摘 要：360度全景圖是一種低成本的虛擬現實技術，能夠增強與用戶交互，并且其以圖像拼接技術為手段，能夠強化場景的渲染效果。全景技術是虛擬現實最直觀、低廉的實現方法，在感官上實現的一種偽3D效果。本文通過分析360度全景拼接中存在的問題，提出了以下優(yōu)化措施，以期能夠實現高清圖像的快速拼接。

關鍵詞：390度；全景拼接；虛擬現實；全景圖

360度全景圖是一種對所拍攝場對象進行幾何關系映射的平面圖，展示了360度球型模型或立方模型內的所有場景，具有369度水平視角和180度垂直視角的圖像，通過拖動鼠標左鍵，經過全景播放器的校正處理后，才能形成一種偽3D的視覺特征。

1 360度全景拼接中的圖像校正

1.1 多次拼接帶來的問題及優(yōu)化措施

在拼接的時候，首先要計算出圖像的變換模型，用兩張圖像的特征點進行匹配，然后為了得到一張全景圖，用該模型變換待拼接的圖像，最后才能拼合和融合圖像。但是經過多次積累后，會使圖像拼接后產生大面積的形變。所拼接的圖像，一張是“待拼接圖像”，一張是“參考圖像”。在拼接的過程中，如果只是對“待拼接圖像”進行圖像變換，那么部分場景將發(fā)生一定程度的形變。為了盡可能降低場景發(fā)生形變的概率，保證場景不出現大的形變，本文提出了兩個點優(yōu)化措施：

（1）在圖像大小方面，保持“待拼接圖像”和“參考圖像”二者相近。如果我們有4張圖像，為了取得更好的效果，將其編為①、②、③、④，然后我們采用以下拼接步驟：

首先將①和②進行拼接，然后將組合的結果標記為“①②”；然后將③和④進行拼接，同時將組合的結果標記為“③④”；最后進行“①②”和“③④”的拼接，并將其拼合的結果標記為“①②③④”。

（2）將“待拼接圖像”和“參考圖像”輪流設置成為“待拼接圖像”。此方法可以使這種形變不會全部集中于一個方向上。如果有四張圖像，我們現在依次將它們進行編號，分別為a、b、c、d，如果想要拼接后的圖像大小不變，可以根據以下步驟進行拼合：

首先我們將a設為參考圖像，將b設為待拼接圖像，然后將a和b進行拼合，將b進行圖像變換，并將其拼合后的圖像記為“ab”；然后我們將c設為參考圖像，將拼合后的“ab”設為待拼接圖像，拼合后的圖像記為“abc”；最后將d設為待拼接圖像，將拼合后的“abc”設為參考圖像，將d進行圖像變換，并將其拼合后的圖像記為“abcd”。

使用上述兩種方法進行拼接就能最大限度地減少大面積形變。

1.2 對全景圖進行整體校正

在經過多次拼接之后，圖像會在一定程度上產生形變。而在水平方向上，每一列像素點的個數基本一樣，導致圖像呈現出“彎曲”的狀態(tài)，因此，我們需要將每列的像素點“移動”到同一水平線上，這樣便能將圖像“拉直”。但是，如果我們只是簡單地移動像素，也不能有效地阻止部分圖像的場景進行形變。因此，為了校正圖像中場景的形變，可以采用以下解決算法：

第一，對每列中心位置進行計算，并及時在數組center中進行保存；

第二，在數組center中查找落在[centerpoint-1， centerpoint+1]中最多的區(qū)域，選擇centerpoint為所有列期望的中心點，讓其最終形成一條直線；

第三，為了構造出兩個矩陣M和N，分別在真實中心位置和期望中心位置的上、下選取3對偏移值；

第四，為了得到圖像變換模型，利用多項式變換公式：

（1）

將矩陣M和N作為控制點加以圖像變換，那么，變換后的圖像正是校正后的圖像。

這種算法能夠將原始圖像中的發(fā)生形變的場景還原到較真實的場景，能夠將“彎曲”的圖像“拉直”。

2 360度全景拼接中的首尾相接問題及優(yōu)化措施

2.1 圖像首尾的確定

首先，在拼接和生成全景圖之前，我們擁有的是一組單獨的圖像，這一組圖像中的各種場景是拼接后的全景圖像的最重要的構成元素。但是，究竟哪張圖像應該成為全景圖像的終點呢？哪張圖像可以作為拼接起點呢？假設圖像的首尾都是純白色的背景，那么他們的拼合一定是無縫的；但是圖像的首尾部分都是紋理細膩的場景，為了保證無縫的拼接，就必須要精確的縫合。因此，應該盡量根據圖像的紋理特征熵值，在實現的過程中，我們來選取較為“簡單的”區(qū)域作為圖像的首尾，進行判斷。那么我們可以用熵值來對圖像中的紋理信息進行量化，熵值大，圖像中包含的紋理信息大，熵值小，圖像中的紋理少。熵值的定義以下面公式所示：

（2）

其中P（i，j）表示灰度共生矩陣在第i行、第j元素的值，L則表示灰度級的數目。

為了找出熵值最小的圖像，在具體的實現中，我們要計算圖像中部分區(qū)域的熵值（一般取圖像中心區(qū)域）。這樣不僅能夠提高計算的精準度，同時也能進一步加快計算的速度。

其次，在處理首尾相接光線自然過渡的問題上，我們可以通過計算圖像局部區(qū)域的紋理特征，將圖像分成兩部分分別作為全景圖像的首、尾，滿足一下公式（2）中的關系，找出熵值最小的圖像。

2.2 首尾相接

在全景圖的呈現過程中，應當盡量避免圖像的首尾被用戶看到。因此，本文引入了偏移值和圖像斜率的定義，來保證圖像首尾場景的無縫拼接。如果圖像首尾的上、下端偏移值相等、圖像斜率為0，那么，該圖像是首尾相接的。事實上，如果我們只是將圖像首尾附近的強行進行變換，圖像也會產生嚴重的失真。為了解決這個問題，可以采用基于全局坐標約束的算法，通過圖像變換，保持場景的真實性。并且為了實現圖像的首尾相接，可以采用全局坐標變換約束，將場景區(qū)域的四個端點對應的坐標變換到目標圖像的四個端點坐標，即圖像中的每一塊區(qū)域都參與圖像的變換。

3 360度全景拼接中高清圖像的拼接方案及拼接順序的確定

在圖像的拼合過程中，只有提高全景圖的拼接速度，才能提高整體步驟的速度。在特征點的提取算法中，可近似看成與圖像中像素點的總數成線性，關系圖像的分辨率和算法的執(zhí)行時間成正比。如果此時的圖像分辨率較高，那么將耗費相當長的時間來提取特征點。此外，拼合十張左右的圖像才能拼接成一幅360度全景圖，這樣算下來，最終會耗掉更多時間。因此，我們在拼接的過程中既要努力提高拼接的速度，同時又不能降低全景圖的質量，這就要對“待拼接圖像”進行采樣，同時記錄下采樣的尺度，同時對采樣的圖像進行特征提取。在對圖像的特征進行提取和認真匹配之后，再把特征點的位置乘以采樣尺度，這樣就將特征點的位置還原成為大圖的位置。

如何從圖像中找出與該圖像有重疊部分的圖像呢？在不引入其他信息下，當前需要找出與之“相鄰”的圖像，才能使該圖像與所有圖像進行特征匹配，這樣會使算法的復雜性進一步增加，效率非常低下。因此，可以采用基于文件名命名規(guī)則的圖像拼接序列自動感知算法。首先，按照文件名的大小，將待拼接的這組圖像做升序排列，然后取前兩張圖像進行特征匹配。如果沒有找到匹配區(qū)域，我們要先按照降序對組文件名進行排序，然后再進行特征匹配，匹配時取出排序后的前兩張圖像，如果找到了匹配，再按照該序列順序進行拼接。

參考文獻：

[1] 吳輝.全景影像的優(yōu)化生成及其并行處理方法[D].南京：南京師范大學，2014.

[2] 趙衛(wèi)林，陳繼華，李勇.基于圖像的經緯儀測量目標快速瞄準技術[J].宇航計測技術，2014，34（3）.

作者簡介：孫昊?。?985—），男，山東聊城人，山西傳媒學院制作系講師，研究方向：影視攝影與制作。