第4章全景图像生成系统实现与测试

图4.18 B级图样

图4.19C级图样

图4.20 D级图样

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表4.5原地旋转拍摄各个条件结果对比

组数 图像张数 重叠率 物体对称 所用时间(s) 全景效果评价 第一组 5 50% 否 12.11 B 第二组 5 50% 是 13.75 A 第三组 5 30% 是 15.12 B 第四组 4 50% 否 7.14 B 第五组 4 50% 是 12.78 B 第一组与第四组的对比结果表明，无论幅数的多少，都能够得到良好的全景图像。但是幅数的减少大幅降低全景图像生成的时间。第一组与第二组对比结果表明，当被摄物体对称时，能够得到效果优秀且稳定的全景图像，同时所用时间几乎相等。第二组和第三组对比结果表明，当重复率降低的同时，所用时间相差无几，但是效果却明显降低。第二组和第五组结果表明在对称情况下图像幅数的减少并不会降低用时，反而降低图像的质量。

综合四组数据与分析结果，对于对称物体可以选择原地旋转拍摄，同时图像幅数重叠比率不宜过少。

第二大组的测试就图像幅数，重叠率，物体对称三个条件的任意改变而言，都表现出极佳的运行时间(平均4.23s)，但是图像整体质量明显低于第一大组。在测试过程中，物体对称与否几乎不影响图像生成结果。图像幅数极端小(2、3幅)的情况下生成结果等级达到A级，其余均未达到，详细见表4.6。图像重叠率并未显示出对结果的线性关系，详细结果见表4.7。同时在每小组测试过程当中均出现了D级结果。

表4.6图像数量对结果的影响

数量 图像等级 重叠率 图像等级 2 A 10% B、C 3 A、B 30% B 4 B 50% B 5 B、C 6 B 70% B、C 表4.7重叠率对结果的影响

在测试过程中发现，当与被摄物体距离较为接近且重叠率在30%时，可以得到效果良好且稳定的生成结果，但其结果边框有微小但明显的图像锯齿，原因为手持设备采集图像时图像出现了上下不均的晃动，当采用平行滑轨采集图像时便可消除此锯齿。

对比两种拍摄方式，平行拍摄方式所得图片在同一水平面上，相邻图像间的关系仅为刚体变换关系，图像之间特征点的匹配成功率因此其展现出了优秀的速度优势，反观原地旋转拍摄所得图片，相邻图像间发生仿射变换，为其特征点的探测与匹配增加计算

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第4章全景图像生成系统实现与测试

上的复杂性，因此生成时间相对较长。

综合结果显示，虽然平行移动拍摄方式所得的结果所用时间相对较少，但原地旋转拍摄方式所得全景图像效果明显高于平行移动所拍摄方式，因此在进行全景图像的采集阶段，尽量使用原地旋转方式来获取原始图像。

4.5本章小结

本章主要为程序的主要算法实现以及对程序的适用性进行测试。首先是对程序的核心算法SURF特征探测算法的实现与测试，验证其鲁棒性和适应性。之后对于程序的实现流程与实现时所遇到的问题进行测试，并对各种效果进行分析评价。

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结 论

本文主要就全景图像生成的问题进行了图像匹配的方法研究，通过对当下最流行的SURF特征探测法的分析，设计了不变特征匹配算法，并在此基础上设计了全景图像生成程序，实现了对一系列连续变换视角的图像进行全景图像生成。经测试表明本文的所设计的全景图像生成程序能够很好的应用SURF特征探测算法并实现全景图像的生成。

具体来讲，本文的主要工作为：

1. 深入研究SURF特征探测算法，对比了其对于各种干扰的适应性与鲁棒性，找

到对于SURF特征探测算法应用的有效原始图像条件。并引入不变特征技术的图像匹配算法，实施全景图像生成。

2. 根据SURF特征探测算法设计并实施SURF特征匹配，并针对错误匹配结果的

甄别问题展开研究，通过对比变换矩阵作用在图像上的结果计算边界条件判定，实现了对错误结果的丢弃。

3. 设计并成功应用SURF特征探测算法于全景图像生成程序之中，并针对SURF

特征匹配的不稳定性所带类的程序崩溃进行优化解决。

总体来说，本文完成了基于特征匹配的全景图像方法研究与实现，但由于时间等因素的制约，有些问题还需要进一步深入研究，以下为之后的研究方向：

1. 图像拼接痕迹的过滤处理。 2. 两种不同拍摄方式的通用拼接方法。 3. 光强等图像差异的自动修正。

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