【摘 要】
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随着信息技术的发展,人们越来越重视自身的信息安全和生命财产安全,VR监控得到大家的广泛关注。但是VR监控仍面临许多问题,其中采集端全景图像融合技术是限制其广泛应用的瓶颈。本文面向VR监控领域,针对多路摄像机时钟不同步与运动前景导致的配准精度低、融合质量差等问题,提出基于先验驱动双向补偿的图像配准算法与考虑时空关系的最佳缝合线算法。所提算法可更好的应用于VR监控领域,主要内容如下:（1）对VR监控的
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随着信息技术的发展,人们越来越重视自身的信息安全和生命财产安全,VR监控得到大家的广泛关注。但是VR监控仍面临许多问题,其中采集端全景图像融合技术是限制其广泛应用的瓶颈。本文面向VR监控领域,针对多路摄像机时钟不同步与运动前景导致的配准精度低、融合质量差等问题,提出基于先验驱动双向补偿的图像配准算法与考虑时空关系的最佳缝合线算法。所提算法可更好的应用于VR监控领域,主要内容如下:（1）对VR监控的研究现状进行综述,并对相关技术进行简要介绍,对全景图像配准研究现状与相关技术进行介绍,对全景图像融合研究现状和渐入渐出加权融合、金字塔融合等相关技术基础进行介绍。（2）提出不同步双向补偿的先验驱动图像配准算法:首先对运动目标进行提取,目标匹配阶段进行形变像素自适应校正。由于摄像机晶振会导致时间不同步问题,所以对校正后运动目标进行位置预测和双向补偿,以提高配准精度。然后提出基于改进密集卷积神经网络的端到端图像配准算法,针对未检测到运动目标的图像和匹配失败的图像进行基于VGG16的图像配准,对进行了双向补偿的图像进行基于改进密集卷积神经网络的图像配准。最后通过对旋转、缩放、光照等不同变换条件下的图像进行配准,与三种算法进行对比,验证该算法的有效性。（3）提出考虑时空关系的最佳缝合线图像融合算法:在缝合线搜索模型构建时引入前景目标集,对参与能量计算的像素进行约束,在缝合线求解过程中考虑两摄像头之间的空间关系,计算重叠区域中线在融合图像中的对应位置,在中线两端并行求取最优解,二者择优为算法的最优解。在此基础上还研究了一种亮度校正算法,将融合前后的图像亮度进行融合,实现融合图像的亮度校正。将本文算法与传统最佳缝合线算法和Panaroma Maker进行对比,分别对包含运动物体、复杂场景、风景的图像进行拼接,验证本算法的有效性。
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