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由于安裝設(shè)計(jì)，以及攝相機(jī)之間的差異，會(huì)造成視頻圖像之間有縮放（鏡頭焦距不一致造成）、傾斜（垂直旋轉(zhuǎn)）、方位角差異（水平旋轉(zhuǎn)），因此物理的差異需要預(yù)先校準(zhǔn)，得到一致性好的圖像，便于后續(xù)圖像拼接。

在實(shí)際應(yīng)用中，全景圖像的獲得往往需要攝像機(jī)以不同的位置排列和不同的傾角拍攝。例如由于機(jī)載或車載特性，相機(jī)的排列方式不盡相同，不能保證相機(jī)在同一面上，如柱面投影不一定在同一個(gè)柱面上，平面投影不一定在同一平面上；另外為了避免出現(xiàn)盲區(qū)，相機(jī)拍攝的時(shí)候往往會(huì)向下傾斜一定角度。這些情況比較常見，而且容易被忽略，直接投影再拼接效果較差。因而有必要在所有圖像投影到某個(gè)柱面（或平面）之前，需要根據(jù)相機(jī)的位置信息和角度信息來獲得坐標(biāo)變換后的圖像。
理論上只要滿足靜止三維圖像或者平面場(chǎng)景的兩個(gè)條件中的任何一個(gè)，兩幅圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系就可以用投影變換矩陣表示，換句話說只要滿足這其中任何一個(gè)條件，一個(gè)相機(jī)拍攝的圖像可以通過坐標(biāo)變換表示為另一個(gè)虛擬相機(jī)拍攝的圖像。

由于每幅圖像是相機(jī)在不同角度下拍攝得到的，所以他們并不在同一投影平面上，如果對(duì)重疊的圖像直接進(jìn)行無縫拼接，會(huì)破壞實(shí)際景物的視覺一致性。所以需要先對(duì)圖像進(jìn)行投影變換，再進(jìn)行拼接。一般有平面投影、柱面投影、立方體投影和球面投影等。
平面投影就是以序列圖像中的一幅圖像的坐標(biāo)系為基準(zhǔn)，將其圖像都投影變換到這個(gè)基準(zhǔn)坐標(biāo)系中，使相鄰圖像的重疊區(qū)對(duì)齊，稱由此形成的拼接為平面投影拼接；柱面投影是指采集到的圖像數(shù)據(jù)重投影到一個(gè)以相機(jī)焦距為半徑的柱面，在柱面上進(jìn)行全景圖的投影拼接；球面投影是模擬人眼觀察的特性，將圖像信息通過透視變換投影到眼球部分，構(gòu)造成一個(gè)觀察的球面；立方體投影是為了解決球面影射中存在的數(shù)據(jù)不宜存儲(chǔ)的缺點(diǎn)，而發(fā)展出來的一種投影拼接方式，它適合于計(jì)算機(jī)生成圖像，但對(duì)實(shí)景拍攝的圖像則比較困難。如下圖4所示，圖像拼接處理流程示意圖。

由于特征點(diǎn)的方法較容易處理圖像之間旋轉(zhuǎn)、仿射、透視等變換關(guān)系，因而經(jīng)常被使用，特征點(diǎn)包括圖像的角點(diǎn)以及相對(duì)于其領(lǐng)域表現(xiàn)出某種奇異性的興趣點(diǎn)。Harris等提出了一種角點(diǎn)檢測(cè)算法，該算法是公認(rèn)的比較好的角點(diǎn)檢測(cè)算法，具有剛性變換不變性，并在一定程度上具有仿射變換不變性，但該算法不具有縮放變換不變性。針對(duì)這樣的缺點(diǎn)，Lowe提出了具有縮放不變性的SIFT特征點(diǎn)。

如上圖5所示，圖像的拼接需要在圖像序列中找到有效的特征匹配點(diǎn)。圖像的特征點(diǎn)尋找直接影響圖像拼接的精度和效率。對(duì)于圖像序列，如果特征點(diǎn)個(gè)數(shù)≥4個(gè)，則很容易自動(dòng)標(biāo)定圖像匹配點(diǎn)；如果特征點(diǎn)很少，圖像拼接往往不能取得較為理想的效果。

 圖像拼接的關(guān)鍵兩步是：配準(zhǔn)(registration)和融合(blending)。配準(zhǔn)的目的是根據(jù)幾何運(yùn)動(dòng)模型，將圖像注冊(cè)到同一個(gè)坐標(biāo)系中；融合則是將配準(zhǔn)后的圖像合成為一張大的拼接圖像。
在多幅圖像配準(zhǔn)的過程中，采用的幾何運(yùn)動(dòng)模型主要有：平移模型、相似性模型、仿射模型和透視模型。
圖像的平移模型是指圖像僅在兩維空間發(fā)生了水平方向和垂直方向的位移，如果攝像機(jī)僅僅發(fā)生了平移運(yùn)動(dòng)，則可以采用平移模型。圖像的相似性模型是指攝像機(jī)本身除了平移運(yùn)動(dòng)外還可能發(fā)生旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，同時(shí)，在存在場(chǎng)景的縮放時(shí)，還可以利用縮放因子 多縮放運(yùn)動(dòng)進(jìn)行描述，因此，當(dāng)圖像可能發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、縮放運(yùn)動(dòng)時(shí)，可以采用相似性模型。圖像的仿射模型是一個(gè)6參數(shù)的變換模型，即具有平行線變換成平行線，有限點(diǎn)映射到有限點(diǎn)的一般特性，具體表現(xiàn)可以是各個(gè)方向尺度變換系數(shù)一致的均勻尺度變換或變換系數(shù)不一致的非均與尺度變換及剪切變換等，可以描述平移運(yùn)動(dòng)、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)以及小范圍的縮放和變形。圖像的透視模型是具有8個(gè)參數(shù)的變換模型，可以完美地表述各種表換，是一種最為精確變換模型。
圖像融合技術(shù)一般可分為非多分辨率技術(shù)和多分辨率技術(shù)兩類。在非多分辨率技術(shù)中主要有平均值法、帽子函數(shù)法、加權(quán)平均法和中值濾波法等。多分辨率技術(shù)主要有高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、對(duì)比度金字塔，梯度金字塔和小波等。

因?yàn)橄鄼C(jī)和光照強(qiáng)度的差異，會(huì)造成一幅圖像內(nèi)部，以及圖像之間亮度的不均勻，拼接后的圖像會(huì)出現(xiàn)明暗交替，這樣給觀察造成極大的不便。
亮度與顏色均衡處理，通常的處理方式是通過相機(jī)的光照模型，校正一幅圖像內(nèi)部的光照不均勻性，然后通過相鄰兩幅圖像重疊區(qū)域之間的關(guān)系，建立相鄰兩幅圖像之間直方圖映射表，通過映射表對(duì)兩幅圖像做整體的映射變換，最終達(dá)到整體的亮度和顏色的一致性。

目前主流成像設(shè)備（包括攝像機(jī)、攝影機(jī)、運(yùn)動(dòng)DV、行車記錄儀、手機(jī)）都是采用“單Sensor+單鏡頭”的成像模式，該模式存在的的兩大問題：
1)    視場(chǎng)角受限，取決于單鏡頭的成像視角，最大不超過180度（采用魚眼鏡頭）；
2)    分辨率受限，受制于單個(gè)Sensor的成像像素，目前最大做到4k（800萬像素）。

但在非常多的視頻應(yīng)用場(chǎng)景下，用戶希望獲得更廣的成像視野、更高的成像清晰度。在單臺(tái)相機(jī)內(nèi)集成多個(gè)圖像傳感器（Image Sensor），并采用Multi-Image視頻拼接融合技術(shù)可實(shí)現(xiàn)寬視角（最大360度）、高清晰（目前最高可達(dá)1億像素）的全景視覺成像效果，大幅度改善和提升了當(dāng)前單Sensor成像的視覺體驗(yàn)。

隨著VR（虛擬現(xiàn)實(shí)）概念和技術(shù)的興起，全景式視覺體驗(yàn)的需求開始在消費(fèi)級(jí)和行業(yè)級(jí)市場(chǎng)得到快速的推廣和普及，面向電影、電視、網(wǎng)絡(luò)直播、視頻分享的視覺類媒體（包括視頻和圖片）對(duì)360全景視頻內(nèi)容的需求愈來愈大。大量的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、上市公司、投資公司開始面向全景、VR/AR開發(fā)相關(guān)產(chǎn)品和投資布局，技術(shù)和資本的雙重力量將加速全景在未來幾年的大規(guī)模普及應(yīng)用。

全景技術(shù)在VR網(wǎng)絡(luò)直播、VR視頻分享、全景影視拍攝、消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)（全景運(yùn)動(dòng)DV、全景無人機(jī)航拍相機(jī)、全景行車記錄儀等）、行業(yè)級(jí)市場(chǎng)（安防、教育、醫(yī)療、遠(yuǎn)程會(huì)議等）有著廣泛的應(yīng)用前景。

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深圳市平安城市全景監(jiān)控項(xiàng)目

機(jī)型：180度1200萬像素（4目*300萬）拼接全景攝像機(jī)

長(zhǎng)春市平安城市全景監(jiān)控項(xiàng)目應(yīng)用

機(jī)型：360度1500萬像素（5目*300萬）拼接全景攝像機(jī)