柱面全景图像视图合成中的关键问题研究

第２６卷第２期信号处理Ｖ０１．２６．Ｎｏ．２

柱面全景图像视图合成中的关键问题研究

陈旺徐玮张茂军熊志辉

（国防科学技术大学信息系统与管理学院，长沙４１００７３）

摘要：图像校ｉＦ和插值是基于柱面全景图像视图合成中的关键问题。首先分析了极线采样方法在柱面图像校正像素保持率和像素有效率上的优势，通过计算极线的数最、范围及起止位置，有效保留了源图像的信息，减少了以往算法中由于使用单应性映射而导致的弱采样和过采样效应；其次，在新视点插值上，根据柱面全景图像的成像模型，推导了合成视图上像素点的位置和颜色计算公式。最后给出了基于仿真图像和实际图像的视图合成结果。

关键词：柱面全景图像；极线采样；视图合成；对极几何

中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ文章编号：１００３—０５３０（加１０）０２一０１８４一０６

ＶｉｅｗＳｙｎｔｈｅｓｉｓＢａｓｅｄＯｎＣｙｌｉｎｄｒｉｃａｌＰａｎｏｒａｍｉｃＩｍａｇｅｓ

ＣＨＥＮＷａｎｇＸＵＷｅｉＺＨＡＮＧＭａｏ－ｊｕｎＸＩＯＮＧＺｈｉ—ｈｕｉ

（ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｏｕｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＣＩ阱峥ｈ４１００７３，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｖｉｅｗｓｙｎｔｈｅｓｉｓｆｒａｍｅｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｐａｎｏｒａｍｉｃｉｍａｇｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｉｍａｇｅｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｏｆｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｐａｎｏｒａｍｉｃｉｍａｇｅｓａｒｅｍａｉｎｌｙｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ．Ａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｅｐｉｌｉｎｅｓａｍｐｌｉｎｇｉｎｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｉｍａｇｅｉｓａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｉｍａｇｅｓａｒｅｓａｍｐｌｅｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙａｎｄｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｂｙｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｓｔ—ｑｔｒｔ－ｅｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｎｕｍｂｅｒ，ｒａｎｇｅｏｆｅｐｉｌｉｎｅ．Ｔｈｅａｐｐｒｏａｃｈｏｆｅｐｉｌｉｎｅｓａｍｐｌｉｎｇｏｎｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌｉｍａｇｅｓｉｓａｄｏｐｔｅｄｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｉｍａｇｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｏｂｊｅｃｔｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｌｏｓ－ｉｎｇｄｕｅｔｏｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ

ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｓｏｍｅｏｔｈｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｆｏｒｎｏｖｅｌｖｉｅｗｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｍａｇｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｃｙｌｉｎｄｒｉ－ｃａｌｐａｎｏｒａｍｉｃｉｍａｇｅｓ，ｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｃｏｌｏｒｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｉｘｅｌｓｏｎｎｏｖｅｌｖｉｅｗｉｓｆｏｒｍｕｌａｔｅｄ．Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｏｕｒａｐｐｒｏａｃｈａｐｐｌｉｅｄｔｏｂｏｔｈｓｙｎ—ｔｈｅｔｉｃａｎｄｒｅａｌｓｃｅｎｅａｒｅｇｉｖｅｎａｔｔｈｅｅｎｄｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌＰａｎｏｒａｍｉｃｉｍａｇｅ；ｅｐｉｌｉｎｅ—ｓａｍｐｌｉｎｇ；ｖｉｅｗｓｙｎｔｈｅｓｉｓ；ｅｐｉｐｏｌａｒｇｅｏｍｅｔｒｙ

１引言

视图合成是利用同一场景获得的两幅或多幅图像间的连续性和几何约束，合成出新视点图像的技术，在虚拟场景漫游、真实感对象生成等方面应用广泛。Ｃｈｅｎ等…提出的视图插值算法是第一个在给定图像对之间实现自然过渡的ＩＢＲ算法，但该算法采用线性插值模拟相邻采样点间的场景透视变化，给后续图像绘制效率带来很大影响。为此，鲍虎军等¨３ｏ对深度信息引入了非线性变换，加快了视图插值速度。在视图插值的基础上，Ｓｅｉｔｚ幢Ｊ】提出了基于对极几何投影模型的视图合成三步法，基于图像之间的对极几何关系和单调性约束，证明了该方法可以正确地插值生成特定范围的透视视图。Ｃｈｅｎ等Ｈ１则针对视图合成中光场技术依赖于大量样本图像的问题，提出一种基于小量参考图像进行实时视图合成的方法。Ｆｕｓｉｅｌｌｏ等”’研究了基于未标定相机间视图合成中虚拟相机的位置和朝向问题，通过对参考视图间相对运动的内插和外推，提出了一种自动计算虚拟相机位置和朝向的方法。针对具有多个运动物体的动态场景，Ｉｎａｍｏｔｏ掣刮提出基于视频的自由视点合成技术，通过特征点匹配和相机之间的透视几何关系，对真实世界和虚拟视点图像进行配准，使得不同视点的观察者能获得具有真实感的动态视频。Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ等¨１则将稠密立体匹配和视图合成技术结合起来，提出了基于透视投影最小代价面的视图合成方法，对于两路同步相机采集的视频流，可在实际相机附近的任意位置合成出新视图。

收稿ｆ－ｔ期：２００９年３月２日；修回日期：２００９年６月１Ｅｌ

基金项目：国家自然科学基金（Ｎｏ．６０７０５０１３），湖南省自然科学基金（Ｎｏ．０８ＪＪ５０２７）万方数据