[發(fā)明專利]一種基于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬現(xiàn)實(shí)全景圖智能拼接方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201910316905.2 | 申請(qǐng)日: | 2019-04-19 |
| 公開(公告)號(hào): | CN110009570B | 公開(公告)日: | 2022-12-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 孫寧遠(yuǎn);李銳;段強(qiáng) | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 山東浪潮科學(xué)研究院有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06T3/40 | 分類號(hào): | G06T3/40;G06T7/35 |
| 代理公司: | 濟(jì)南信達(dá)專利事務(wù)所有限公司 37100 | 代理人: | 闞恭勇 |
| 地址: | 250100 山東省濟(jì)*** | 國省代碼: | 山東;37 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 自動(dòng) 機(jī)器 學(xué)習(xí) 虛擬現(xiàn)實(shí) 全景 智能 拼接 方法 | ||
1.一種基于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬現(xiàn)實(shí)全景圖智能拼接方法,其特征在于,
主要包括如下步驟:
S1、圖像序列的獲??;
S2、對(duì)圖像序列中所有圖像進(jìn)行基本的圖像預(yù)處理;
S3、利用SIFT特征檢測算法檢測每幅圖像的SIFT特征點(diǎn);
S4、負(fù)責(zé)將圖像序列進(jìn)行投影變換,形成全景圖的矩形展開圖;
S5.、利用AutoKeras自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)庫,使其自動(dòng)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來融合圖像交接部分,并進(jìn)行圖像的平衡工作;
在S1步驟中,
在準(zhǔn)備階段,需要利用全景云臺(tái)以使相機(jī)的主點(diǎn)保持不動(dòng),通過云臺(tái)手架旋轉(zhuǎn)相機(jī)的拍攝角度;拍攝分四輪進(jìn)行;
第一輪相機(jī)的主線方向與地面平行,然后對(duì)周圍360°空間進(jìn)行拍攝;每拍攝一副圖像便順時(shí)針旋轉(zhuǎn)一定角度,拍攝的相鄰圖像之間需要保持10%至20%的重疊部分,直至這些圖像囊括了周圍360°所有景象;
第二輪拍攝與第一輪相似,唯一的變動(dòng)是相機(jī)的主線不再與水平線平行,而是比水平線高出一個(gè)角度;高出的角度具體取決于相機(jī)在垂直方向上的最大視野角;
第三輪則把相機(jī)的主線向下調(diào)整40°;
第四輪即相機(jī)主線完全垂直于地平線,鏡頭向上與鏡頭向下各拍攝一張圖像;這樣經(jīng)過四輪所獲得的所有圖像包含了周圍720°空間內(nèi)的所有圖像,將這些圖像稱為圖像序列;
在S3步驟中,根據(jù)這些特征點(diǎn)信息,使用最鄰近與次鄰近比值法,對(duì)圖像序列中的所有圖像進(jìn)行配對(duì),檢測出圖像之間的匹配關(guān)系;采用RANSAC算法剔除錯(cuò)誤的特征點(diǎn)配對(duì);得到所有圖像的之間的匹配信息后,通過特征點(diǎn)的坐標(biāo)信息,推導(dǎo)圖像之間的變換矩陣;
在S4步驟中,
首先會(huì)建立一個(gè)球體,然后將所有的圖像根據(jù)其在S3階段所推導(dǎo)的變換矩陣,投影到球面上;最后再將球面展開成矩形,得到全景圖;
在上述的變換過程中,共有兩類三維坐標(biāo)系輔助進(jìn)行變換:世界坐標(biāo)系與相機(jī)坐標(biāo)系;
世界坐標(biāo)系只有一個(gè),其原點(diǎn)在球心,z軸垂直于水平面向上;
相機(jī)坐標(biāo)系有數(shù)個(gè),圖像序列中的每一幅圖像都對(duì)應(yīng)了一個(gè)相機(jī)坐標(biāo)系,其原點(diǎn)與世界坐標(biāo)系相同,但是相機(jī)坐標(biāo)系的z軸平行于每幅圖像拍攝時(shí)相機(jī)主線所對(duì)應(yīng)的角度;
每幅圖像將在各自的相機(jī)坐標(biāo)系下進(jìn)行投影。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,
圖像序列全部投影完畢后將得到一個(gè)球形圖像,將該球形圖像的所有像素坐標(biāo)從相機(jī)坐標(biāo)系下變換到世界坐標(biāo)系下,并在世界坐標(biāo)系下進(jìn)行展開,便可得到全景圖像。
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