本文選題：機(jī)器視覺 + 全景成像　； 參考：《光學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：傳統(tǒng)的視頻拼接模型和圖像對齊方法中,耗時的圖像匹配和復(fù)雜的光流計(jì)算一直是實(shí)時拼接的性能瓶頸。提出了一種車載前向運(yùn)動視頻的實(shí)時全景成像方法,該方法充分利用物理場景的幾何結(jié)構(gòu)和列車的運(yùn)動信息來構(gòu)造視頻的拼接區(qū)域,并建立幾何模型實(shí)現(xiàn)了拼接區(qū)域的對齊。整個拼接避免了復(fù)雜的圖像處理過程,實(shí)現(xiàn)了鐵路全景圖的實(shí)時獲取,同時也提供了一種輕量級的視頻全景索引方式,降低了視頻數(shù)據(jù)的存儲和訪問開銷。
[Abstract]:In the traditional video mosaic models and image alignment methods, the time-consuming image matching and complex optical flow calculation have been the performance bottleneck of real-time stitching. This paper presents a real-time panoramic imaging method for vehicle forward moving video. The method makes full use of the geometric structure of physical scene and the motion information of train to construct the mosaic region of the video, and establishes a geometric model to realize the alignment of the stitched region. The whole mosaic avoids the complex image processing process and realizes the real-time acquisition of railway panoramic images. It also provides a lightweight video panoramic index method which reduces the storage and access cost of video data.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)交通數(shù)據(jù)分析與挖掘北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國鐵道科學(xué)研究院基礎(chǔ)設(shè)施檢測研究所;
【基金】：國家973計(jì)劃(2013CB329400) 國家自然科學(xué)基金(61272354,61273364,61300176,61473031,61472029) 北京市自然科學(xué)基金(4152042)
【分類號】：TP391.41

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1 王鴻雁;前向運(yùn)動模糊尺度檢測方法研究[D];渤海大學(xué);2016年

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本文編號：1842947