基于全景图的虚拟现实系统研究 计算机论文

1、基于全景图的虚拟现实系统研究 计算机论文 本文由中国论文范文收集整理。摘要 全景图(Panoramic Image)是近来出现在Internet上的另一种新的交互式的虚拟场景表示方式,它基于图像绘制IBR（Image-Based Render）的方式再现了三维场景,可用浏览器实现虚拟场景的漫游,同时也详细介绍了这种全景图浏览器的实现原理。本文在 总结 已有技术的基础上，提出一个基于全景图的虚拟现实系统模型，并改进算法实现了高效的拼接。 关键词 全景图; 基于图像绘制IBR; 虚拟现实; 图像拼接 1 概述 全景图是基于图形绘制IBR（Image-Based Render）的关键技术。现有的IB

2、R技术大概可以分为四类：基于全景图（Panoramic Image）的 方法 ，基于图像深度信息的方法，基于光场（Light Field）信息和基于 Morphing的方法。现阶段，相对成熟的技术是第一种基于全景图的方法 ,而且它实现方便处理量易于在Internet实现。 目前 ，业界对全景图的基本制作方法是：在固定的视点用照相机或者摄像机按照一定的方式（通常是按照均匀角度绕轴旋转360 度）采集图像，采集之后的图像输入 计算 机进行图像拼接、整合等处理，生成无缝全景图像，最后再用计算机经过投影展示出来，并且提供局部的有限的漫游功能。虽然全景视图有其自身的局限性，比如视点单一，只能在场景内部实

3、现漫游等，但是由于该技术具有极强的可操作性，而且技术也相对成熟，已经成为 应用 最为普遍的IBR技术之一。目前全景视图主要应用在：虚拟环境、游戏设计、电影特技效果、虚拟博物馆等等。在商用领域比较著名的有Apple的QuickTime VR、IPIX Viewer、Live Picture、IBM的Hot Media等系统。 2 全景图的制作流程全景图制作流程包括全景模型选择，图像采集，图像拼接，图像缝合以及全景图展示浏览五个步骤 ，如图1。 （1）全景模型选择：根据全景图投影展示方式的不同，主要可以分为3种模式：立方体模式、圆柱模式、球面模式。这三种模式就是分别把已经拼接好的全景图投影到立方体

4、/ 圆柱体/球体的内表面。此外还有其他展示模式，如采用正多面体去逼近球面的方法。 （2）图像采集：一般有两种方法，用全景拍摄器材进行拍摄或者通过普通相机拍摄再进行图像拼接。前一种方式比较容易采集图像，但是这种方法往往意味着购买昂贵的摄影器材，因此 影响 了其通用性。而后一种方式，用普通相机在固定点拍摄图片然后拼接生成全景图的 研究 就显得比较活跃了，而全景图生成的核心技术图像拼接算法正是研究的重点。 （3）图像拼接与缝合：现有的全景图像拼接生成算法主要可以分为三类：基于特征的方法、基于流的方法和基于相位相关的方法。在得到拼接好的图像后，还需要对图像重叠部分进行处理，以实现图像的无缝拼接。目前经

5、常采用的一种简单的图像缝合技术就是线性插值法（Linear Interpolation）。 （4）全景图展示：得到360度的全景图像后，还要把该图像投影到所选择模型的内表面展示，并提供简单的浏览功能。 （5）运动物体生成和全景图生成一样，同样可以用以上3种方法生成。在用照相机拍摄物体时，如果对物体的水平方向和垂直方向各拍摄一圈，就可以对物体进行二维的交互控制。链接是指：把得到的全景图按一定方式组织起来，供交互式显示用；把运动物体嵌入到全景图中去，成为“热点”，使用户可以对它进行交互式控制。 图全景图制作流程 3 全景图像拼接技术的研究3.1 全景图生成的经典算法 自全景图的概念提出到目前，有很

6、多学者都对全景图的生成算法做过深入的研究，其中McMillan和Szeliski等人的工作尤其突出。McMillan和Bishop提出了全景函数模型，该算法根据摄像机绕轴旋转360度所拍摄的图像序列求解每个相机的参数，由此进行全景图拼接，但是该算法不太适合于照相机，因为它要求两幅图像之间要有超过2/3 的重叠，这样对一个场景如用照相机去采集图像就需要拍摄大量的图片，而这显然增大了图像采集的难度，也增加了计算量和误差量。而且McMillan试图通过柱面极几何约束实现匹配点自动匹配，但是极几何约束核心基础矩阵对误差过分敏感，也因此导致匹配结果无法实用。 Szeliski和Shum 在他们的一系列的

7、文章中提出了用8参数的二维（2D）投影模型求解投影矩阵M。该模型的数学表达如下所示： (1) （2） 3.2 全景图像拼接算法归类及其比较 现有的全景图像拼接生成算法主要可以分为三类：基于相位的方法、基于流的方法和基于特征的方法。 （1）基于相位的方法：该方法利用傅立叶变换、小波变换等等先对图像进行变换，再利用变换后的图像的某些特征进行匹配。但是如果存在空间上的局部变化，就会导致该方法产生较大误差。 （2）基于流的方法：也叫做基于面积的方法。该方法是通过比较两幅图像亮度（或颜色）差异，并使之最小化来寻找最佳匹配点的。上文描述的两种经典算法就是属于该方法，采用这种方法的还有：Duffin 和Ba

8、rrett在Szeliski研究的基础上提出的一种恢复6个参数模型的算法。基于面积方法的缺点就是它的计算量明显偏大。 （3）基于特征的方法：该方法的主要思想就是从一幅图像中提取一定的特征，如：点、线、边缘等等，并用此特征为匹配模板，在第二幅图像中搜索。该方法可以提高计算速度，但是提取合适的图像特征比较困难。 如何提取合适的图像特征，很多学者在这个方面做了探讨，其中 Kim 等人利用抽取物体轮廓作为特征，而钟力 等人利用重叠图像两列象素的亮度（或颜色）比或者亮度（或颜色）作为特征模板，张鹏 等人利用象素灰度值信息提取某一矩形区域作为特征模板进行匹配。 转贴于中国论文范文 关键词:研究,系统,全景,基于,图像,方法,计算机论文,基于全景图的虚拟现实系统研究 内容摘要:本文由中国论文范文收集整理。 摘