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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(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)

將兩個或多個點(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)。