【摘 要】
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汽车后视系统作为汽车安全辅助驾驶系统(Car Safetys Driving Assistant Systems)中的一个重要组成部分，近年来得到了广泛的关注，涌现出许多新方法。本文采用多摄像头图像拼接
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汽车后视系统作为汽车安全辅助驾驶系统(Car Safetys Driving Assistant Systems)中的一个重要组成部分，近年来得到了广泛的关注，涌现出许多新方法。本文采用多摄像头图像拼接算法实现了汽车后视图像的全景显示，构架了基于摄像机标定、图像桶形畸变校正、图像特征点提取、特征点匹配、图像融合等算法的多摄像头图像拼接系统，同时分析了汽车后视盲区的消除情况。 本系统使用2.8mm的广角镜头进行图像采集，但是图像桶形畸变非常明显，严重影响了拼接效果。因此，我们首先进行摄像机标定，在确定摄像机内参矩阵及畸变参数后采用桶形畸变校正算法进行图像校正。然后在畸变校正的基础上对图像进行灰度化、直方图均衡以及中值滤波的图像预处理算法。 本文在图像拼接部分采用特征点提取与特征块匹配结合的方法。首先采用SUSAN角点提取算法对图像进行特征点提取，其目的为提取出图像中鲁棒性较强的角点。然后我们根据提取的特征点确定匹配块，计算出匹配块的归一化相似性系数，进而确定匹配点对，然后通过计算匹配点对的欧氏距离，剔除误匹配点对，确定最佳匹配点对，即所谓的拼接列。最后利用渐入渐出的图像融合算法消除拼接缝，得到后视全景图像。 在文中分析了不同的畸变校正方法、不同的角点检测算法和不同的融合方法对拼接结果产生的影响。最终实验表明，使用SUSAN角点检测算法与特征块匹配结合的方法进行图像拼接，具有较好的拼接效果。 本文的工作是在Visual C++6.0开发平台下，基于MFC框架并结合OpenCV计算机视觉库设计并建立的多摄像头图像拼接系统平台，课题的研究重点在于实现多幅图像的快速图像拼接。
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