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圖像預(yù)處理指的是對(duì)上述全景拍攝設(shè)備采集到的視頻序列進(jìn)行一些常見(jiàn)的圖像處理操作，如對(duì)圖像進(jìn)行亮度及色彩校正以避免由于拍攝時(shí)的一些因素導(dǎo)致的設(shè)備焦距不同,、曝光參數(shù)不同、白平衡不同的問(wèn)題,，如對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理以去除圖像中的高頻噪聲,。這一步中沒(méi)有固定的操作，而是應(yīng)該根據(jù)序列的特性選用合適的算法進(jìn)行處理,。

圖像配準(zhǔn)

由于拍攝視角,、角度、分辨率,、光照等參數(shù)的差異,，因而待拼接的若干幅圖像之間在位置平移、方向旋轉(zhuǎn),、尺度變換,、變形扭曲等方面存在一定區(qū)別。圖像配準(zhǔn)過(guò)程,，就是采用一定的匹配策略,，尋找待拼接圖像中的特征點(diǎn)在參考圖像中的位置，從而得出最能描述待拼接圖像之間映射關(guān)系的變換模型,。常用的變換模型有平移變換模型,、剛性變換模型、仿射變換模型及投影變換模型等等,。

圖像變換

圖像變換指的是將配準(zhǔn)后的視頻圖像進(jìn)行變換,，在通過(guò)上述配準(zhǔn)操作找到變換矩陣并計(jì)算出矩陣中各個(gè)參數(shù)的值，然后將待拼接的圖像變換到參考圖像的坐標(biāo)系中,，完成統(tǒng)一的坐標(biāo)變換,，以滿足拼接的需要。圖像變換可以包括旋轉(zhuǎn),、縮放,、平移等操作。

圖像融合

由于拍攝參數(shù)的影響,，不同視頻序列間在亮度上存在一些差異,，因此拼接后會(huì)產(chǎn)生拼接縫隙，另外配準(zhǔn)的誤差也會(huì)導(dǎo)致視頻序列的重疊區(qū)域會(huì)存在“鬼影”等瑕疵,。圖像融合就是將若干圖像中的場(chǎng)景綜合成一個(gè)場(chǎng)景的過(guò)程,，經(jīng)過(guò)圖像融合后，上述瑕疵可以得到一定程度的消除,，從而得到重構(gòu)的全景視頻序列,。

點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理是指對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行加工,、清理、融合,、重構(gòu)等操作,，以生成滿足特定應(yīng)用需求的三維模型或其他數(shù)據(jù)集的過(guò)程。點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的流程一般包括以下幾個(gè)步驟：

點(diǎn)云預(yù)處理

對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,、選擇,、刪除、降噪,、抽析,、平滑、采樣,、缺失點(diǎn)填充等操作,，將不同格式的點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一格式，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性,。

特征提取

從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取各種特征,，如表面法向量、曲率,、特征點(diǎn)等。這些特征可以通過(guò)計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部幾何信息來(lái)實(shí)現(xiàn),，為后續(xù)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理提供重要的信息,。

點(diǎn)云配準(zhǔn)

將兩個(gè)或多個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集在相同坐標(biāo)系下進(jìn)行對(duì)齊，使得它們?cè)诳臻g中具有一致的位置和姿態(tài),。在實(shí)際應(yīng)用中,，往往需要將多個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，以獲得更加完整的三維模型,。數(shù)據(jù)配準(zhǔn)可以通過(guò)計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的變換矩陣實(shí)現(xiàn),，也可以采用ICP算法、特征匹配等方法,。

數(shù)據(jù)重建

將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維模型的過(guò)程,。數(shù)據(jù)重建可以通過(guò)網(wǎng)格化、體素化等方法實(shí)現(xiàn),。網(wǎng)格化可以將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三角網(wǎng)格模型,，體素化可以將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為體素模型。數(shù)據(jù)重建可以為后續(xù)的三維建模,、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用提供基礎(chǔ),。