多視相機影像拼接技術原理

這 多房間 影像拼接技術旨在將從不同角度捕捉的影像合併成一個完整、連貫的寬視野。核心原則涉及以下關鍵步驟：

多相機系統中的相機同步觸發，捕捉同一時刻不同部位的影像。這就需要攝影機之間精確的時鐘同步，以確保捕捉影像的時間一致性，防止因拍攝時差而導致場景中的動態物體錯位或模糊。

對於相機捕捉的每張影像，使用特徵提取演算法來識別其中的突出特徵點。常見的特徵提取演算法包括SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速穩健特徵）。這些演算法能夠準確地辨識不同光照、尺度、旋轉變化下影像中的角點、邊緣等特徵，為後續影像匹配提供基礎。例如，SIFT建構高斯差分金字塔來偵測多尺度空間中的極值點，為這些極值點分配方向和描述符，使其對尺度和旋轉不變。

來自不同相機的影像中的特徵點被成對匹配以確定它們的空間對應關係。此步驟通常使用基於特徵描述符的匹配方法，例如使用歐幾里德距離或餘弦相似度來測量兩個特徵點描述符的相似度。如果相似度超過設定閾值，則認為它們匹配。在此過程中，還需要考慮錯誤匹配的可能性，並使用RANSAC（隨機樣本共識）等演算法去除錯誤對，以確保匹配的正確性。例如，利用歐氏距離，計算向量空間中兩個特徵點描述子向量之間的直線距離，距離越小，相似度越高。

完成特徵點匹配後，根據匹配的點對計算影像之間的幾何變換關係。常見的型號包括仿射變換和透視變換。如果場景近似平面，仿射變換可以描述影像之間的映射關係；如果場景有深度，透視變換更合適。利用最小平方法等最佳化演算法求解變換模型的參數，最小化之後匹配點的位置誤差。例如，在透視變換中，利用已知的匹配點對建構方程組來求解代表透視變換的8個參數，從而得到影像之間的精確映射關係。

基於計算出的變換模型，來自不同攝影機的影像被融合在一起。融合過程中，考慮影像、對比等因素，採用加權平均、拉普拉斯金字塔融合等適當的融合演算法，確保影像間的過渡自然，沒有明顯的接縫。加權平均方法根據重疊區域和像素位置為每個像素分配不同的權重，然後將重疊區域的像素值與權重相加，以實現平滑過渡。拉普拉斯金字塔融合法先將影像分解為不同解析度的金字塔層，然後分別對各層進行融合，最後重建完整的融合影像。

透過以上一系列精確且複雜的步驟，多視攝影機影像拼接技術可將多視角影像轉換為全景影像，為安防監控、虛擬實境、自動駕駛等各個領域提供強大的視覺支援。