多个视频画面拼接技术

本文介绍了YUV采样格式,包括4:2:0、4:2:2和4:1:1,详细阐述了不同格式的存储方式,并讲解了在视频拼接中的应用,提供了一种YUV420拼接的方法,包括数据获取、内存分配和YUV数据复制。

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____YUV主要采样格式理解

 

主要的采样格式有YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2、YCbCr 4:1:1和 YCbCr 4:4:4。其中YCbCr 4:1:1 比较常用,其含义为:每个点保存一个 8bit 的亮度值(也就是Y值), 每 2x2 个点保存一个 Cr 和Cb 值, 图像在肉眼中的感觉不会起太大的变化。所以, 原来用 RGB(R,G,B 都是 8bit unsigned) 模型, 4 个点需要 8x3=24 bites(如下图第一个图). 而现在仅需要 8+(8/4)+(8/4)=12bites, 平均每个点占12bites(如下图第二个图)。这样就把图像的数据压缩了一半。

 

上边仅给出了理论上的示例,在实际数据存储中是有可能是不同的,下面给出几种具体的存储形式:

 

(1) YUV 4:4:4

 

YUV三个信道的抽样率相同,因此在生成的图像里,每个象素的三个分量信息完整(每个分量通常8比特),经过8比特量化之后,未经压缩的每个像素占用3个字节。

 

下面的四个像素为: [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

 

存放的码流为: Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3

 

(2) YUV 4:2:2

 

每个色差信道的抽样率是亮度信道的一半,所以水平方向的色度抽样率只是4:

视频监控应用中,如何有效实现宽视场范围视频的完整获取,是视频监控系统的关键功能之一。本文针对多摄像头硬件平台,重点研究 360 度全景视频拼接的实现技术。在保证高质量的拼接图像的前提下,满足实际应用场景的实时性要求是本文算法设计的主要目标。针对全景拼接视频监控领域这一应用背景,本文对多摄像头系统全景拼接存在的一些优势和约束进行详细分析,并在此基础上,采用多个广角镜头进行视频图像采集,实现摄像头个数和单个镜头视角之间的合理折中。在控制成本的前提下,有效实现水平方向 360 度无盲区监控。 针对全景视频拼接算法的实时性能和拼接效果,本文重点在以下几个方面开展了研究工作: 1、本文采用普通的监控 CCD 单板机和广角镜头组装摄像单元,对多个摄像单元通道采用多线程同步视频采集。针对普通监控镜头采集图像质量不高的问题,提出基于颜色校正板的颜色校正方法,对输入图像进行预处理,有效改善图像质量。并采用基于灰度均值的方法,对相邻图像的重叠区域进行亮度调整。 2、本文基于经典的直线标定法思想,提出两步法镜头矫正方案。通过所提出的直线标定法对镜头进行一次矫正,然后通过手动设置并调节畸变参数,对矫正后的图像进行二次矫正,所提出的算法能保证良好的镜头矫正效果。 3、研究了柱面投影模型的原理,提出将柱面映射的投影中心修正为镜头畸变中心,克服了由于畸变和透视失真等因素造成的重叠区物体成像尺寸不一致的问题。然后,利用所提出的坐标映射表的方式,一次性实现镜头畸变矫正和柱面映射,有效提高了算法执行速度。 4、分析了基于 Harris 特征和 SIFT 特征的配准算法原理。SIFT 特征配准算法鲁棒性高,但难以满足硬件系统的实时性要求;基于 Harris 特征的配准算法复杂度低,但难以应对广角镜头畸变引起的图像质量差的问题,匹配性能较差。最后采用了基于积分图像的快速归一化互相关配准方案,实验验证了算法的可行性和有效性。 5、此外,在图像融合方面,基于经典的多频带融合算法,结合线性融合的思想,优化了一种简单的多分辨率线性融合方法。在保证融合质量的基础上,提升了速度。 关键字:多镜头多传感器;图像配准;全景拼接;实时监控;广角镜头
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