图像预处理指的是对上述全景拍摄设备采集到的视频序列进行一些常见的图像处理操作，如对图像进行亮度及色彩校正以避免由于拍摄时的一些因素导致的设备焦距不同、曝光参数不同、白平衡不同的问题，如对图像进行去噪处理以去除图像中的高频噪声。这一步中没有固定的操作，而是应该根据序列的特性选用合适的算法进行处理。

图像配准

由于拍摄视角、角度、分辨率、光照等参数的差异，因而待拼接的若干幅图像之间在位置平移、方向旋转、尺度变换、变形扭曲等方面存在一定区别。图像配准过程，就是采用一定的匹配策略，寻找待拼接图像中的特征点在参考图像中的位置，从而得出最能描述待拼接图像之间映射关系的变换模型。常用的变换模型有平移变换模型、刚性变换模型、仿射变换模型及投影变换模型等等。

图像变换

图像变换指的是将配准后的视频图像进行变换，在通过上述配准操作找到变换矩阵并计算出矩阵中各个参数的值，然后将待拼接的图像变换到参考图像的坐标系中，完成统一的坐标变换，以满足拼接的需要。图像变换可以包括旋转、缩放、平移等操作。

图像融合

由于拍摄参数的影响，不同视频序列间在亮度上存在一些差异，因此拼接后会产生拼接缝隙，另外配准的误差也会导致视频序列的重叠区域会存在“鬼影”等瑕疵。图像融合就是将若干图像中的场景综合成一个场景的过程，经过图像融合后，上述瑕疵可以得到一定程度的消除，从而得到重构的全景视频序列。

点云数据处理是指对原始点云数据进行加工、清理、融合、重构等操作，以生成满足特定应用需求的三维模型或其他数据集的过程。点云数据处理的流程一般包括以下几个步骤：

点云预处理

对原始点云数据进行格式转换、选择、删除、降噪、抽析、平滑、采样、缺失点填充等操作，将不同格式的点云数据转化为统一格式，以提高数据的质量和可用性。

特征提取

从点云数据中提取各种特征，如表面法向量、曲率、特征点等。这些特征可以通过计算点云数据的局部几何信息来实现，为后续的点云数据处理提供重要的信息。

点云配准

将两个或多个点云数据集在相同坐标系下进行对齐，使得它们在空间中具有一致的位置和姿态。在实际应用中，往往需要将多个点云数据进行配准，以获得更加完整的三维模型。数据配准可以通过计算点云数据之间的变换矩阵实现，也可以采用ICP算法、特征匹配等方法。

数据重建

将点云数据转化为三维模型的过程。数据重建可以通过网格化、体素化等方法实现。网格化可以将点云数据转化为三角网格模型，体素化可以将点云数据转化为体素模型。数据重建可以为后续的三维建模、虚拟现实等应用提供基础。