序运行流程 (8) 4.2 STITCHING_DETAIL程序接口介绍 (9) 4.3测试效果 (10) 5.小结 (10) 参考资料 (10) 1.概述 全景视图是指在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览）。 目前市场中的全景摄像机主要分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。鱼眼全景摄像机

最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点，但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。 本文档中根据目前所查找到的资料，对多镜头全景视图拼接算法原理进行简要的介绍。 2.主要步骤 2.1. 图像获取 通过相机取得图像。通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。单镜头和多镜头相机在算法处理上也会有一定差别。 2.2鱼眼图像矫正 若相机镜头为鱼眼镜头，则图像需要进行特定的畸变展开处理。 2.3图片匹配 根据素材图片中相互重叠的部分估算图片间匹配关系。主要匹配方式分两种： A．与特征无关的匹配方式。最常见的即为相关性匹配。 B．根据特征进行匹配的方式。最常见的即为根据SIFT，SURF等素材图片中局部特征点，匹配相邻图片中的特征点，估算图像间投影变换矩阵。 2.4 图片拼接 根据步骤2.3所得图片相互关系，将相邻图片拼接至一起。 2.5 图像融合 对拼接得到的全景图进行融合处理。 2.6 全景图像投射 将合成后的全景图投射至球面、柱面或立方体上并建立合适的视点，实现全方位的视图浏览。

基于SIFT特征向量的图像拼接技术研究

基于SIFT特征向量的图像拼接技术研究摘要 图像拼接技术是数字图像处理邻域的一个研究热点，一直是计算机视觉、模式识别、医学等领域研究的一个重要课题，图像拼接技术也是图像处理工作中的关键技术之一。所谓图像拼接就是将有重叠的图像无缝拼成一幅大宽视域图像的技术。它包含两个关键技术：图像配准和图像融合。近年来，随着技术的成熟，图像拼接技术被很好的应用到了机器人导航、无人平台战场监控、航拍图像处理等多个领域。基于特征的图像配准与拼接技术配准结果准确拼接效果良好且不易受光照、旋转等因素的影响是当前图像配准与拼接领域研究的热点。本文在深入研究和学习已有的基于SIFT的图像配准与拼接技术的基础上，详尽地分析了现有算法的不足，并提出了若干改进算法。 关键字：图像拼接，特征，线段特征，图像融合 Image splicing technology research based on SIFT feature vector abstract Image splicing technology is a research focus in the neighborhood of digital image processing, has been the computer vision, pattern recognition, an important hot topic in the field of medicine and other fields, image splicing technology is one of the key technologies of image processing work. The so-called image mosaicing is there will be overlapping images seamless Mosaic a big wide horizon image technology. It includes two key techniques: image registration and image fusion. In recent years, with mature technology, image splicing technology is very good application in robot navigation, unmanned platform battlefield monitoring, aerial image processing and other fields. Based on the characteristics of image registration and Mosaic registration results are accurate stitching effect is good and not easily influenced by factors such as illumination, rotation is the hotspot in research of image registration and Mosaic. Based on the in-depth research and study of the existing image registration based on SIFT and splicing technology, on the basis of the shortage of the existing algorithm is analyzed in detail, and puts forward some improved algorithm. The keyword：Image stitching, features, line features, image fusion 目录 第一章绪论 (2) 1.1研究背景和意义 (2) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3研究内容 (4) 第二章图像拼接的相关理论基础 (6) 2.1图像拼接的基本流程 (6)

公安视频图像信息综合应用平台建设v1.0

公安视频图像信息综合应用平台建设v1.0 1.6。平台物理架构 6 1.7。平台基础网络1.7.1。网络传输协议要求 共享平台网络系统网络层支持IP协议，传输层支持TCP和UDP协议 1.7.2。网络传输带宽要求 视频专网网络带宽估算要求: 共享平台互联所需的有效带宽≥同时加入的视频通道数×单通道视频码流。考虑到容差，网络至少应满足各级共享平台间并发视频图像呼叫的数量要求: 1，15个省市共享平台间的并发通道；2.20条城市和区县间的并行路线共享平台各级 共享平台应根据视频图像编码速率的设置和跨级平台间并发路径的要求，合理估算平台互联的网络带宽需求使用H.264编码标准的视频带宽可以估计如下:单界标清晰视频图像，4CIF/D1格式，每秒25帧，传输码率一般为1536kbps；单通道高清视频图像，720P格式，每秒25帧，传输速率一般为4000kbps 1.8。平台许可计划1.8.1。权限策略 各级视频图像信息综合应用平台采用全球统一的授权策略。用户和相机资源根据警察类型、部门、行政区域、级别、类型等进行分类。

根据分区授权，不同的用户被授予对相应资源的访问控制权限。 原则上，资源的直接管理者拥有对资源的最高控制权，较低平台应该向较高平台开放对所有资源的访问权限同时，平台提供了权限优先级管理功能，即当不同级别的用户执行相同的操作时，高优先级用户可以抢占或锁定低优先级用户的视频点播，并将 7 作为控制权限进行操作 1.8.2。权限分配 省级平台负责省级平台用户的权限、省外用户的访问权限以及下级市级平台的相互访问权限 权限控制应遵循各级网络平台的视频直接从同一级共享平台获取的原则，而不是基于网络平台直接分步上传的原则。请参考下表: 权限位置级别:省、市、县共享平台41-50 21-30 1-10联网平台51-60 31-40 11-20数量越大，权限越高，共享平台不能调用所有联网平台资源，数量之间的范围可以由单个节点任意分配，如管理员权限、领导权限、警务权限等。 1.8.3。实施方式 图像信息网络平台访问控制的具体实施方式基于GB/T28181-2011

360°全景拼接技术简介

本文为技术简介，详细算法可以参考后面的参考资料。 1.概述 全景图像(Panorama)通常是指大于双眼正常有效视角(大约水平90度，垂直70度)或双眼余光视角(大约水平180度，垂直90度)，在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览），乃至360度完整场景范围拍摄的照片。 生成全景图的方法，通常有三种：一是利用专用照相设备，例如全景相机，带鱼眼透镜的广角相机等。其优点是容易得到全景图像且不需要复杂的建模过程，但是由于这些专用设备价格昂贵，不宜普遍适用。二是计算机绘制方法，该方法利用计算机图形学技术建立场景模型，然后绘制虚拟环境的全景图。其优点是绘制全景图的过程不需要实时控制，而且可以绘制出复杂的场景和真实感较强的光照模型，但缺点是建模过程相当繁琐和费时。三是利用普通数码相机和固定三脚架拍摄一系列的相互重叠的照片，并利用一定的算法将这些照片拼接起来，从而生成全景图。 近年来随着图像处理技术的研究和发展，图像拼接技术已经成为计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。目前出现的关于图像拼接的商业软件主要有Ptgui、Ulead Cool 360及ArcSoft Panorama Maker等，这些商业软件多是半自动过程，需要排列好图像顺序，或手动点取特征点。 2.全景图类型： 1)柱面全景图 柱面全景图技术较为简单，发展也较为成熟，成为大多数构建全景图虚拟场景的基础。这种方式是将全景图像投影到一个以相机视点为中心的圆柱体内表面，

视线的旋转运动即转化为柱面上的坐标平移运动。这种全景图可以实现水平方向360度连续旋转，而垂直方向的俯仰角度则由于圆柱体的限制要小于180度。柱面全景图有两个显著优点：一是圆柱面可以展开成一个矩形平面，所以可以把柱面全景图展开成一个矩形图像，而且直接利用其在计算机内的图像格式进行存取；二是数据的采集要比立方体和球体都简单。在大多数实际应用中，360度的环视环境即可较好地表达出空间信息，所以柱面全景图模型是较为理想的一种选择。 2)立方体全景图 立方体全景图由六个平面投影图像组成，即将全景图投影到一个立方体的内表面上。这种方式下图像的采集和相机的标定难度较大，需要使用特殊的拍摄装置，依次在水平、垂直方向每隔90度拍摄一张照片，获得六张可以无缝拼接于一个立方体的六个面上的照片。这种方法可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。 3)球面全景图 球面全景图是指将源图像拼接成一个球体的形状，以相机视点为球心，将图像投影到球体的内表面。与立方体全景图类似，球面全景图也可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。球面全景图的拼接过程及存储方式较柱面全景图大为复杂，这是因为生成球面全景图的过程中需要将平面图像投影成球面图像，而球面为不可展曲面。因此这是一个平面图像水平和垂直方向的非线性投影过程，同时也很难找到与球面对应且易于存取的数据结构来存放球面图像。目前国内外在这方面提出的研究算法较其他类型全景图少，而且在可靠性和效率方面也存在一些问题。 3.主要内容

图像拼接技术的研究历史悠久

图像拼接技术的研究历史悠久。早期用于航空遥感照片合成，由于飞机或卫星上相机和地面景物之间距离很远，这种图像配准采用简单的模板匹配法。这种方法在现在也有广泛应用，可应用于航空图片合成、大文档扫描合成，视频压缩。在20世纪90年代随全视函数、全景建模、光场与光照图、同心拼图、全景图概念的提出，模型维数不断下降。自1994年Chen等人提出全景图拼接技术，国内外出现很多关于全景图生成技术的文章。 全景图生成技术的基本思想是通过普通相机或摄像机对场景信息进行照片图像或视频图像采样，在固定的视点，使相机在水平面内旋转一周拍摄场景，得到一组具有重叠区域的连续环视图像序列:将图像由相机坐标投影到空间坐标:利用图像配准方法寻找将环绕一周的这组图像中，两两相邻的图像间的重叠的区域;将确定的重叠区域利用图像融合方法进行图像序列的无缝拼合，得到一幅全景图像。全景图像根据其选取视点空间的不同可分为:平面、柱面、球表面、立方体表面。 目前图像配准的研究方法主要集中为基于灰度相关的方法、相位相关法、基于特征的方法。基于灰度相关方法的计算量较大，很多力求缩小模版配准计算量的改进算法被提出来。国防科大开发的HVS系统,采用的是一种基于特征线段的图像匹配算法。封静波提出相似曲线的拼接算法通过匹配两幅图像重叠区域每列梯度最大值曲线完成拼接，大大减少了传统模板匹配方法的计算量。薛峰综合基于灰度相关和特征相关算法的优点提出了基于最大梯度和灰度相关的两步配接方法。于乱采用形状模板对模板内图像的边缘点与模板边界的最短距离统计实现特征点匹配。李文辉提出采用基于粒子群优化(POS)的多分辨率算法。 1975年相位相关法由Kuglin和Hines提出，具有场景无关性，能够对纯粹二维平移的图像精确地对齐。DeCastro和Morandi发现用傅立叶变换确定旋转对齐就像平移对齐一样。Reddy和Chatterji改进了Decastro的算法，大大减少了需要转换的数量。张世阳采用了基于2幂子图像的FFT对齐方法，从而减小了FFT的计算量加快图像对齐速度和减小图像间重叠率。吴飞采用基于快速傅立叶变换的图像配准算法求取两相邻视频帧之间的配准系数。 基于特征的图像对齐典型的是基于图像几何特征的对齐方法。几何特征分为低级的 学硕士学位论文基于特征点的嘴卜任曰生成执术的研究 特征，如边、角和高级特征如物体的识别、特征之间的关系。文(34)通过二维高斯模 糊过滤可以得到一些低级特征模型，如边模型、角模型和顶点模型。因为角模型提供了 比坐标点更多的信息，文〔35)中基于几何角模型提出了图像对齐算法，文〔36〕中基 于几何点特征优化匹配和文(37)中利用小波变换提取保留边(。dge一preserving)的视 觉模型进行图像对齐。基于高级特征的图像对齐利用低级特征之间的关系或者通过识别 出的物体实现对齐。文(38)利用特征图像关系图进行图像对齐。而如何选择特征是其 中的关键技术，许多研究人员也在从事这方面的究，如提取特征点算子:Morave。算子〔3，，、Forstner算子〔‘0，、susan算子〔“，、HarriS算子〔‘，，，sIFT算子〔‘3，等。边缘检测算 子:Canny算子〔44]、LoG〔46]算子等。此外用于提高特征点配准精度的算法很多，赵炫利用 概率模型理论精确特征点的匹配〔46]。胡社教提出利用KLT跟踪算法精确确定角点位置，提高变换矩阵的求解精度〔4v]。李寒通过引导互匹配及投票过滤方法提高特征点的检测精度〔#8]。赵辉采用相位相关法进行自动排序的特征角点匹配算法〔49]。

第五章_音频、视频、图像信息的加工测试题

第五章音频视频图像信息加工测试题 班级学号姓名得分 一、单选题（每题2分共90分） 2、Windows自带的画图程序可以对下述______文件进行简单处理。 A、图像 B、声音 C、视频 D、Flash动画 5、你把若干幅你小时候的老照片扫描到电脑里，需要对其进行旋转、裁切、色彩调校、滤镜调整等加工，比较合适的工具是______。 A、Windows自带的画图程序 B、Photoshop C、Word D、记事本 7、小豪在同学的QQ空间里看到一片文章写的很好，想把它储存起来以便以后查看，一般情况下小豪会将这篇文章储存为以下哪种格式（） A、.jpg B、.avi C、.doc D、.exl 8、在学校的100年校庆上，小明要给来的校友做一个学校发展历史报告，制作这个报告使用（）软件是最好的。 A、flash B、photoshop C、excel D、powerpoint 9、如果想要把记录在纸上的文章导入到电脑，变成电子档的文件，需要用到的设备是（） A、麦克风 B、照相机 C、录音机 D、扫描仪 10、我们一般使用（）来对文本信息进行加工。 A、Excel B、Powerpoint C、Word D、Photoshop 11、下列文件中，属于音频文件的是（）。 A、风中的遗憾.html B、蓝眼泪.doc C、笨蛋.wav D、学习心得.bmp 13、小华在一本书上看到一幅很漂亮的图片，他想把这图片保存为数字图像，下列那一种方法最不可取？ A、用数码相机拍摄 B、手动绘制 C、用可拍照手机拍摄 D、用扫描仪扫描 14、下列关于信息技术应用于学习和工作的说法中，不正确的是（）。 A、小明用电脑在网络上查询英语单词 B、小东用Photoshop处理自己的照片 C、小李利通过电子商务网站在网上购买书籍 D、在电子商务网站上购买物品都是安全可靠的 15、某同学要给留学国外的朋友发邮件，当他将邮件用中文写好后才想起，对方电脑中没有中文字库，解决此问题有效、快捷的方法是（） A、将其译成英文，发送邮件 B、将汉字文稿打印，并扫描为jpg格式发送 C、用PhotoShop等软件把邮件制作为jpg图片并发送 D、直接发过去，要求对方安装中文字库 16、在制作网页的过程中，以下哪个文件可以作为网页的背景音乐？ A、春天.xls B、春天.mdb C、春天.wav D、春天.swf 17、想要把一个视频文件中的一段截取下来，可以使用下面的（）软件。 A、powerpoint B、超级解霸 C、word D、frontpage 18、小华想将某一部影片其中的介绍片段截取下来，它应该进行的操作顺序是（） ①用选定的播放软件打开影片②选择一个有影片片段截取功能的播放软件 ③选择要截取的开始点和结束点④将截取的片段另存 A、①②③④ B、③①②④ C、②①③④ D、④③①② 22、计算机自带的以下软件中，可以将声音存储在计算机内的是（）。 A、录音机 B、记事本 C、画图 D、Internet Explorer 25、下面文件格式中，不是常见的声音文件格式的是（）。 A、MPEG文件 B、WAV文件 C、MIDI文件 D、mp3文件

视频综合应用平台产品手册v1.0

PVG+PVA产品手册

目录 1.【产品概述】 (3) 2.【产品组成】 (6) 2.1. 视频共享平台 (6) 2.2. 视频综合应用平台 (8) 3.【产品特点】 (9) 3.1. 全警种综合应用 (11) 3.2. 全程智能化应用 (11) 3.3. 直观的可视化展示 (11) 3.4. 完善的运维机制 (11) 3.5. 统一的用户界面 (11) 3.6. 强大的视频中间件技术 (11) 3.7. 广泛的兼容性和可扩展性 (12) 3.8. 完善的干线管理机制 (12) 3.9. 高效健壮的文件系统 (12) 4.【产品功能】 (13) 4.1. 视频监控 (13) 4.2. 视频布防 (14) 4.3. 交通管理 (15) 4.4. 视频指挥 (18) 4.5. 图像研判 (19) 4.6. 视频图像信息库 (22) 4.7. 运维管理 (24) 4.8. 绩效考核 (25)

1.【产品概述】 本套系统包括两个平台：视频共享平台与视频综合应用平台。视频综合应用平台以视频共享平台为基础，根据各警种不同业务需求，展开视频图像综合应用。可实现视频监控的监巡合一、卡口资源监控和车辆研判分析、各类视频图像资源基于GIS的直观可视化展示、视图库中视频图像信息的综合存储和查询功能以及完善的运维管理机制，实现对视频综合应用系统的运维管理和绩效考核。 下图是平台的总体架构图： 图平台总体架构图 在视频专网建设视频共享平台，实现对各类视频资源的整合，包括公安自建治安监控系统、社会面视频监控系统、3G移动监控、治安卡口视频监控等视频图像资源的接入。 在视频共享平台基础上，建设视频综合应用平台，整合视频共享平台、卡口系统、GIS系统等系统，实现视频监控、视频布防、视频指挥、图像研判、视图库、交通管理、运维管理、绩效考核等功能。

高清图像全景拼接

高清图像全景拼接 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

全景拼接白皮书

目录

1 方案概述 1.1 市场需求 全景拼接系统，是以画面拼接技术为基础，将周围相邻的若干个摄像机画面拼接成一幅画面。传统视频监控系统，用户如果要实时监控一片连续的大范围区域，最常见的做法是，安装多个摄像机，每个负责一小片区域，该方案的主要缺陷是，用户没有画面整体感，很难连续追踪整个区域内的某个目标。全景拼接系统，能很好的解决上述问题。 传统意义上的全景拼接系统，虽然解决了“看的广”、“看的画面连续”的问题，但并没有解决“看的清”的问题。因此宇视的全景拼接系统中，增加了球机联动功能，以解决“看的清”的问题，一台10倍以上光学放大的球机可以看清100米甚至更远的目标。球机联动功能，是以枪球映射技术为基础，将全景画面坐标系和球机画面坐标系关联映射起来，用户只要在全景画面中拉框，球机就自动转动和变倍到指定位置，对用户来说这是一个设备，而不是孤立的两个设备。 全景拼接系统，主要应用于大范围监控，如广场、公园、景区、机场停机坪、机场大厅、物流仓库、大型生产车间、交通枢纽等。 1.2 方案特点 ●画面拼接：支持3个高清相机（最高1080P）的拼接。 ●画面拼接：拼接后最高分辨率可以达到5760×1080。 ●球机联动：支持1个球机（最高1080P）的联动。 ●球机联动：支持在全景画面中拉框放大，自动联动球机转动和变倍到指定位置。 2 组网模型 2.1 全景拼接 2.1.1 逻辑框图（或拓扑图） 2.1.2 原理描述 拼接原理： 拼接前提：用于拼接的摄像机，在图像内容上，两两相交。

全景图像拼接

实验目的： 图像拼接的目的是将有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率全景图像，它是计 算机视觉、图像处理和计算机图形学等多学科的综合应用技术。图像拼接技术是指将对同一场景、不同角度之间存在相互重叠的图像序列进行图像配准，然后再把图像融合成一张包含各图像信息的高清图像的技术。本实验是根据输入的只有旋转的一系列图像序列，经过匹配，融合后生成一张360度的全景图像。 实验步骤： 下图是实验的流程图，实验大体上分为以下几个步骤： ①特征点提取和sift 描述： 角点检测，即通过查看一个小窗口，即可简单的识别角点在角点上，向任何一个方向移动窗口，都会产生灰度的较大变化， 2 1212()R k λλλλ=-+，通过R 的值的大小来判断是否为角点。H=22x x y y x y I I I I I I ????????，1λ， 输入图像序列 特征点检测 Sift 描述 RANSAC 特征匹配 根据两两匹配求出焦距f 投影到圆柱表面 图像融合 输出图像

为矩阵的两个特征值。实验中的SIFT描述子是对每个角点周围进行4个区域2 进行描述，分别是上下左右四个区域，每个方块大小为5*5，然后对每个方块的每个点求其梯度方向。SIFT方向共有8个方向，将每个点的梯度方向做统计，最后归为8个方向中的一个，得到分别得到sift（k,0），sift（k，1）···sift(k,8)，k为方块序列，0-8为方向，共有四个方块，所以生成32维的向量，然后按幅值大小对这32维向量进行排序，并找出最大的作为主方向。 图为角点检测和sift描述后的图 ②．如果直接根据描述子32维向量进行匹配的话，因为噪声的影响，角点检测的 不准确，会导致找出一些错误的匹配对，如何去掉这些错误的匹配呢？RANSAC 算法是基于特征的图像配准算法中的典型算法，其优点是：可靠、稳定、精度高， 对图像噪声和特征点提取不准确，有强健的承受能力，鲁棒性强，并且具有较好 的剔出误匹配点的能力，经常被使用在图像特征匹配中。RANSAC的基础是大多 数的点是正确的，然后在这些正确的点的基础上找出模型，算出其他点和这模型

图像拼接算法及实现(一).

图像拼接算法及实现（一） 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this

公共安全视频图像信息联网共享应用总体要求-编制说明

国家标准《公共安全视频图像分析系统第3部分：视频图像增强技术要求》编制说明 标准编制组 2020年3月21日

国家标准《公共安全视频图像分析系统第3部分：视频图像 增强技术要求》编制说明 一、工作简况 1、任务来源 根据国家标准委《关于下达2018年第四批推荐性国家标准计划的通知》（国标委发〔2018〕83号）的要求，浙江宇视科技有限公司承担项目编号为20184824-T-312《公共安全视频图像分析系统第3部分：视频图像增强技术要求》的标准制定任务。本标准由SAC/TC100归口。 2、起草单位情况 本标准起草单位包括：浙江宇视科技有限公司、公安部安全与警用电子产品质量检测中心、视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室、杭州海康威视股份有限公司、华为技术有限公司、浙江大华技术股份有限公司、高新兴科技集团股份有限公司、北京深醒科技有限公司、中星技术股份有限公司、苏州科达科技股份有限公司等单位。 浙江宇视科技有限公司负责编制组的组成，草案内容的编制和提出、相关会议的召集、各阶段标准内容的讨论、意见征集汇总、修改及提交等主要工作。公安部安全与警用电子产品质量检测中心、视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室、杭州海康威视股份有限公司、华为技术有限公司、浙江大华技术股份有限公司、高新兴科技集团股份有限公司、北京深醒科技有限公司、中星技术股份有限公司、苏州科达科技股份有限公司等负责各章节的评审、修改意见的讨论等工作。 3、主要起草人及其所做的工作 标准的主要起草人包括：吴参毅、徐琼、廖双龙、卢玉华、栗红梅、孔维生、孟凡辉、杜云鹏等。其中，吴参毅负责标准的结构框架编制、组织联络、技术讨论、进度汇报等；戴杰负责标准的主要内容起草、会议纪要等；吴参毅、廖双龙、杜云鹏、栗红梅负责标准中主要章节细化内容的编制和修改等；徐琼、卢玉华、孔维生、孟凡辉、等负责细化内容的提议、讨论、技术验证等。 4、主要工作过程 《公共安全视频图像分析系统第3部分：视频图像增强技术要求》标准的编制工作，主要阶段包括： 第一阶段：2018年12月—2019年1月，标准立项阶段。 （1）标准立项筹备 国家标准委下达标准修订计划前，SAC/TC100组织浙江宇视科技有限公司等标准主要起草单位开展了多次调研和会议讨论工作。具体包括对现有行标《GA/T 1154.1-2014 视频图像分析仪第1部分：通用技术要求》、《GA/T 1154.5-2016 视频图像分析仪第5部分：视频图像增强与复原技术要求》、《GA/T 1399.1-2017 公安视频图像分析系统第1部分：通用技术要求》、《GA/T 1399.2-2017 公安视频图像分析系统第2部分：视频图像内容分析及描述技术要求》、《GA/T 1400.3-2017 公安视频图像信息应用系统第3部分：数据库技术要求》、《GA/T 1400.4-2017 公安视频图像信息应用系统第4部分：接口协议要求》，以及同时启动编写的《公共安全视频图像信息综合应用系统技术要求》、《公共安全视频图像信息综合应用服务接口技术要求》、《公共安全视频图像分析系统第1部分：通用技术要求》、《公共安全视频图像分析系统第2部分：视频图像内容分析及描述技术要求》、《公共安全视频图像分析系统第4部分：视频图像检索技术要求》、《公共安全视频图像信息数据项》等体系内标准进行调研，对各标准或系列标准各部分内容

全景图像拼接融合

全景图像拼接融合算法研究 1 引言 随着计算机视觉、计算机图形学、多媒体通信等技术的发展，各类虚拟现实系统都力图构建具有高度真实感的虚拟场景，因此在背景图像及三维模型纹理图像方面都会选择真实图像作为素材，通过将不同角度的图像进行拼接融合获得广视角图像。因此，无缝平滑的图像拼接融合是构建逼真的模拟训练环境的重要基础。 本文对图像拼接融合算法进行了深入研究，力图构建可以满足各类虚拟现实系统需求的广视角图像。经验证，本文方法可以稳定高效得对多幅图像实现拼接融合，具有较高的实际应用价值。 2 图像拼接融合算法原理 2.1 图像拼接 为了实现相邻间有部分重叠的图像序列的拼接，需要首先确定这些图像序列之间的空间对应关系，这一步工作称之为图像配准。为了确定图像之间的对应关系，需要知道其相应的对应关系模型，一旦确定了图像之间的关系模型，则图像之间的配准问题就转化成确定该模型的参数问题。目前常用的一些关系模型有平移变换模型、刚性变换模型、仿射变换模型以及投影变换模型等。其中，刚体变换是平移变换、旋转变换与缩放变换的组合，仿射变换是较刚体变换更为一般的变换。仿射变换和刚体变换模型则又是投影变换模型的特例。投影变换关系模型可以用齐次坐标表示为： ????????????????????=??????????111~~76543210y x m m m m m m m m y x ……………………………………(1) ???? ??????=176543 210m m m m m m m m M ………………………………………… (2) 其中，投影变换矩阵M 中各参数的意义如下：0m 、1m 、3m 、4m 表示尺度和旋转量；2m 、5m 表示水平和垂直方向位移；6m 、7m 表示水平和垂直方向的变形量。图像配准的实质便是求解投影变换阵M 中的参数。目前对M 求解的典型方法有：模板匹配法、基于图像灰度的配准法、基于图像特征的方法[1]等。 2.2 图像融合 求得两幅图像的最优投影变换矩阵M 之后就确定了它们之间的变换关系。为了得到合成图像，还需要选择合适的图像融合方法来完成图像的拼接。图像融合的任务就是把配准后的两幅图像拼接成一幅无缝图像。一般分两步进行融合，第一步是图像的合并，将两幅图像拼接到同一个坐标空间内，使两幅图像成为一幅图像；第二步是拼缝的消除，去除拼接缝使两幅图像真正能融合成一幅图像。

公安视频图像信息综合应用平台建设v1.0

XX省公安视频图像信息综合应用系统 建设指导意见

一、概述 XX省城市报警与监控系统经过多年的发展，在技术水平和实际应用等方面都取得了长足的进步，经初步形成了社会治安技术防范的视频监控网络。然而，目前省内已建成的监控系统大都自成体系，相互间缺少统一规划和技术协调，不能有效实现图像信息资源的共享，缺少面向公安实战的综合应用，制约了图像信息技术在城市社会治安管理中作用的发挥。在各警种的实际工作中，视频图像信息还没有被深度挖掘，充分发挥其作用。 根据《全国公安装备建设“十二五”规划》中关于“公安监控图像联网共享平台”的建设要求，按照《全国公安机关视频图像整合与共享工作任务书》中的相关规定，并结合《公安指挥通信系统建设总体方案》和《关于深入开展城市报警与监控系统应用工作的意见》中的有关要求，全省将以建设共享平台、联网平台为核心，打造全省跨区域、跨部门、跨警种的视频图像信息综合应用平台，进一步拓展图像信息在公安业务中的应用广度和深度，为提升公安机关核心战斗力，为指挥调度、预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力的信息支撑。 二、建设目标 建立由共享平台和联网平台构成的三级视频图像信息综合应用平台，实现三级平台的分层级应用。 省级平台实现视频图像信息整合、调度、存储和管理，满足各警种反恐防暴、维稳处突、应急指挥、社会管理等警务工作的扁平化指挥需求，并在保障视频图像信息在网内安全、可靠传输的前提下实现向部级平台的图像信息上传。 市、县平台实现源头视频信息的接入和管理，逐步分级建立视频图像信息数据库，采取视频图像信息集中管理和分级分散管理相结合的方式，对各部门、警种关注的视频图像信息进行整理、分类存储，并建立索引摘要。从而满足国保、治安、刑侦等警种部门在维护社会治安、侦查破案等警务工作中的实战需求。

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系 列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中，很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双 目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像，用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图 像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型： (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待

二维图像拼接技术

专业设计报告 设计题目：基于机器人视觉的图像处理方法研究 ——二维图像处理 姓名：学号： 学院：专业： 指导教师： 同组人姓名：

摘要： 在实际应用中，经常会用到超过人眼视野范围甚至是全方位的高分辨率图像，普通数码相机的视野范围往往难以满足要求。为了得到大视野范围的图像，人们使用广角镜头和扫描式相机进行拍摄。但这些设备往往价格昂贵、使用复杂，此外，广角镜头的图像边缘会难以避免的产生扭曲变形，不利于一些场合的应用。为了在不降低图像分辨率的条件下获取大视野范围的图像，人们提出了图像拼接技术，将普通图像或视频图像进行无缝拼接，得到超宽视角甚至360度的全景图，这样就可以用普通数码相机实现场面宏大的景物拍摄。利用计算机进行匹配，将多幅具有重叠关系的图像拼合成为一幅具有更大视野范围的图像，这就是图像拼接的目的。 图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。最初主要是对大量航拍或卫星的图像的整合,也可运用于军事领域网的夜视成像技术,。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。在医学图像处理方面，把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，图像拼接技术的应用也日益广泛。 通过本课题的研究，初步了解图像拼接技术的基本应用，并了解sift语言的应用，将两幅具有相同特征点的图拼接在一起，实现二维图像的初步拼接处理。 关键词： 图像获取，图像配准，图像融合，图像合成，SIFT。 一、设计的任务和目的 二维和三维图像测量方法，具有非接触,自扫描,高精度的优点，已得到广泛应用。但在保证高精度的条件下，要实现大范围,多参数测量，单纯提高摄像机性能往往受到限制，而且成本高。图像拼接技术能够实现上述测量目的，达到较高的性能价格比。二维图像拼接是利用已获得的多幅被测物图像，提取图像间的公共特性，并通过公共特征将多图数据统一到同一坐标下，从而挖掘出数据中的深层次信息。 二维图像拼接依据特征信息提取方法的不同，可以分为基于区域和基于特征两种。基于区域的拼接一般通过求相关系数实现，计算量大，运行时间长。基于特征的拼接可以提取有旋转,平移,缩放不变性的不变量，具有快速,准确的特点，在工业测量中还可人为加入特制标记，使测量更有实用性。 图像拼接的关键是精确找出相邻图像中重叠部分的位置，然后确定两张图像的变换关系，然后进行拼接和拼缝融合。但是由于照相机受环境和硬件等条件影响，所要拼接的图像往往存在平移、旋转、大小、色差及其组合的形变与扭曲等差别。本设计采用基于特征的图像拼接技术，首先对图像进行轮廓提取，然后再对提取的轮廓进行匹配，从