重叠

　　处理过程的第一步就是使两个图像重叠，本文中将使用悉尼一座标志性建筑物的内部全景图。重叠区的像素将在整个重叠区中进行融合处理，也就是说，两个图像将褪色成黑色。这种一般方法相当适用于任何数目的图像，也适用于那些可能并非以矩形方式排列的图像。此处所用的投影机是XGA 1024768重叠区中是256个像素。重叠部分不一定恰好是2次幂，但由于利用纹理和OpenGL对图像进行了混合处理，所以2次幂是最有效的重叠程度取决于所需要的伽玛校正量(参看下文)和混合功能的动态范围。本例中，用128个像素就无法获得与256像素重叠同样好的结果。所以，最终的图像宽度为21024-256=1792个像素，高度为768个像素。

　　下图示意了这两个投影图像，不出所料，重叠区的亮度大于正常图像，因为它受两台投影机的共同作用。用于展示这一全景图的应用程序，一个本机开发的用于观看立体全景图的预看程序，针对OpenGL基图形编写的用OpenGL生成这两个重叠图像是非常容易的因为你只需要在视锥中做相应的改变即可。请注意，这里显示的图像，暗室里拍摄的这些图像的数字照片，展示这些照片有一定难度，因为这些照片的颜色看上去有点褪色。

融合

　　混合就是将一个图像中位于重叠区中的每个像素都乘以某个值，从而使得当它被迭加到另一个图像中其对应的像素上时，能得到期望的像素值。这很容易利用一个取值范围介于0和1之间的函数fx来实现：例如右侧图像中的像素乘以fx左侧图像中相应的像素则乘以1-fx下面给出本文中使用的函数。有许多可能的选择，但我之所以选择这个函数，因为它允许我试验从线性到高度弯曲的精确函数形式,老师大战投影机张曦木。

　　该函数的图形表示如下。请注意，图中的坐标已经被归一化成0表示边缘混合区的开始)和1表示边缘混合区的结束)以右侧图像为例，第一列中的像素被乘以0没有影响)混合区右边缘(第255列)上的像素则被乘以1靠左图像的混合函数则为1曲线如下。混合区的中点上，曲线通过0.5表示每个图像中的像素对最终的像素值的贡献相等。精确的曲率取决于参数“p当p=1时，混合是线性的随着p值的增加，0.5附近的跃变越来越陡峭，p=1很可能导致混合区的边缘上出现可见的阶跃。本文件中的所有例子均采用p=2边缘混合是通过放置一个多边形来实现的上述的边缘混合函数被表示成一个灰度级一维构造。这一构造成的多边形经过适当的混合(OpenGL中的说法)使之能修整图像缓冲存储器中的像素。这种方法的优点就在于，可随意地适于任何OpenGL应用程序，原因在于它正常的几何绘图完成之后进行的一项后处理工作。下图示意了整个混合区上的掩蔽区构造。

　　下面的图像是带双显示器)计算机上所看到之图像的屏幕转储，即乘以上述掩蔽函数后的全景图像。最终获得的投影图像如下，但其中为什么有一个灰色条呢？

　　伽玛校正

　　上述混合函数之所以不够，前面的图像中之所以有一个灰色条，因为我目前为止所介绍的方法，只是增加像素值，而真正需要做的增加图像的亮度级。用于控制像素如何映射成亮度的主函数，就是所谓的显示器的伽玛函数，其典型值介于1.82.2之间。伽玛就是像素值与输出亮度的相关；如果G表示伽玛函数，则输出亮度就是像素值(被归一化为介于01之间)G次幂。幸运的这可以应用采用伽玛的倒数次幂很容易地予以校正。所以，图像像素的完整变换是函数fx1/G和f1-x1/G

　　经过伽玛校正后的边缘混合图像。请注意，一般说来，需要对每个rgb值进行伽玛校正，因为它使用的投影机各不相同。

　　进一步完善是一个经过修正的边缘混合函数，提供混合区中心的某些亮度控制。a取值范围为01如果它大于0.5则混合区的中心变亮；如果它小于0.5则混合区的中心变暗。