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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行一些常見的圖像處理操作,，如對圖像進行亮度及色彩校正以避免由于拍攝時的一些因素導(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)后的視頻圖像進行變換,，在通過上述配準(zhǔn)操作找到變換矩陣并計算出矩陣中各個參數(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,，因此拼接后會產(chǎn)生拼接縫隙,，另外配準(zhǔn)的誤差也會導(dǎo)致視頻序列的重疊區(qū)域會存在“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,。

點云數(shù)據(jù)處理是指對原始點云數(shù)據(jù)進行加工,、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。點云數(shù)據(jù)處理的流程一般包括以下幾個步驟：

點云預(yù)處理

對原始點云數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換,、選擇,、刪除、降噪,、抽析,、平滑、采樣、缺失點填充等操作,，將不同格式的點云數(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

從點云數(shù)據(jù)中提取各種特征,，如表面法向量,、曲率、特征點等,。這些特征可以通過計算點云數(shù)據(jù)的局部幾何信息來實現(xiàn),，為后續(xù)的點云數(shù)據(jù)處理提供重要的信息。

點云配準(zhǔn)

將兩個或多個點云數(shù)據(jù)集在相同坐標(biāo)系下進行對齊,，使得它們在空間中具有一致的位置和姿態(tài)。在實際應(yīng)用中,，往往需要將多個點云數(shù)據(jù)進行配準(zhǔn),，以獲得更加完整的三維模型。數(shù)據(jù)配準(zhǔn)可以通過計算點云數(shù)據(jù)之間的變換矩陣實現(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,、體素化等方法實現(xiàn)。網(wǎng)格化可以將點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三角網(wǎng)格模型,，體素化可以將點云數(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)實等應(yīng)用提供基礎(chǔ),。