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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 全景圖像拼接和視頻監(jiān)控系統(tǒng)
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡(jiǎn)介：
- 傳統(tǒng)的圖像僅反映某一局部視角的場(chǎng)景，已很難滿足用戶的需求。相反，圖像拼接技術(shù)在宇宙空間探測(cè)、遙感測(cè)量、醫(yī)學(xué)圖像處理、軍事等方面都有廣泛的應(yīng)用，并在一定程度上改變了人們的生活?；诖?，本項(xiàng)目分別開(kāi)發(fā)了全景圖像拼接軟件和全景視頻監(jiān)控系統(tǒng)。
- 詳細(xì)介紹：
- 全景圖像拼接軟件： (1)基于Windows 平臺(tái)的圖像拼接軟件Panorama Synth實(shí)現(xiàn)了多幅復(fù)雜位置關(guān)系圖像的全自動(dòng)拼接，并且克服了亮度差異和運(yùn)動(dòng)物體的影響。 (2)基于Windows Phone 7平臺(tái)的圖像拼接軟件Pano Maker，可以高效地對(duì)數(shù)張序列圖像進(jìn)行拼接。 全景視頻監(jiān)控： 本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的全景視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了多通道視頻的實(shí)時(shí)拼接，可用于交通路口、超市、車(chē)站等公共場(chǎng)所，在一定程度上克服了傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術(shù)成本高、視野局限的不足。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 全景圖像生成：針對(duì)拍攝的不同圖像，通過(guò)圖像預(yù)處理，采取特征點(diǎn)匹配策略找出兩幅圖像之間的變化關(guān)系，然后根據(jù)坐標(biāo)變化關(guān)系，將兩幅圖像變換到同一個(gè)坐標(biāo)系中，最后通過(guò)融合技術(shù)得到一幅完整的全景圖。針對(duì)多圖像全景圖生成技術(shù)中，我們提出了基于圖論的思想，很好的解決了多圖像的空間位置自動(dòng)排序，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了多幅圖像的全景圖像生成。 全景視頻監(jiān)控：為了滿足監(jiān)控的實(shí)時(shí)性與精確性，我們將全景視頻監(jiān)控分為初始化和正常監(jiān)控兩個(gè)部分。初始化部分，通過(guò)圖像匹配確定了攝像頭的空間位置關(guān)系，并引入最優(yōu)化思想確定了兩幅圖像的拼接縫隙位置；正常監(jiān)控階段，根據(jù)初始化階段確定的參數(shù)，只需針對(duì)每幀視頻信息進(jìn)行快速融合方案，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)精確的全景視頻監(jiān)控。 創(chuàng)新點(diǎn)： 全景圖像生成： 1) 實(shí)現(xiàn)多幅圖像全自動(dòng)全景圖生成。 2) 實(shí)現(xiàn)了windows phone 7手機(jī)平臺(tái)上的全景圖融合技術(shù)； 3) 解決了全景圖像拼接中的運(yùn)動(dòng)物體影響。 全景視頻監(jiān)控： 1) 初始化階段可以確定多通道攝像頭的精確位置關(guān)系。 2) 融合速度較快，一般pc每秒處理20幀圖像，單幀全景融合時(shí)間為37~47ms。 3) 融合方案采用動(dòng)態(tài)加權(quán)和最優(yōu)拼接縫結(jié)合，對(duì)遠(yuǎn)近物體都有很好的全景效果。 4) 正在嘗試將其推廣到車(chē)載后視輔助系統(tǒng)中。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 傳統(tǒng)的監(jiān)控技術(shù)采用多個(gè)攝像頭和顯示器分割技術(shù)，大大的浪費(fèi)了監(jiān)控資源，帶來(lái)了很大的經(jīng)濟(jì)和人員成本。全景視頻監(jiān)控可以解決上述問(wèn)題，通過(guò)實(shí)時(shí)的將多個(gè)窗口的視頻內(nèi)容拼接成一個(gè)完整的全景視頻，并且解決運(yùn)動(dòng)物體的影響，大大降低了監(jiān)控成本。 全景視頻技術(shù)不僅僅可以很好的使用到交通、超市、車(chē)站、公司等等的監(jiān)控中，而且可以移植到車(chē)載系統(tǒng)中。目前項(xiàng)目正在嘗試將其應(yīng)用到車(chē)載后視輔助系統(tǒng)，通過(guò)雙攝像頭全景視頻，為司機(jī)駕駛提供安全保障。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 1)基于pc平臺(tái)的Panorama Synth全景圖像生成軟件，星火杯軟件學(xué)院特等獎(jiǎng)。 2)基于windows phone 7平臺(tái)的全景圖像生成及圖像增強(qiáng)項(xiàng)目，是微軟首批開(kāi)發(fā)者項(xiàng)目。 3)《多通道全景視頻快速融合技術(shù)》證實(shí)查新。 4）《全景圖像生成中復(fù)雜位置圖像排序和融合技術(shù)》證實(shí)查新。 5）與西安唐視數(shù)碼科技有限公司展開(kāi)合作。
作品所處階段
- 中試階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 專利
作品可展示的形式
- ■實(shí)物、產(chǎn)品 ■現(xiàn)場(chǎng)演示 ■圖片 ■錄像
使用說(shuō)明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說(shuō)明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 全景圖像生成：適用電腦和wp7手機(jī)平臺(tái)左右序列、上下序列以及復(fù)雜位置全景圖像生成。全景圖拼接技術(shù)在宇宙空間探測(cè)，遙感測(cè)量，醫(yī)學(xué)圖像處理，軍事，海地探測(cè)都有廣泛的應(yīng)用，滲透到社會(huì)生活的每一個(gè)角落，商業(yè)上通過(guò)全景圖來(lái)展示汽車(chē)、產(chǎn)品、旅游景點(diǎn)、樓盤(pán)、數(shù)字城市等。 全景視頻生成：適用公共和安全場(chǎng)所如車(chē)站、超市、學(xué)校、公司以及交通十字路口和事故多發(fā)路段，進(jìn)行全方位的實(shí)時(shí)監(jiān)控;且正在試驗(yàn)將其應(yīng)用到車(chē)載后視輔助系統(tǒng)中，為司機(jī)駕駛提供一種安全后視方案；
同類課題研究水平概述
- 國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)圖像拼接應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行了大量研究。1992年，英國(guó)劍橋大學(xué)的Brown L G首度總結(jié)了圖像拼接的主要理論及其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。但其研究的圖像拼接技術(shù)僅僅著眼于醫(yī)學(xué)圖像和遙感圖像等傳統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的發(fā)展，圖像拼接技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)、視頻壓縮與編碼和圖像超分辨率復(fù)原等新領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。 全景圖像拼接技術(shù)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的研究熱點(diǎn)，該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到宇宙空間探測(cè)、軍事偵查、商業(yè)領(lǐng)域（展示汽車(chē)，樓盤(pán)，旅游景點(diǎn)等）以及醫(yī)學(xué)領(lǐng)域等應(yīng)用領(lǐng)域。在該項(xiàng)技術(shù)日趨完善的進(jìn)程當(dāng)中，仍然遺留下來(lái)一些需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題，比如：現(xiàn)有圖像拼接算法只能針對(duì)靜態(tài)圖片或簡(jiǎn)單的平行、旋轉(zhuǎn)序列圖片進(jìn)行圖像拼接；拍攝視差、運(yùn)動(dòng)物體會(huì)很大程度上影響全景圖的生成；算法復(fù)雜度也成為了將圖像拼接軟件移植到嵌入式平臺(tái)的一個(gè)瓶頸。目前，在很多應(yīng)用領(lǐng)域里出現(xiàn)了不少圖像拼接軟件，其中最具代表性的是Photoshop和Autostitch， 此外部分型號(hào)的佳能相機(jī)也可以實(shí)現(xiàn)序列圖像拼接。 然而，幾乎目前所有的全景圖像拼接技術(shù)都只是針對(duì)靜態(tài)圖片或簡(jiǎn)單的平行、旋轉(zhuǎn)序列圖片進(jìn)行拼接，且算法較繁瑣，處理代價(jià)相對(duì)較高昂。針對(duì)特殊情況如拍攝時(shí)產(chǎn)生的視差、拍攝序列的混亂、圖像中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體等情況，尚沒(méi)有很好的解決方案。而且圖像排序都是通過(guò)人工排序，以特定的序列輸入電腦生成全景圖，但是對(duì)于復(fù)雜的圖像位置關(guān)系，人工排序就顯得笨拙，復(fù)雜。目前針對(duì)序列圖像，各種基于特征匹配、相位相關(guān)法、像素灰度差最小化的方法都相繼提出，但是算法同樣需要大量的人工干預(yù)，才能對(duì)混亂的圖像實(shí)現(xiàn)有效的排序。 項(xiàng)目通過(guò)深入研究圖像匹配，并且結(jié)合圖論相關(guān)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)了較好的排序算法，并且優(yōu)化融合算法實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量和高效率的全景圖像。 傳統(tǒng)的監(jiān)控方案，一般都是通過(guò)：安裝多個(gè)普通攝像頭，通過(guò)顯示器分割來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)不同視角的場(chǎng)景監(jiān)控或者安裝全景攝像頭來(lái)采集寬視野的場(chǎng)景信息，由于其成本代價(jià)和監(jiān)控效果都很不理想。因此項(xiàng)目將全景視頻拼接技術(shù)應(yīng)用在全景視頻監(jiān)控中，以較低的代價(jià)實(shí)現(xiàn)了更好的監(jiān)控監(jiān)控方案。此外項(xiàng)目也正在實(shí)驗(yàn)將全景視頻技術(shù)應(yīng)用到車(chē)載后視輔助系統(tǒng)中，解決現(xiàn)有車(chē)載系統(tǒng)后視系統(tǒng)在安全和代價(jià)上的問(wèn)題。
