李 旭,燕 斌,劉耀波,王 博,石 巖,王昊星（中煤科工集團(tuán)西安研究院有限公司，陜西西安,710077）

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一種基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法

李 旭,燕 斌,劉耀波,王 博,石 巖,王昊星
（中煤科工集團(tuán)西安研究院有限公司，陜西西安,710077）

摘要：為提升全景圖展開(kāi)速度，降低展開(kāi)時(shí)CPU負(fù)載，解決展開(kāi)時(shí)鏡頭旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的圖像錯(cuò)位問(wèn)題，提出一種基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法。首先對(duì)全景圖進(jìn)行角度預(yù)處理，然后將全景圖劃分成8個(gè)對(duì)稱(chēng)的扇形區(qū)并計(jì)算其中一個(gè)區(qū)域的展開(kāi)坐標(biāo)，最后通過(guò)八區(qū)域映射關(guān)系直接得到其他區(qū)域的展開(kāi)坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)表明，相比于傳統(tǒng)的圖像展開(kāi)算法，該算法能減少約60%的計(jì)算時(shí)間，對(duì)多幅圖像連續(xù)展開(kāi)時(shí)CPU占用率降低約5%，更加適用于高清成像設(shè)備的連續(xù)圖像展開(kāi)需求。

關(guān)鍵詞：全景圖；圖像展開(kāi)；映射變換；沿軸向旋轉(zhuǎn)；實(shí)時(shí)性

1　概述

為了在一幅圖像中獲取更多的像素信息，工程上常用的方法有廣角攝像頭、魚(yú)眼攝像頭和基于反射鏡的全景攝像頭，其中基于反射鏡的全景成像技術(shù)由于其低廉的成本和優(yōu)質(zhì)的成像效果被廣泛認(rèn)可。

但是，由于反射鏡是將四周的光路投影到平面上形成一幅環(huán)狀圖，存在著不利于人眼直接觀(guān)測(cè)、不利于后期拼接處理等問(wèn)題，在實(shí)際應(yīng)用中就需要將環(huán)狀圖展開(kāi)成便于人眼觀(guān)測(cè)的帶狀圖。C. A. Glasbey、Heung-Yeung、趙啟文 等人提出了一系列的全景圖展開(kāi)算法，但這些算法時(shí)間復(fù)雜度高，硬件資源消耗大，不適用于高分辨率成像設(shè)備的圖像實(shí)時(shí)展開(kāi)需求。祝小蜜、張曉頔提出一種象限復(fù)用的圖像展開(kāi)算法，根據(jù)四個(gè)象限的對(duì)稱(chēng)關(guān)系降低展開(kāi)時(shí)的重復(fù)計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，但此方法沒(méi)有考慮到鏡頭沿軸向轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)造成的展開(kāi)圖錯(cuò)位問(wèn)題，在工程中無(wú)法應(yīng)用。本文提出一種基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法，角度預(yù)處理解決圖像旋轉(zhuǎn)時(shí)錯(cuò)位問(wèn)題，通過(guò)映射變換實(shí)現(xiàn)八區(qū)域像素復(fù)用，減少CPU的計(jì)算量，達(dá)到降低算法時(shí)間復(fù)雜度，減少硬件消耗的目的。

2　傳統(tǒng)全景圖展開(kāi)算法

對(duì)全景圖像進(jìn)行展開(kāi)處理時(shí)，要根據(jù)全景圖的坐標(biāo)反推帶狀平面展開(kāi)圖的二維直角坐標(biāo)，并將全景圖中該點(diǎn)的像素值賦給相應(yīng)的帶狀展開(kāi)圖上的點(diǎn)，最終得到完整的全景圖像的帶狀平面展開(kāi)圖。

2.1 傳統(tǒng)的全景圖展開(kāi)算法

C. A. Glasbey、Heung-Yeung等人提出一種全景圖展開(kāi)算法，首先建立平面直角坐標(biāo)系，并繪制一個(gè)空白的帶狀圖，其次計(jì)算全景圖上所有像素點(diǎn)在帶狀圖上的投影坐標(biāo)，最后將全景圖中的像素按照投影坐標(biāo)信息拷貝至空白帶狀圖中。全景圖和帶狀展開(kāi)圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖1，圖2所示。

圖1　全景圖

圖2　坐標(biāo)變換后的帶狀展開(kāi)圖

設(shè)全景圖外圓半徑為R，內(nèi)圓半徑為r ，則帶狀展開(kāi)圖的長(zhǎng)為2π R,如果以為展開(kāi)步長(zhǎng)間隔，則帶狀展開(kāi)圖上的相鄰橫坐標(biāo)點(diǎn)間的變化反應(yīng)到原始圖像上就是角度為的變化，因此全景圖像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的直角坐標(biāo)表示為：

其中θ0為全景圖展開(kāi)起始角度與坐標(biāo)軸y 軸正方向的夾角，為全景圖的圓心坐標(biāo)。

圖像展開(kāi)步驟如下：

3)在ρ不變的情況下增大θ的取值，帶入公式（1）中，將得到的像素點(diǎn)依次填入新坐標(biāo)系定義域；

4)增大ρ的取值，然后重復(fù)步驟3)，直到ρ取遍整個(gè)定義域，此時(shí)就將一副全景圖展開(kāi)為帶狀展開(kāi)圖。的對(duì)應(yīng)行中，直到θ取遍整個(gè)

在上述展開(kāi)過(guò)程中，步驟3)和步驟4)為核心展開(kāi)過(guò)程，會(huì)對(duì)整個(gè)全景圖進(jìn)行遍歷，進(jìn)行像素拷貝操作，不僅運(yùn)算速度慢，而且占用大量系統(tǒng)資源。

2.2 象限復(fù)用的圖像展開(kāi)算法

祝小蜜、張曉頔提出一種象限復(fù)用的圖像展開(kāi)算法。該方法的中心思想是利用對(duì)稱(chēng)變換原理對(duì)已有的1/4的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行復(fù)用，挖掘這些區(qū)域之間的對(duì)稱(chēng)關(guān)系，從而達(dá)到全景圖快速展開(kāi)的目的。展開(kāi)示意圖如圖3所示。

圖3　象限復(fù)用的圖像展開(kāi)算法展開(kāi)示意

展開(kāi)步驟如下：

第1)、2)步與2. 1所述展開(kāi)算法相同；

3)在ρ不變的情況下增大θ的取值，帶入式（1）中，將得到的像素點(diǎn)依次填入新坐標(biāo)系O( x, y )的對(duì)應(yīng)行中，其中θ∈[0,90 )； 4)增大ρ的取值，然后重復(fù)步驟3)，直到ρ取遍整個(gè)定義域；5)建立映射關(guān)系，復(fù)用第一象限已經(jīng)計(jì)算出來(lái)的點(diǎn)坐標(biāo)，使之覆蓋整個(gè)全景圖范圍。映射關(guān)系如式（2）所示。

上述展開(kāi)過(guò)程中，第二三四象限的點(diǎn)坐標(biāo)不需要計(jì)算，只需通過(guò)式（2）進(jìn)行簡(jiǎn)單的坐標(biāo)變換就可得到，將展開(kāi)一幅圖像的計(jì)算量降低為原來(lái)的四分之一。但上述算法存在一個(gè)問(wèn)題，若全景圖像的起始展開(kāi)位置不是0°或發(fā)生旋轉(zhuǎn)，則象限復(fù)用后展開(kāi)圖會(huì)發(fā)生錯(cuò)位。

3　基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法

為進(jìn)一步提高圖像展開(kāi)速度，并解決全景圖從任意位置展開(kāi)的問(wèn)題，本文提出一種基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法。該算法首先對(duì)全景圖進(jìn)行初始化，記錄全景圖的初始展開(kāi)角度并進(jìn)行歸零化，之后使用八區(qū)域映射復(fù)用變換計(jì)算展開(kāi)圖的點(diǎn)坐標(biāo)，最后根據(jù)初始展開(kāi)角度將展開(kāi)圖像素循環(huán)偏移，最終實(shí)現(xiàn)從任意角度展開(kāi)全景圖的功能。該算法的示意圖如圖4所示。

圖4　基于映射變換的全景圖展開(kāi)算法示意圖

首先記錄全景圖的初始展開(kāi)角度?，并計(jì)算展開(kāi)圖的循環(huán)偏移量。將全景圖置于平面直角坐標(biāo)系中，環(huán)心位于坐標(biāo)原點(diǎn)，則全景圖被x 軸、y 軸、y= x 、y=? x四條線(xiàn)分割成8個(gè)扇形區(qū)域。通過(guò)分析成像特征可知，若θ∈[0,45)區(qū)域的點(diǎn)p1( x , y )已知，則圖像中其他區(qū)域的點(diǎn)均可通過(guò)映射變換計(jì)算。其變換關(guān)系如式（3）所示：

算法的流程圖如圖5：

圖5　基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法流程圖

算法展開(kāi)過(guò)程如下：

5)取ρ=r, θ= 0，根據(jù)式（1）計(jì)算出該像素點(diǎn)在坐標(biāo)系O( x, y )的坐標(biāo)，并將該點(diǎn)作為新直角坐標(biāo)系O′( x, y )的原點(diǎn)

6)在ρ不變的情況下增大θ的取值，帶入公式（1）中，將得到的像素點(diǎn)依次填入新坐標(biāo)系O′( x, y )的對(duì)應(yīng)行中，其中θ∈[0,45 )；

7)增大ρ的取值，然后重復(fù)步驟6，直到ρ取遍整個(gè)定義域。

8)建立映射關(guān)系，復(fù)用θ∈[0,45 )部分計(jì)算出來(lái)的點(diǎn)坐標(biāo)，使之覆蓋整個(gè)全景圖范圍。映射關(guān)系如式（3）所示。

9)根據(jù)步驟4計(jì)算出來(lái)的循環(huán)偏移量將展開(kāi)圖進(jìn)行循環(huán)偏移變換。此時(shí)就將一副全景圖從任意角度展開(kāi)為帶狀展開(kāi)圖。

展開(kāi)的偽代碼描述如下：

4　算法分析與實(shí)驗(yàn)

4.1 復(fù)雜度分析

完整的圖像展開(kāi)算法包括原始圖像采集、展開(kāi)圖像素坐標(biāo)計(jì)算和展開(kāi)圖像素平移三個(gè)階段。其中原始圖采集和展開(kāi)圖像素平移兩個(gè)階段無(wú)論傳統(tǒng)算法還是改進(jìn)算法所占用的CPU周期都是相同的，區(qū)別就在展開(kāi)圖像素坐標(biāo)計(jì)算這一階段。假設(shè)原始圖片像素個(gè)數(shù)為n，那么像素平移這一步驟的時(shí)間復(fù)雜度為O( n )，因此，減少需要計(jì)算的像素個(gè)數(shù)會(huì)使整個(gè)算法性能有較大的提升。

傳統(tǒng)展開(kāi)算法對(duì)全景圖中每個(gè)有效像素點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)計(jì)算，并根據(jù)新坐標(biāo)重新排列像素，而本文提出的基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法充分挖掘像素間的位置變換關(guān)系，通過(guò)八區(qū)域映射變換，將坐標(biāo)計(jì)算工作大大簡(jiǎn)化，在降低CPU工作量的同時(shí)有效減少計(jì)算時(shí)間，提高圖像展開(kāi)效率。

4.2 算法性能仿真試驗(yàn)

為了測(cè)試的準(zhǔn)度，本算法在仿真時(shí)設(shè)置了最高的程序的線(xiàn)程優(yōu)先級(jí)，并在低負(fù)載的情況下完成測(cè)試；采用統(tǒng)一的硬件環(huán)境：Intel(R) Core(TM) i5-3470 CPU @ 3.2GHz，4G 內(nèi)存。軟件環(huán)境采用Java JDK7.0，IDE使用NETBeans7.4。

為了測(cè)試新算法的加速比與穩(wěn)定性，在相同的上述環(huán)境中，對(duì)5組常見(jiàn)分辨率的全方圖進(jìn)行展開(kāi)測(cè)試分析和比較。同樣取100組數(shù)據(jù)取平均值，傳統(tǒng)算法與本文提出的基于映射變換的展開(kāi)算法比較如表 1 所示，象限復(fù)用算法與映射變換算法的比較如表2所示。

從上表中看出，本文提出的基于映射變換的全景圖展開(kāi)算法在時(shí)間復(fù)雜度和CPU負(fù)載上有明顯的降低，且分辨率越高的全方位圖像展開(kāi)時(shí)并行效率越明顯。

表1　傳統(tǒng)算法與映射變換算法在時(shí)間性能和CPU負(fù)載的比較

表2　象限復(fù)用算法與映射變換算法在時(shí)間性能和CPU負(fù)載的比較發(fā)

為了測(cè)試新算法的實(shí)時(shí)性，在上述硬件配置的基礎(chǔ)上掛載了大恒DH-CG410圖像采集卡，設(shè)置采集分辨率為800*600，采樣頻率為25幀，采集時(shí)間為5分鐘，單幀圖像展開(kāi)時(shí)間穩(wěn)定在22ms～27ms之間，CPU負(fù)載穩(wěn)定在22.71%～24.18%之間，且展開(kāi)圖視頻未出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象。

5　結(jié)束語(yǔ)

為了滿(mǎn)足高清全景圖采集與實(shí)時(shí)展開(kāi)的需求，本文提出一種基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法。通過(guò)深入挖掘全景圖各個(gè)像素點(diǎn)之間的位置關(guān)系，將現(xiàn)有算法中逐點(diǎn)像素變換過(guò)程改進(jìn)為“一份計(jì)算，七份復(fù)用”的像素映射過(guò)程，在保證展開(kāi)圖質(zhì)量的同時(shí)大幅減少全景圖的展開(kāi)耗時(shí)，降低CPU的計(jì)算負(fù)載，并通過(guò)角度預(yù)處理方法解決了攝像頭旋轉(zhuǎn)時(shí)圖像錯(cuò)位問(wèn)題。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于映射變換的全景圖快速展開(kāi)算法更加適用于高分辨率全景圖的實(shí)時(shí)展開(kāi)工作。

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A algorithm of panoramic picture fast expansion based on mapping transformation

Li Xu,Yan Bin,Liu Yaobo,Wang Bo,Shi Yan,Wang Haoxing
(CCTEG Xi’an Institut,SHAAN XI , XI’AN,710077)

Abstract：To improve the speed of unwrapping panoramic picture,reduce current of CPU during the unwrapping,and fixed image pixels offset staggered which caused by lens rotation,this paper presents a algorithm of panoramic picture fast expansion based on mapping transformation.Start with the angle pretreatment of panoramic picture,then divided the whole panoramic picture into eight symmetric sector areas and calculate the coordinates of one of the eight areas after unwrapping,finally the coordinates of other areas will be find through the mapping relationship of eight areas. The experiment results shows that this new algorithm can reduce the 60% calculation time and the CPU usage will be reduced 5% when multiple images continue unwrapping compare with the traditional image unwrapping algorithm,which more satisfied the requirement of continue image unwrapping in high definition imaging device.

Keywords：panoramic picture;image unwrapping;mapping transformation;longitudinal axis rotation;real-time.

中圖法分類(lèi)號(hào)：TP39

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A