一种车载多模式全景融合拼接算法

刘 畅,徐美华,郭爱英

(1.上海大学机电工程与自动化学院,上海200444;2.上海大学新型显示与系统集成教育部重点实验室,上海200444)

近年来,随着计算机视觉的发展,全景图像被广泛应用于医学成像技术、遥感图像技术、虚拟现实世界和车载安全等方面[1].在车载安全方面,全景辅助驾驶系统弥补了驾驶员视觉上存在盲区的不足,市场上也出现了很多全景泊车系统.然而,全景辅助系统仍然面临诸多问题:如何给驾驶员提供方便、全面的视角,拼接图像的质量如何,有无拼接缝和鬼影,拼接速度的快慢等.

在全景拼接算法的发展过程中,学者们的主要是针对拼接算法的运算速度和准确性、构建全景图的视角这两方面进行改进.在构建全景图的设计上,Brown等[2]提出了利用透视变换来自动化拼接的方法,此方法是基于Lowe[3-4]提出的尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征点来完成拼接,该方法提供了完成的全景拼接方案,但是需要大量图像进行匹配,耗时较长;2008年,Bay等[5]提出了加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算法,这是上述SIFT算法的改进算法,计算速度得到提升,为算法在实时性系统中的应用打下了基础;Joo等[6]则是基于上述SURF特征点,将待拼接图像分为数组栅格,每组栅格给予近处的特征点更高的权重,并进行一次拼接矩阵的运算,提高了拼接算法的准确性.在视角的呈现上,改进方法主要有柱面投影、球面投影以及3D全景模型.李晓辉等[7]使用球面投影的方法完成了25张图像的拼接,然而球面……