论文部分内容阅读
鱼眼镜头是超广角镜头中的一种,可以达到或者超出人眼所能达到的视角范围。一般视角接近或等于180。,最高可达到220。或230。。由于鱼眼镜头的焦距极短,因光学原理所造成的畸变就越严重。这种畸变不适合人眼的观察,这给鱼眼镜头的应用带来了一定的障碍,所以对畸变的校正非常重要。本文中详细研究了鱼眼镜头畸变的校正方法。首先简单介绍了鱼眼镜头的成像原理及采集方法,基于不同视角和不同的拍摄方位对鱼眼图像进行了分类,分析了鱼眼图像畸变的产生原因和畸变类型。根据对鱼眼图像的分类,详细研究了用于每种鱼眼图像校正的模型。对于垂直视角为180。的鱼眼图像的校正介绍了基于柱面模型和基于球面模型的校正,并提出了一种基于球面模型校正的改进算法,且给出了该算法的详细步骤。经实验证明,该新算法效果理想,且运算速度快。对用一张水平视角为360。的鱼眼图像进行全景图的展开,介绍了基于半立方体模型和基于柱面模型的展开算法,并且提出了一种展开360。鱼眼图像的新算法,并将实验结果与半立方体模型和柱面模型的展开结果进行了对比分析。改进算法不仅速度快,而且实现了鱼眼图像所有像素的全部展开,弥补了半立方体模型和柱面模型全景展开存有盲区的缺点。根据等角鱼眼投影原理和镜像原理,本文提出一种垂直视角超过180。鱼眼图像的校正算法。此算法可以对超过180。视域的图像进行有效地校正,弥补了这方面校正的空缺。有时对景物的观察不需要观察整个景物,只是需要对局部进行观察,基于这个需要,本文提出了一种基于日晷投影的透视校正算法,并进行了软件系统的实现。最后介绍了利用校正后的鱼眼图像进行图像拼接。对比分析了应用于图像拼接的各种图像匹配算法的优缺点,最终选择SIFT算法进行图像的匹配。详细介绍了基于SIFT算法的图像匹配原理,且实验结果证明此算法可以得到比较准确的特征点和较少错误的特征点匹配。并在SIFT算法的基础上实现了图像的拼接。