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论文精选 文章摘要： 通过对SIFT特征提取算法进行改进，实现对多路高清图像重合区域提取特征点，采用基于RANSAC方法实现图像重叠区特征的精确配准，通过反向投影变换模型和相机的内参和相机间的外参生成图像复合变换矩阵，对每路高清图像的实现变换、投影及广角拼接。 小编学非该专业，内容以原文为准。 全文阅读请点击左下角阅读原文！ 本文引用格式： 姜文涛，刘江，贺峻峰，等.一种基于SIFT的全景图像拼接设计[J].兵器装备工程学报，2018,39(11):126-129. Citation format: JIANG Wentao, LIU Jiang, HE Junfeng, et al.A Panoramic Image Mosaic Design Based on SIFT[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2018,39(11):126-129. 中图分类号：TP391；TP751 文章节选 基于Jetson平台实现图像拼接 本文利用NVIDIA公司低功耗高性能嵌入式平台实现全景图像拼接。Jetson TX2集成的6核CPU，由2个丹佛加4个A57组成，GPU部分采用Pascal架构，拥有256个CUDA，并且板载了8G内存。拼接设计基于OpenCV[11]对算法进行优化，利用CPU对特征提取、最佳点配准、反投影变换进行计算及公式优化合并，最终得到复合矩阵变换模型，再用GPU完成图像变换及拼接图显示。本文设计了多路高清图像实时拼接显示，相机采用小米运动相机实时输出1 280×720分辨率的广角图像，拼接显示图像分辨率为1 920×1 080。由于输入视频设置为720P@60 Hz彩色图像，经计算1路高清相机的数据率为1.24 Gb/s，4路相机即为4.96 Gb/s。因此同时采集对数据总线读取和图像处理开销都很大，本文将图像格式由RGB转变为YUV4∶2∶2，即一个像素对应16bit位宽，减小了33%图像输入的数据量。多相机结构模型及拼接显示如图6～图11所示。  图6 田字格相机结构模型  图7 图像拼接显示  图8 环形相机结构模型  图9 图像拼接显示  图10 球形相机结构模型  图11 图像拼接显示 图6显示两个白色相机和绿色相机分别水平夹角50度，在分别参照安装面夹角20度，四个相机覆盖超大视场，最终拼接图像如图7所示；图8显示4个相机两两夹角45°，可以覆盖超过180°超宽视场，最终拼接图像如图9所示；图10显示3个白色相机两两夹角45°，两个绿色相机和中间白色相机两两夹角60°，可以覆盖半球视场，最终拼接图像如图11所示。 文章结论 提出了一种基于SIFT特征提取的改进算法，并利用Jetson平台实现了全景图像拼接的设计。利用复合矩阵变换模型实现了重叠区的图像融合和投影拼接显示，简化了图像处理过程，利用嵌入式平台可以在线处理并实时显示拼接后的高清图像，具有很强的实用性。 原创内容，欢迎分享，转载请注明来源！谢谢 编辑排版：彭璟 实习：刘连喜  |
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