全景視覺圖像質(zhì)量優(yōu)化方法研究.pdf

1、全景視覺成像系統(tǒng)是由光敏元件，成像透鏡和二次旋轉(zhuǎn)曲面反射鏡組成，能夠一次獲取水平方向360度全景圖像的視覺系統(tǒng)。全景視覺成像系統(tǒng)以其“成像一體化、360度大視場、旋轉(zhuǎn)不變性”等優(yōu)點已經(jīng)在計算機視覺相關(guān)的工程領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，在視頻監(jiān)控、視頻會議、外太空探測、虛擬現(xiàn)實、機器人導航等應(yīng)用領(lǐng)域中表現(xiàn)出比傳統(tǒng)成像系統(tǒng)更大的優(yōu)越性。然而除了具備大視場外，一個完善成像系統(tǒng)還應(yīng)具有高質(zhì)量圖像。全景圖像質(zhì)量下降主要表現(xiàn)在：校準精度不足導致系統(tǒng)失去

2、旋轉(zhuǎn)對稱性從而產(chǎn)生圖像畸變、視場角擴大導致的圖像角分辨率的降低，以及光學系統(tǒng)散焦、噪聲等因素導致的圖像模糊。因此，在全景成像系統(tǒng)機械結(jié)構(gòu)及光學器件確定的情況下，如何提高圖像的質(zhì)量成為一個有意義的研究課題。
　　 論文結(jié)合國家自然科學基金項目《全景視覺分辨率增強方法研究》，對全景視覺成像系統(tǒng)的圖像質(zhì)量優(yōu)化方法進行了系統(tǒng)深入的研究。在深入分析全景視覺成像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性和成像機理的基礎(chǔ)上，利用數(shù)字圖像處理理論與方法，從理論與實驗仿真的

3、角度出發(fā)，探究了全景成像系統(tǒng)產(chǎn)生圖像降質(zhì)的原因，提出了一些改善全景圖像質(zhì)量的針對性方法。
　　 論文的主要工作如下：
　　 1)提出了一種基于單視點約束的全景視覺系統(tǒng)校準方法?；诳臻g圓的透視投影原理，借助反射鏡上端面的邊緣設(shè)計了用于校準的標定模板。首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正了圖像的光學畸變，然后利用反射鏡上端面的像點估計反射鏡相對于相機的位置和姿態(tài)，并以此指導系統(tǒng)校準使之滿足單視點約束。仿真和真實圖像實驗共同驗證了測定方法的

4、精確度和有效性。
　　 2)在掌握了全景圖像PSF模型的先驗知識和模糊區(qū)域分布規(guī)律的基礎(chǔ)上，提出了一種全景圖像徑向移變的PSF建模方法。首先利用模糊邊界圖像的一維剖面曲線來估計圖像的模糊尺度，然后通過對模糊尺度徑向變化特性的分析，將全景圖像分為若干模糊帶，最后采用基于邊界擴散函數(shù)的PSF建模方法辨識出各模糊帶的PSF模型。該方法無需大量盲目的圖像分割運算，在有限的徑向邊緣區(qū)域建立了全局PSF模型，而且得到的PSF模型不隨場景改變

5、。
　　 3)針對全景視覺系統(tǒng)的成像特點，提出了一種基于改進的動態(tài)時間規(guī)整(DTW)算法的全景圖像亞像素配準方法。在分析系統(tǒng)發(fā)生旋轉(zhuǎn)或平移前后像點沿周向和徑向的運動特點的基礎(chǔ)上，考慮到這種局部伸縮的運動特點與語音信號的相似性，提出基于一種經(jīng)典的語音識別算法的全景圖像配準方法。仿真與實驗結(jié)果表明，基于DTW算法的全景圖像亞像素配準方法能夠有效地配準具有非線性成像特點的全景圖像。
　　 4)根據(jù)全景圖像的降質(zhì)模型的空間移變的

6、特性，研究了基于POCS算法的全景圖像超分辨率重建方法。鑒于POCS算法容易導致圖像出現(xiàn)邊緣震蕩且對噪聲的抑制能力有限，將正則化理論與凸集投影方法相結(jié)合，提出了一種改進的POCS算法-Tikhonov-POCS超分辨率重建算法。實驗驗證了Tikhonov-POCS算法能夠很好的抑制圖像邊緣的震蕩偽像和噪聲，并且可以有效地恢復(fù)成像系統(tǒng)下采樣過程中丟失的細節(jié)信息。
　　 全景視覺成像系統(tǒng)在工程上的廣泛應(yīng)用前景使其成為計算機視覺領(lǐng)域的