Skip to content

基于缝合线及多频带融合的两路视频拼接,运用CUDA加速,可实时部署

Notifications You must be signed in to change notification settings

ajunlonglive/SeamVideoCUDA_2_improves

 
 

Repository files navigation

SeamVideoCUDA_2_improves

基于缝合线及多频带融合的两路视频拼接,运用CUDA加速,可实时部署

处理流程: 1.对每张图进行特征点提取
2.对对特征点进行匹配
3.进行图像配准
4.把图像拷贝到另一幅图像的特定位置
5.对重叠边界进行特殊处理
用SIFT算法来实现图像拼接是很常用的方法,但是因为SIFT计算量很大,所以在速度要求很高的场合下不再适用。 SURF在速度方面有了明显的提高(速度是SIFT的3倍)

得到了两幅待拼接图的匹配点集,接下来我们进行图像的配准,即将两张图像转换为同一坐标下findHomography

多波段融合的基本思想是图像可以分解为不同频率的图像的叠加(类似于傅里叶变换),在不同的频率上,应该使用不同的权重来进行融合, 在低频部分应该使用波长较宽的加权信号(例如高斯核函数中sigma比较大),在高频部分应该使用较窄的加权信号(例如高斯核函数的sigma比较小),其算法如下:
1.计算输入图像的高斯金字塔。
2.计算输入图像的拉普拉斯金字塔。
3.将处于同一级的拉普拉斯金字塔进行融合。例如在拼接缝两侧使用简单的线性融合。记输出图像为,则这里得到
4.将高层的拉普拉斯金字塔依次扩展直至和相同分辨率。我们记做
5.将4中得到的图像依次叠加,则得到最终的输出图像。



左图:

Image text

右图:

Image text

拼接结果:

Image text

About

基于缝合线及多频带融合的两路视频拼接,运用CUDA加速,可实时部署

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • C++ 96.4%
  • Cuda 3.6%