一种基于特征的全景视图生成算法

全景视图在视频会议、虚拟现实等领域有广阔应用前景,而现有的合成技术对大角度旋转等失配以及存在视差的情况效果不佳,为此提出一种鲁棒性较好的全景视图生成算法.该方法首先利用可重复性特征估计透视运动模型,从而对相邻视图进行配准;然后利用显著特征对视图分层,并对重叠区域进行非线性融合,以减小视差对重叠场景的影响.多幅不同条件视图的合成实验表明,该算法在大角度旋转及视差等情况下仍能较好地合成视图.

一种移动设备视频全景并行生成技术

通过移动摄像机合成视频全景图,由于视频中存在时间冗余以及现有合成技术对大角度旋转存在失配,提出一种鲁棒性较好的视频全景并行合成方法。该方法首先对选取的关键帧采用并行线程提取可重复性特征,并利用特征估计透视运动模型,从而对相邻关键帧进行全局配准;然后对重叠区域进行双线性融合,以减少视差对重叠场景的影响,同时并行优化提高了视频全景的合成速度。不同条件下移动合成实验表明,在大角度移动旋转以及视差等情况下仍能较好地合成视图。