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圖像預(yù)處理指的是對上述全景拍攝設(shè)備采集到的視頻序列進(jìn)行一些常見的圖像處理操作，如對圖像進(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、白平衡不同的問題，如對圖像進(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景綜合成一個(gè)場景的過程，經(jīng)過圖像融合后，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。這些特征可以通過計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部幾何信息來實(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)行對齊，使得它們在空間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)化為三維模型的過程。數(shù)據(jù)重建可以通過網(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)。