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《基于特征點(diǎn)匹配的多視點(diǎn)圖像顏色校正方法研究【開題報(bào)告+文獻(xiàn)綜述+畢業(yè)設(shè)計(jì)】》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告電子信息科學(xué)與技術(shù)基于特征點(diǎn)匹配的多視點(diǎn)圖像顏色校正方法研究一、選題的背景與意義隨著信息時(shí)代的日益拓新，現(xiàn)今存有的2D視頻系統(tǒng)越來越不能滿足人們的需求。在傳統(tǒng)的視頻系統(tǒng)中，真實(shí)的場(chǎng)景相對(duì)于一個(gè)視點(diǎn)的畫面是由攝像師或?qū)а葸x擇決定的，用戶只能被動(dòng)地觀看攝像機(jī)在單一視點(diǎn)上所攝制的視頻圖像序列，而不能自由選擇其它視點(diǎn)來觀察真實(shí)場(chǎng)景，這些單方向上的視頻序列只能反映真實(shí)世界場(chǎng)景的一個(gè)側(cè)面。而人們期望的是能夠自由地選擇各個(gè)不同的角度去觀察和分析事物，故應(yīng)時(shí)代要求產(chǎn)生的自由視點(diǎn)視頻就是一種先進(jìn)的視覺媒體
2、模式，它是通過多相機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行捕獲，各視點(diǎn)各自獨(dú)立地接受來自同一場(chǎng)景的特定攝像點(diǎn)的視頻，并通過視點(diǎn)繪制技術(shù)來生成任意點(diǎn)的視頻，這樣就能允許人們從不同視點(diǎn)和方向享受更為真實(shí)的3D圖像。同時(shí)隨著3D顯示技術(shù)的進(jìn)步，全景顯示、立體視頻技術(shù)得到了廣泛的關(guān)注，特別是裸眼可視立體顯示的出現(xiàn)，自由視點(diǎn)視頻的顯示已不是遙不可及的夢(mèng)想?；?D的交互性與圖像的真實(shí)感，自由視點(diǎn)視頻在遠(yuǎn)程教育、遠(yuǎn)程監(jiān)視、虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)等方面有著良好的應(yīng)用前景。但是正所謂沒有一樣現(xiàn)今世界上的事物是十全十美的，在顯示其優(yōu)越之處的同時(shí)不免暴露了不足，
3、不管這不足影響是大是小。自由視點(diǎn)視頻在實(shí)現(xiàn)過程中遇到的主要問題是視點(diǎn)間圖像顏色的不一致。任意視點(diǎn)位置在圖像采集過程中由于各相機(jī)的基線不在同一水平軸，場(chǎng)景光照、相機(jī)CCD噪聲、快門速度和曝光等要素不一致，會(huì)導(dǎo)致不同相機(jī)采集的圖像的顏色值差別很大，故必須對(duì)多視點(diǎn)圖像顏色進(jìn)行校正，將同一對(duì)象的不同顏色外表校正到同一顏色，然后進(jìn)行分析和比較，保證分析結(jié)果盡可能可靠，這也為了后續(xù)的多視點(diǎn)圖像壓縮與任意視點(diǎn)繪制帶來方便。52基于特征點(diǎn)匹配的顏色校正方法相對(duì)于其他顏色校正方法的特色之處在于利用尺度不變特征變換算法，通
4、過提取對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、視角變換、光照變換等因素保持不變性的特征點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)差異較大的兩幅多視點(diǎn)圖像之間特征的匹配，大大提高了顏色校正的魯棒性、映射的精度，提高了對(duì)多視點(diǎn)圖像進(jìn)行編碼的編碼性能，并降低了運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償過程中的預(yù)測(cè)誤差，是一種有效的顏色校正方法。二、研究的基本內(nèi)容與擬解決的主要問題：1、研究的基本內(nèi)容（1）通過尺度不變特征變換（SIFT）算法分別在參考圖像和源圖像之間進(jìn)行極值檢測(cè)找到特征點(diǎn)；（2）利用所檢測(cè)到的特征點(diǎn)對(duì)源圖像和參考圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行雙向匹配，確定特征點(diǎn)對(duì)；（3）使用乘性誤差和加
5、性誤差對(duì)源圖像進(jìn)行顏色校正，并將校正圖像轉(zhuǎn)化到RGB顏色空間。2、擬解決的主要問題（1）特征點(diǎn)的取值，即如何使用尺度不變特征變換算法在尺度空間中找到參考圖像和源圖像的特征點(diǎn)。（2）特征點(diǎn)的匹配，即如何利用所得到的特征點(diǎn)，獲取匹配的特征點(diǎn)對(duì)。（3）顏色校正，即如何利用實(shí)驗(yàn)所得對(duì)源圖像進(jìn)行顏色校正。三、研究的方法與技術(shù)路線：1、首先選擇同一時(shí)刻由多視點(diǎn)相機(jī)系統(tǒng)拍攝的多視點(diǎn)圖像中的一個(gè)視點(diǎn)圖像作為參考圖像，而將其它視點(diǎn)圖像選為源圖像，通過SIFT在參考圖像和源圖像中進(jìn)行極值檢測(cè)找到所有特征點(diǎn)。對(duì)于源圖像的特征
6、點(diǎn)和在參考圖像中離源圖像特征點(diǎn)最近的特征點(diǎn)及次近的特征點(diǎn)可以通過歐氏距離進(jìn)行定義。2、然后先進(jìn)行從源圖像特征點(diǎn)到參考圖像特征點(diǎn)的單向匹配，計(jì)算兩特征點(diǎn)的視差，再從源圖像中找到特征點(diǎn)與參考圖像中的最近特征點(diǎn)相匹配，并計(jì)算兩特征點(diǎn)的視差，若上述兩個(gè)視差相加之和的絕對(duì)值小于2，則可以確定源圖像特征點(diǎn)和參考圖像特征點(diǎn)為匹配的特征點(diǎn)對(duì)。3、最后考慮由于乘性和加性誤差存在而引起的在不同視點(diǎn)圖像之間的顏色變化，我們可以對(duì)源圖像的顏色用下面的公式進(jìn)行校正：（1）其中是源圖像第個(gè)顏色值，是校正圖像第個(gè)校正顏色值,而52代
7、表R,G和B三者之一。針對(duì)上面的乘性誤差和加性誤差可以用公式進(jìn)行定義：（2）其中Ω是所有匹配特征點(diǎn)對(duì)集合，定義了該函數(shù)最小化參數(shù)，是參考圖像第個(gè)顏色值。先可以利用上述求得的乘性誤差和加性誤差對(duì)源圖像的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行顏色校正，再將校正圖像轉(zhuǎn)化到RGB顏色空間，即完成該課題要求的顏色校正。二、研究的總體安排與進(jìn)度：1、2010年11月——2010年12月完成本課題相關(guān)文獻(xiàn)資料的檢索2、2010年12月——2010年12月對(duì)本課題有初步了解，撰寫開題報(bào)告，準(zhǔn)備開題答辯3、2011年1月——2011年3月撰寫文
8、獻(xiàn)綜述和翻譯英文文獻(xiàn)4、2011年3月——2011年4月編寫C程序?qū)崿F(xiàn)該課題的顏色校正5、2011年4月——2011年5月論文的撰寫以及修改，并準(zhǔn)備畢業(yè)論文答辯五、主要參考文獻(xiàn)：[1]P.Merkle,A.Smolic,K.Muller,etal.IEEETrans.onCircuitsandSystemsforVideoTechnology,17(2007),1461.[2]邵楓.自由視點(diǎn)視頻信號(hào)處理中的關(guān)鍵技術(shù)研究.浙江:浙江大學(xué)博士學(xué)
