【摘 要】
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新世纪以来,视频监控技术广泛应用于人们的日常生活。作为警务人员的辅助工具,它可以实时监控违法犯罪行为,并且在事后能够提供第一现场的证据。但是,单台摄像机观察的范围有
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新世纪以来,视频监控技术广泛应用于人们的日常生活。作为警务人员的辅助工具,它可以实时监控违法犯罪行为,并且在事后能够提供第一现场的证据。但是,单台摄像机观察的范围有限,想要在不降低分辨率的基础上,拍摄的视频拥有较大视场,可以采用视频拼接的方法。视频拼接实际上是每一帧图像的拼接。很多拼接方法存在一些缺陷,一方面,以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和 SURF(SpeededUpRobustFeatures)为代表的传统拼接算法没有保留完整的图像边缘细节,并且其算法时间复杂度较高。另一方面,以ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)为代表的新算法在尺度不变方面的鲁棒性较差,特征点分布不均匀。因此,本文在非线性尺度空间和ORB方法的基础上,提出一种图像配准算法NLORB(Non-Linear ORB)和亮度融合法,并对其进行验证。本文的主要工作如下:(1)为了解决当前拼接算法在尺度不变、特征点分布和时间复杂度等方面存在的问题,研究并设计了一种基于非线性尺度空间的匹配方法NLORB。(2)基于柱面进行投影变换,将匹配的结果变换到同一个坐标系,通过亮度模板融合法的方式进行图像融合。(3)以FFmpeg作为底层服务,实现拉流、解码、编码和推流的功能。(4)通过Qt设计界面,并分屏幕播放视频,通过OpenCV实现图像预处理、消除噪声和持久化的功能。(5)编程实现该视频图像拼接管理系统,然后对整个系统优化加速。为了评估该方案的可行性,本文搭建了视频图像拼接系统,进行了功能验证和测试。测试结果表明,本系统能够实现基本功能,并为后续研究提供必要的参考价值。
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