(6)將(5)中得到的所有IW_i移動到同一坐標系下，對重疊部分像素點的值進行求均處理，得到拼接圖像并顯示。

　　為了提高圖像拼接效率，達到實時的要求，計算出H_i之后，定義一個與拼接圖像同分辨率的矩陣，稱為pixelData。該矩陣的每個位置存放3個數(shù)值，分別為拼接圖像矩陣每一個位置(x,y)對應單應變換的圖像的相機序號C_i及I_i中與(x,y)對應的像素點坐標值x'、y'，重疊部分取序號較小的圖像像素信息。由于圖像選取不變特征點以及相機間相對位置保持不變，在拼接視頻合成之前，首先計算pixelData并保存以重復利用，然后與視頻圖像共同作為輸入，對于不同相機同時采集的一組圖像，分配固定分辨率的拼接圖像矩陣，遍歷圖像中每一個像素，在pixelData中對應位置得到相機序號C_i及x'、y'，在I_i中搜索對應圖像及(x',y')處像素對拼接圖像進行賦值，完成圖像拼接。該做法顯著提高了圖像拼接的效率，保證系統(tǒng)實現(xiàn)實時拼接的要求。

2.2 系統(tǒng)的硬件平臺

　　系統(tǒng)采用12臺同步精度小于1ms的PointGrey Flea3相機作為視頻采集設(shè)備，并將12臺相機排成一列，每個相機間保持10cm的間距，主機使用32GB內(nèi)存和64位CPU計算機，從硬件條件上滿足了圖像采集和實時系統(tǒng)的要求。相機組架構(gòu)如圖2所示。

3 實時成像結(jié)果

　　通過實驗，基于不變特征的多相機實時視頻拼接成像系統(tǒng)的處理速率可達到24fps。圖3為室外環(huán)境下相機陣列中某一相機所拍攝圖像，圖4為該組圖像成像結(jié)果。圖5、圖6分別為室外場景實時采集與成像結(jié)果。通過實驗結(jié)果可以看出在室內(nèi)和室外的不同場景下都具有較好的拼接效果。經(jīng)圖3場景實驗，合成圖像的分辨率為1557×833，原輸入圖像分辨率均為640×480，由此證明拼接圖像分辨率比原圖像有較大提高。同時作者使用OPENCV所提供的stitch方法進行測試，使用本系統(tǒng)采集的一組圖像執(zhí)行拼接，處理一幀圖像的時間約為8秒。實驗證明，對于相同的輸入圖像，采用本論文方法拼接效率約是OPENCV stitch方法效率的190倍，符合實時拼接成像的要求。

4 結(jié)論

　　以多相機為實驗基礎(chǔ)，采用基于不變特征的圖像拼接算法，實現(xiàn)了多相機實時視頻拼接系統(tǒng)。該系統(tǒng)直接利用Autostitch獲得圖像的分辨率、焦距、平移矩陣和旋轉(zhuǎn)矩陣進行計算，避免重復尋找特征點及圖像匹配等過程，降低時間成本，處理速率可達24fps，滿足了實時視頻系統(tǒng)的要求。同時，由于缺少圖像接縫處理、圖像融合等后期操作，拼接效果仍然有待提高，在后續(xù)的研究中將借鑒研究人員對于提高圖像拼接效果的處理方法，引入使拼接圖像接縫更加自然平滑。

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