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基于全局运动估计的视频图像拼接在监控系统中的应用

[暖通供热论文]    摘要：文章通过云台控制摄像头拍摄的序列图像实现实时的全景视图拼接，利用金字塔分层的块匹配方式以及参数仿射模型，快速、精确地估算各帧之间的运动参数，实现了多帧图像的自动拼接，达到了实时扩大视频监控范围和视野的目的。关键字：视频监控全局运动估计 6参数仿射模型全景图
    l引言
    全景视图在诸多领域有着非常广泛的应用，在虚拟现实中，它是一种重要的场景表示方式。在MPEG中的动态Sprite编码通过对视频序列进行全局运动估计，可重构背景的全景视图。在基于内容的视频检索中，用全景图表示一段视频，极大地压缩了视频数据量。本文结合上述文中提到的全景图的优点，提出了一种应用在视频监控中的全景图拼接方法。通过云台控制摄像头左右往返运动实现实时的视频序列图像拼接，摄像头所拍摄的帧之间的转角和重叠区域并没有严格限制，利用全局运动估计方法，估算帧间运动参数，实现多图像的拼接融合，有效地扩大了监视范围和视野。
    2全景图生成思路
    用摄像机采集得到一系列图像，将首帧做为基准全景图，将下一帧与已有全景图做全局运动估计，得到该帧的运动参数，根据此参数对当前帧进行变换，然后将该帧变形图与已有的全景图进行拼接融合，重复上述步骤，即可生成该视频序列的全景图。其中，为了节约运行时间，保存每一帧的变形图，当读人一帧图像时，将当前帧与前一帧的变形图做全局运动估计，这样得出的运动参数和每次与已有全景图做运动估计得到的参数是一致的，并且由于单帧变形图所占空间小，使得运算速度得以提高。
    3全局运动估计
    3．1全局运动的仿射模型
    帧间全局运动分析是一种基于模型的运动分析方法，在这里宜采用6参数的仿射模型来估算帧间的运动关系。该模型可描述图……

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投稿人：hg555

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