基于最优接缝线的加权融合影像拼接算法

为解决无人机影像拼接中的鬼影、合缝线附近的彩色不连续性及曝光差异和错位等问题,提出基于最优接缝线的加权融合影像拼接算法。在影像配准过程中,采用SIFT特征提取算法进行配准;在融合过程中,为解决合缝线附近的彩色不连续性及曝光差异,对合缝线附近采用渐变的加权融合算法进行处理,得到较好的无缝影像。然而,由于原始影像存在部分变形,导致拼接后影像仍然存在部分错位现象,因而文中还对出现错位影像进行变形处理,从而获得最终无缝影像。为证明方法的可行性和有效性,采用两组无人机数据进行影像拼接实验。实验结果表明,该算法能够有效地解决影像错位、曝光差异、彩色不连续性和明显的合缝等问题。

一种大视差场景下的实时视频拼接系统

随着虚拟现实技术和视频直播技术的发展,全景视频直播受到广泛的关注。传统的全景产品在处理大视差场景时易发生图像畸变,且难以兼顾实时性要求。为了解决这些问题,设计一种两路视频拼接系统。首先建立拼接背景模型。然后结合ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)和基于移动DLT(Direct Linear Transformation)的APAP(As-Projective-As-Possible)算法完成图像配准,并改进一种基于最小能量检测的方法寻找最优接缝以避免移动前景引起的鬼影和错位。最后通过拼接模型计算阶段所得的参数索引表,对重叠区域进行融合完成视频帧的实时拼接。实验结果表明该系统可以处理大视差场景,具有良好的实时拼接效果。