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车位图像畸变的矫正与拼接研究

2014-08-03李宇成赵兴彩李国辉

计算机工程与科学 2014年7期
关键词:特征区域方法

李宇成, 赵兴彩,李国辉

(北方工业大学机电工程学院,北京 100144)

1 引言

随着我国经济的迅速发展,城市机动车数量迅速增加,然而城市空间资源有限,停车难问题日益突出。目前,停车场管理系统侧重在计时收费功能上,智能化程度普遍不高,欲停车的司机常需要被专人引导,或者自己满场寻找空闲车位。为了提高效率、方便司机停车,同时方便利用图像自动检测车位,设计一种新的基于视频监控图像检测空闲车位的方法成为必要。然而,视频监控是分片进行的,不方便进行全局观察。另一方面,由于摄像头受安装场所或高度限制,图像传感器的视野受到很大局限,而且视频图像存在畸变。为此,本文提出一种首先将畸变的视频图像分段逐一进行矫正后再拼接成大图,进而方便后续进行车位检测的新方法。

图像拼接[1]是指将一组有一定重叠区域的车位图像序列拼接为一幅能够更为全面描述场景内容的大视场图像过程。视频图像拼接技术在虚拟现实、场景重建、遥感遥测[2]、军事侦察等领域中有着广泛的应用。拼接的关键在于图像匹配。目前,图像匹配方法[3]主要包括两大类:基于图像灰度的方法和基于图像特征的方法。其中,基于图像特征的匹配方法应用较为广泛。1999年,Lowe D G[4]提出了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法,这是一种基于尺度空间理论的、对于图像缩放、旋转、仿射变换均保持局部特征不变性的图像描述算子。由于 SIFT算法的复杂性,使得其计算量大、速度慢, 直接影响了拼接时间。……

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