【算法】双鱼眼拼接制作360度VR取景器/dual fisheye to equirectangular

本文介绍了如何通过使用两个鱼眼摄像头的图像,通过畸变矫正、特征点检测与匹配以及图像拼接技术,生成无缝的全景图。作者提供了自定义的算法流程和Python实现,包括环境搭建和代码示例,强调了在不考虑光照补偿的情况下算法的竞争力。

1. 简介

大家都知道VR,能够看到360度全景图像,即每帧图像记录了360度视角的成像。而工业界是怎样拍摄这样的图像的呢?目前博主了解的主要有两种做法:

  • A.使用多个正常摄像头,每个摄像头拍摄固定角度的图像,然后再拼接
  • B.使用两个视角(FOV)>=180度的鱼眼摄像头,再拼接如下图

我们将该任务明确输入输出:

  • 输入:给定两张鱼眼图像拍摄的图像
  • 输出:一张拼接好的矩形映射全景图(后续你可以根据这张全景图去做各种趣味剪辑)

在这里插入图片描述

2.我的解决方案

2.1 算法模块拆解

我先google网上的做法:发现类似的功能: https://moonagic.com/dualfisheye-to-equirectangular/
但是效果不是特别好。结合自己的经验,我将pipeline分为了三部分:

2.1.1 鱼眼相机的畸变矫正

目的: 将鱼眼图像展开为矩形图需要进行图像校正或投影变换。鱼眼图像通常采用一种特殊的透视投影,因此需要将其转换为常规的等距或直角投影以获得矩形图像。这个过程通常涉及到计算每个像素在新图像中的位置,然后将像素从鱼眼图像复制到新图像中的对应位置。

方法: 我们的方法分为两步。第一步: 我们将2维成像的鱼眼原始图像投影在3D球面上。第二步:我们采用球面透射投影, 我们首先定义了球面上的点的极坐标,然后计算了这些点的笛卡尔坐并使用球面透射投影的数学公式计算了投影点的坐标

全景图像拼接是将多幅有重叠区域的图像拼接成全视角360o的平面图像。全景图像拼接技术是一种基于图像绘制技术、图像处理及计算机几何学等多领域的综合技术,由于对硬件要求低,真实感较好等优点,是目前虚拟现实、三维重建等的重点研究方向。鱼眼图像是通过在相机上安装超广视角的鱼眼镜头所拍摄,具有视域广,一次成像为非线性图像的特点,比普通视觉图像拼接所需的原图像少,效率高,但拼接难度大。 本文介绍了鱼眼图像拼接技术的研究背景、应用领域。重点研究了图像拼接技术中的鱼眼桶形畸变校正、投影变换理论、SIFT匹配以及图像融合等技术,对比分析了它们的理论基础、实现方式、运算性能以及还有的不足。 鱼眼图像形变严重,首先需要校正为符合人类视觉的线性图像。针对传统的经纬度校正法还存在一定拱形失真的问题,本文提出了渐进方程校正法,此方法不考虑用镜头参数来构建复杂的投影模型,完成鱼眼图像的校正,单帧图像视觉效果较好且更利于拼接;针对多帧图像的拼接问题,考虑到鱼眼图像的特点,只截取每帧图像的部分区域进行定位匹配,在此区域进行SIFT特征的全景图像拼接,运算量比全局SIFT算法大幅减少,耗时相应降低;为生成实际景物连贯的全景图像,本文采用柱面投影变换,为了解决投影变换后图像产生阶梯现象,文中对比了几种常用算法,并采用线性插值算法有效解决该问题;在图像融合过程中,分析比较了几种经典算法,选择渐入渐出融合算法对待拼接的图像进行处理,使得拼接后图像重叠区域过渡平滑,基本实现无缝拼接,在图像处理的速度和效果达到一定的均衡。 最后,为了便于全景图像的理解和观察,本文还设计了全景柱形环绕浏览人机交互界面,实现了垂直180o,水平360o空间的动态环绕视觉观察。
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