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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于手機(jī)的三維特效全景照相機(jī)
- 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：
- 針對(duì)手機(jī)研發(fā)基于Android操作平臺(tái)的三維特效全景照相機(jī)，該照相機(jī)利用手機(jī)攝像頭按照特定的方式采集一系列的圖像數(shù)據(jù)，然后將其合成為具有三維特效的全景圖。
- 詳細(xì)介紹：
- 本系統(tǒng)開拓性地采用了基于加速度傳感器和方向傳感器的圖像實(shí)時(shí)匹配算法來(lái)對(duì)攝像設(shè)備所采集的各幀圖像間的運(yùn)動(dòng)量進(jìn)行估計(jì)。不僅有效地利用了手機(jī)的硬件資源，而且大大提高了圖像匹配的速度。在圖像配準(zhǔn)融合方法上，本系統(tǒng)采用了獨(dú)創(chuàng)的優(yōu)化圖像配準(zhǔn)融合算法，使得本系統(tǒng)能夠在保證成像質(zhì)量的同時(shí)大大的降低了運(yùn)算的速度。根據(jù)人眼的視覺(jué)特點(diǎn)，本系統(tǒng)獨(dú)創(chuàng)性的提出了裸眼三維場(chǎng)景特效重建算法，在二維圖像上創(chuàng)建一系列的三維特征，最終重建出裸眼即可見的三維視覺(jué)特效。 系統(tǒng)操作簡(jiǎn)便，功能齊全，能在二維的顯示屏幕上添加三維特效顯示，彌補(bǔ)了Android market上實(shí)現(xiàn)三維全景特效應(yīng)用軟件的空白，具有非常的市場(chǎng)前景。
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)
- 設(shè)計(jì)目的： 針對(duì)手機(jī)研發(fā)基于Android操作平臺(tái)的三維特效全景照相機(jī)，該照相機(jī)利用手機(jī)攝像頭按照特定的方式采集一系列的圖像數(shù)據(jù)，然后將其合成為具有三維特效的全景圖。 基本思路： 三維特效全景圖的可成分為三個(gè)步驟，第一個(gè)步驟是圖像的采集，首先開啟手機(jī)攝像設(shè)備并旋轉(zhuǎn)，使其掃描周圍360度左右的場(chǎng)景，在掃描過(guò)程中，通過(guò)獨(dú)創(chuàng)的基于硬件的圖像實(shí)時(shí)匹配算法對(duì)攝像設(shè)備所采集的各幀圖像間的運(yùn)動(dòng)量進(jìn)行估計(jì)，然后從視頻流中抽取運(yùn)動(dòng)量符合要求的幀并保存。第二個(gè)步驟是利用獨(dú)創(chuàng)的圖像快速配準(zhǔn)、融合算法，將第一步中采集的圖像進(jìn)行全景拼接。第三個(gè)步驟根據(jù)人眼的視覺(jué)特點(diǎn)，利用獨(dú)創(chuàng)的三維場(chǎng)景特效重建算法，將第二步中得到的全景圖重建為裸眼可見的三維特效全景圖。 創(chuàng)新點(diǎn)： ①獨(dú)創(chuàng)性的提出了裸眼三維場(chǎng)景特效重建算法，該算法根據(jù)人眼的視覺(jué)特點(diǎn)，在二維圖像上創(chuàng)建一系列的三維特征，最終重建出裸眼即可見的三維視覺(jué)特效。②獨(dú)創(chuàng)性的提出了基于加速度傳感器和方向傳感器的圖像實(shí)時(shí)匹配算法來(lái)對(duì)攝像設(shè)備所采集的各幀圖像間的運(yùn)動(dòng)量進(jìn)行估計(jì)。③獨(dú)創(chuàng)性的提出了圖像快速配準(zhǔn)、融合算法。目前圖像配準(zhǔn)與圖像融合過(guò)程普遍存在運(yùn)算速度較慢的問(wèn)題，本作品在這一問(wèn)題上取得了突破，獨(dú)創(chuàng)的快速算法在保證圖像配準(zhǔn)與融合質(zhì)量的同時(shí)大大降低了運(yùn)算速度。 技術(shù)關(guān)鍵： ①三維場(chǎng)景特效重建算法。②基于加速度傳感器和方向傳感器的圖像實(shí)時(shí)匹配算法。③快速圖像配準(zhǔn)與融合算法。④基于Android操作系統(tǒng)的應(yīng)用軟件開發(fā)。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 1、三維場(chǎng)景特效重建算法：本作品采用的三維場(chǎng)景特效重建算法，也是建立在人眼的視覺(jué)特點(diǎn)基礎(chǔ)之上的，通過(guò)將一系列的三維特性融合于二維圖像之中來(lái)產(chǎn)生裸眼的三維特效。該算法對(duì)硬件的要求非常簡(jiǎn)單，這就大大降低了實(shí)現(xiàn)成本，也降低了應(yīng)用的門檻，使得本系統(tǒng)可以方便的使用在帶攝像頭的計(jì)算機(jī)和手機(jī)等多個(gè)平臺(tái)，從而為其大規(guī)模的應(yīng)用創(chuàng)造了條件。 2、基于方向傳感器和加速度傳感器的圖像快速匹配算法：基于硬件的圖像實(shí)時(shí)匹配算法不僅運(yùn)算速度上取得了重大突破，在手機(jī)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)性，且其精確度也比較高，做到了速度與精度的平衡。3、快速圖像配準(zhǔn)與融合算法：本系統(tǒng)采用了獨(dú)創(chuàng)性的圖像匹配搜索算法，即在圖像匹配前先對(duì)兩幅待匹配的圖像進(jìn)行自適應(yīng)的匹配性估計(jì)，兩幅圖像中只有相似程度高的部分才會(huì)被用于圖像間匹配運(yùn)算，這就大大的提高的運(yùn)算的速度和內(nèi)存的消耗。在匹配參數(shù)的優(yōu)化過(guò)程中，本系統(tǒng)采用了獨(dú)創(chuàng)的特征點(diǎn)打散算法查找兩幅圖中最能反映圖像間變換關(guān)系的點(diǎn)，并以這些點(diǎn)作為優(yōu)化過(guò)程的初始值，這樣就可以在確保精度的情況下減少迭代次數(shù)。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 無(wú)
作品所處階段
- 實(shí)驗(yàn)室階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 無(wú)
作品可展示的形式
- 現(xiàn)場(chǎng)演示及圖片
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)
- 1、使用說(shuō)明：本作品的使用十分方便，可應(yīng)用于任何帶有攝像頭功能并且配置有加速度傳感器和方向傳感器的智能手機(jī)上。另外因?yàn)楸咀髌肥轻槍?duì)Android 手機(jī)操作系統(tǒng)研發(fā)的，所以手機(jī)還必須配置Android 2.1以上的操作系統(tǒng)。 2、技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：①本作品率先在手機(jī)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了裸眼三維場(chǎng)景特效場(chǎng)景的重建，其應(yīng)用對(duì)硬件的要求很低，任何一部手機(jī)只需要具有攝像設(shè)備并且配置有方向傳感器和加速度傳感器，即可使用本軟件獲得裸眼的三維全景成像特效。②基于硬件的圖像匹配算法使得本作品可以借助智能手機(jī)上普遍配置的加速度傳感器和方向傳感器實(shí)時(shí)的獲取各幀圖像間的運(yùn)動(dòng)量。③快速圖像配準(zhǔn)與融合算法采用了一系列獨(dú)創(chuàng)的高速算法，使得本作品能夠在保證成像質(zhì)量的同時(shí)大大的降低運(yùn)算的速度以及對(duì)內(nèi)存的消耗。 3、推廣前景：目前三維數(shù)字影像的制作已經(jīng)成為了多媒體產(chǎn)業(yè)中一顆閃亮的新星。本作品通過(guò)簡(jiǎn)單的硬件支持即可快速獲得高質(zhì)量的裸眼三維全景成像特效，所以本作品一經(jīng)推出，必將吸引大眾的眼球，獲得良好的前景。
同類課題研究水平概述
- 裸眼式三維技術(shù)大多處在研發(fā)階段，目前主要應(yīng)用在工業(yè)商用顯示市場(chǎng)，因此大眾消費(fèi)者接觸較少。從技術(shù)上來(lái)看，裸眼式三維可分為光屏障式、柱狀透鏡技術(shù)和指向光源三種。裸眼式三維技術(shù)最大的優(yōu)勢(shì)便是擺脫了眼鏡的束縛，但是分辨率、可視角度和可視距離等方面還存在很多不足。 目前裸眼三維技術(shù)主要應(yīng)用在電視制造上，裸眼電視尺寸越大成本越高，其原因在于：一方面采用裸眼三維技術(shù)的顯示器制作工藝與普通的液晶顯示器有很大區(qū)別；另一方面三維電視的“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”對(duì)應(yīng)貼膜尚存很大的技術(shù)難題，目前還沒(méi)有辦法進(jìn)入工業(yè)量產(chǎn)階段，所以生產(chǎn)電視的時(shí)間成本也較高。且推出相關(guān)產(chǎn)品的大多屬于二三線技術(shù)廠商，技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化推廣的持續(xù)力不夠。裸眼式3D技術(shù)最大的優(yōu)勢(shì)便是擺脫了眼鏡的束縛，但在現(xiàn)階段，該技術(shù)依然存在很多的不足，其中最大的問(wèn)題是運(yùn)用這三類技術(shù)都需要極其復(fù)雜的硬件支持，其成本昂貴，很難大規(guī)模應(yīng)用。 基于特征的圖像配準(zhǔn)方法是圖像配準(zhǔn)方法中的一個(gè)大類，這類方法的主要共同之處是首先要對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行預(yù)處理，也就是特征提取的過(guò)程，再利用提取到的特征完成兩幅圖像特征之間的匹配，通過(guò)特征的匹配關(guān)系建立圖像間的配準(zhǔn)映射變換，由于圖像中有很多種可以利用的特征，因而產(chǎn)生了多種基于特征的方法。常用到的圖像特征有:特征點(diǎn)(包括角點(diǎn)、高曲率點(diǎn)等)、直線段、邊緣、輪廓、閉合區(qū)域、特征結(jié)構(gòu)以及統(tǒng)計(jì)特征如矩不變量、重心等等。 基于SIFT的圖像特征匹配與拼接算法是 DavidG.Lowe在2004年總結(jié)了現(xiàn)有的基于不變量技術(shù)的特征檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，提出的一種基于尺度空間的、對(duì)圖像縮放、旋轉(zhuǎn)甚至仿射變換保持不變性的特征匹配算法。該算法匹配能力較強(qiáng)，能提取穩(wěn)定的特征，可以處理兩幅圖像之間發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、仿射變換、視角變換、光照變換情況下的匹配問(wèn)題，甚至在某種程度上對(duì)任意角度拍攝的圖像也具備較為穩(wěn)定的特征匹配能力，從而可以實(shí)現(xiàn)差異較大的兩幅圖像之間的特征的匹配。但該算法運(yùn)算時(shí)間較長(zhǎng)，由此造成在某些領(lǐng)域的應(yīng)用局限性。
