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编者按：谷歌街景是十年前由谷歌地图推出的一项特色服务，它利用专用街景车进行拍摄，把360度实景拍摄照片放在谷歌地图里，实现了真实世界的全景再现，让用户可以足不出户看天下。发展至今，虽然谷歌街景曾因暴露个人隐私屡遭质疑，国内腾讯地图、百度地图、高德地图等也纷纷推出街景服务参与竞争，但它在技术上的地位依旧无人可撼动。昨日，谷歌官方在博客中介绍了基于光流的一种新算法，可缓解街景车摄像机带来的视差，让这个虚拟世界进一步实现无缝连接。
以下是论智的编译内容：
在2007年，谷歌推出谷歌街景，通过在电脑浏览器中探索街区布局、标志性建筑、博物馆和更多城市全景，用户足不出户就可游遍全球。然而，全景生成是一个非常复杂的过程，需要多台街景车捕捉图像，之后再利用图像混合技术进行拼接，这就带来了一个无法忽视的问题——如何缓解相邻相机间由位置不同造成的视差。它主要体现在两方面，一是角度偏差，二是拼接错位。虽然谷歌曾用近似场景和几何校正反复调整相机，但在图像重叠位置，接缝依然很明显。
为了提供更顺畅的街景图片，近日，谷歌基于光流开发了一种新算法，能有效解决这些问题。这种算法的中心思路是巧妙翘曲每个输入图像，并让它们根据重叠区域连接在一起。这项工作需要细致的操作，避免引入其他类型的视觉假象，同时，它对不同场景的几何分布、光线条件、校准治疗等诸多条件有较高要求。为了简化排列图像的任务和满足计算需求，谷歌把整个过程分为两步。
光流
首先，谷歌需要找到每队图像重叠区域的像素位置，利用PhotoScan和相应技术，工作人员可以计算出两图之间的光流。这提供了一个光滑而又密集的对应字段。之后，他们列出采样计算效率的对应关系。据了解，即便样本中没有足够的视觉结构，光流产生的结果依然振奋人心。
全局优化
第二步是翘曲图像，同时调整所有重叠区中的对应点。当图片进行拼接时，重叠区图像先扭曲，再对齐，这是十分具有挑战性的，因为重叠区只占整张图片的一小部分，这种扭曲极易出现欠约束的问题。为了使整个图像更流畅，谷歌针对空间扭曲制作了一个流场。
这种方法有些类似Shum & Szeliski提出的“去鬼影”做法，两者的主要区别在于谷歌街景的对应关系更光滑、密集，同时他们对重叠部分采取的做法是翘曲而不是线性优化。这些改进是有意义的，结果证明，谷歌的新算法优化效果更好，且不易出现新的视觉假象。
这一点很重要，因为这个算法面向的是数以十亿计的各地街景图像，在下面的例子中，谷歌介绍了新算法的具体效果。
目前，该算法已被添加到谷歌街景中，有条件访问的读者可以前去体验新版无缝街景。
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