鲁棒的车载红外视频电子稳像算法

针对车辆行进中,红外热像仪拍摄的视频序列存在复杂的随机抖动,提出基于BRISK特征点匹配的运动估计算法,计算出高精度全局运动矢量,同时对于特征点匹配时出现误匹配及场景中存在前景运动物体的情况,采用模糊聚类法分离全局运动和局部运动,提高了算法的鲁棒性。提出了基于Kalman粒子滤波算法,有效实现了复杂扫描运动和随机抖动的分离,并利用双线性插值法进行图像补偿。采用快速图像拼接法进行未定义区域处理,实现了图像全景输出。还利用车载红外热像仪实际拍摄的红外视频进行了稳像实验。实验结果表明,视频序列获得了很好的稳像效果,能够满足实际应用要求。     

抗前景干扰的自适应电子稳像算法

针对场景中存在前景目标运动的抖动视频,提出一种抗前景干扰的自适应电子稳像算法.算法以视觉对运动的感知为指导,采用基于块的三帧间差分,利用时空一致性快速剔除运动前景区域;改进传统Harris算子,用网格筛选和显著度排序,对背景区域进行全局显著特征点的提取和配准,保证全局配准准确度;用统计分布的距离准则去除误匹配点,无需特征点迭代运算,提高了全局运动估计的速度和准确度.在Sage-Husa自适应运动滤波方法的基础上,改进了修正过程噪音和观测噪音的统计特性,模拟摄像机低频匀速运动的视觉平滑效果,有效解决摄像机抖动中存在的扫描运动.在Intel酷睿2四核2.33GHz的微机上用VC++进行实验,结果表明,该算法对320×240像素的视频序列能够达到22fps的处理能力,可以实时稳定含较大或多运动前景目标的复杂抖动视频,输出视觉完整流畅的真实扫描场景.     

基于特征匹配和校验的鲁棒实时电子稳像

提出了一种基于特征点匹配和校验的鲁棒实时电子稳像算法.首先利用Kanade-Lucas-Tomasi角点检测器提取参考帧和当前帧的特征点,并用绝对误差和准则进行特征点匹配|在校验阶段,提出一种能够有效剔除前景运动物体特征点和错误匹配点的空间位置不变准则|最后,在相似运动模型下,利用最小二乘法求解全局运动矢量进行运动补偿.实验证明:该算法满足实时性要求,对视频的平移、旋转、缩放运动都有较好的稳像效果,并对运动物体具有鲁棒性.     

基于最小生成树与改进卡尔曼滤波器的实时电子稳像方法

为解决稳像过程中局部运动分量导致的全局运动估计不准确问题,提出了一种实时电子稳像方法.该方法提出基于最小生成树的特征点迭代筛选算法,采用相邻帧图像特征点最小生成树的相似度衡量特征点匹配精度,剔除错误匹配的特征点和局部运动前景上的特征点,避免了局部运动分量的影响.采用自适应加权法修正相邻帧之间的仿射变换矩阵,解决由于运动前景遮挡造成的背景特征点数量稀少进而导致的稳像晃动问题.针对相机跟拍与随机抖动分量混合问题,提出基于运动矢量队列的双卡尔曼滤波器,自适应地修正卡尔曼滤波器的测量噪声协方差,动态调整滤波平滑性能,有效处理同时包含相机跟拍运动与随机抖动分量的视频,保留相机跟拍分量.实验表明,该方法对于视频图像中包含局部前景运动和相机跟拍运动的情况,对比其他3种方法,仍可以保持良好的稳像效果;在Intel Core i53.30GHz CPU下,对于640×360分辨率的彩色图像序列可达到40FPS的稳像帧率,并且运算过程中无需利用下一帧图像信息,具有实时稳像的优点.     

基于特征匹配和校验的鲁棒实时电子稳像

提出了一种基于特征点匹配和校验的鲁棒实时电子稳像算法.首先利用Kanade-LucasTomasi角点检测器提取参考帧和当前帧的特征点,并用绝对误差和准则进行特征点匹配;在校验阶段,提出一种能够有效剔除前景运动物体特征点和错误匹配点的空间位置不变准则;最后,在相似运动模型下,利用最小二乘法求解全局运动矢量进行运动补偿....     

多模自适应电子稳像算法研究

电子稳像算法的主要目的是解决摄像机随机运动导致的图像序列的帧间抖动问题。根据摄像机成像模型,推导了摄像机平移振动和旋转运动对图像运动的影响,阐明了电子稳像算法中各种图像运动模型的物理成因,指出了模型之间的内在联系。提出了一种多模自适应电子稳像算法,根据摄像机工作时图像序列抖动的剧烈程度,自适应地选择适当的图像运动模型和相应的运动估计方法。实验结果表明,该算法在各种情况下都能实现对图像序列的高精度稳定,有效地提高了电子稳像算法的适用性。     

基于角点匹配的电子稳像算法

提出了一种基于角点匹配的电子稳像算法。分析了Harris角点检测的原理。获得角点后,根据相邻帧对应角点的坐标分布,建立当前帧与参考帧的映射关系,并运用仿射变换模型,以最小二乘解的形式获得帧间全局运动估计矢量。最后,采用Kalman滤波器对运动估计矢量作低通滤波,平滑运动参数,获得运动补偿矢量,实现视频序列的实时稳像。实验表明该算法较好地去除了视频序列的高频抖动,同时保留了摄像机的主动运动,稳像后视频序列的峰值信噪比明显提高。     

一种基于特征块匹配的电子稳像方法

提出一种基于特征模块匹配的图像稳定的算法.该算法自适应地搜索图像特征模块进行后续稳像操作.在稳像过程中,提出一种图像特征匹配的快速算法,匹配得到局部运动矢量,然后对匹配结果进行一致性检验,最后采用可变窗口宽度的均值滤波法对图像序列运动轨迹滤波.试验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足实时性要求.     

一种改进的代表点匹配算法在稳像技术中的应用

提出一种用于电子稳像技术改进的代表点匹配算法。通过合理的划分区域,保证在区域内各点运动的一致性,利用代表点匹配算法确定各区域内的运动矢量,并把其代入变换模型可得关于旋转、平移和变焦等信息的线性方程组,求其方程的解得全局运动矢量。利用该方法的特点是,具有速度快,并能求出平移运动和旋转运动参数,实现图像运动的平移和旋转补偿。实验表明,改进的稳像算法对于提高动态图像的稳定性具有较好的效果。     

基于灰度信息的动场景视频序列中运动对象的提取

提出了一种基于视频序列灰度信息的运动对象提取方法。该方法采用改进的Sobel算子提取边缘图像,依据边缘信息将视频图像分割为不同的灰度连续区域。在各灰度连续区域中,选取特征点进行匹配获得特征点对。根据特征点对合并灰度连续区域,获得全局运动参数。采用具有自适应帧间隔的帧差交集法,获得图像中运动对象区域。结合灰度信息和运动信息,分割出运动对象。实验结果表明,该算法可以有效地将运动对象从视频序列中提取出来。     

电子稳像中的运动补偿矢量处理方法的研究

在摄像系统中通过帧间匹配获取帧间运动矢量,进行滤波处理,将镜头的合理运动矢量与由光学系统载体不稳定带来的图像抖动噪声相分离,得出实际用于补偿的位移矢量。提出了多矢量平均算法,结合系统的实用要求改善其对载体合理运动的响应,使系统可以在运动拍摄中也保持图像稳定,不会因为增加了稳像功能对合理的拍摄过程有太大的影响。经过软件模拟和在硬件电子稳像平台上的实际验证,证明该算法简单可靠,在合理采集运动矢量的基础上可以达到很好的稳像效果。     

基于时间序列预测的电子稳像算法研究

块匹配电子稳像算法是一种稳定性好、准确度高的电子稳像算法.块匹配算法在目标区域中从起始点到匹配点进行搜索时,需要对图像块进行反复匹配,计算量大、实时性差成为限制其应用的主要问题.本文从缩小块匹配算法搜索范围的思想出发,提出了一种利用时间序列预测来确定最优搜索起始点的电子稳像算法.根据图像序列全局运动矢量的内部统计特性,选择合适的时间序列模型;采用AIC准则和Durbin-Levinson递推算法估计模型的阶次和参量,并通过残差检验对模型进行检验和更新.利用建立的时间序列模型和历史数据对当前时刻全局运动矢量进行最优预测,并将其作为搜索起点来进行下一步精确搜索.实验结果证明,时间序列预测方法有效缩小了块匹配算法的搜索范围,使计算速度得到较大幅度的提高,并可直接推广到其它电子稳像算法中.     

一种基于灰度投影算法的电子稳像方法

针对图像序列的抖动,研究了摄像机的抖动和正常扫描这两种运动的特点,提出了一种带运动修正的投影稳像算法PMCA.该算法首先利用灰度投影算法求出原始序列运动矢量,然后采用平均值滤波对这些运动矢量进行了处理,为了防止由前一稳定帧补偿带来的错误传播,又做了运动修正,使用原始帧代替稳定帧作为待补偿帧.实验结果表明PMCA算法可以明显减轻序列抖动现象,而且能实时跟随真实扫描场景.     

基于特征匹配的电子稳像优化技术

针对特征匹配的电子稳像算法存在特征点提取耗时多、准确度不高以及特征点误匹配等问题,从特征点提取及特征点匹配两个方面采取了优化措施,采用基于快速分割特征点提取算法更快地提取特征点,并把特征点定位准确度提高到亚像素级;引入随机采样一致性算法消除误匹配的特征点对,减少场景中局部运动的影响,提高了全局运动参量的估计准确性.实验结果表明,经优化技术处理后,视频稳像准确度高、速度快,能够在存在平移、缩放、旋转及局部有相对运动等情况时保持良好的视频稳像效果.     

基于特征匹配的电子稳像优化技术

针对特征匹配的电子稳像算法存在特征点提取耗时多、准确度不高以及特征点误匹配等问题,从特征点提取及特征点匹配两个方面采取了优化措施,采用基于快速分割特征点提取算法更快地提取特征点,并把特征点定位准确度提高到亚像素级;引入随机采样一致性算法消除误匹配的特征点对,减少场景中局部运动的影响,提高了全局运动参量的估计准确性.实验结果表明,经优化技术处理后,视频稳像准确度高、速度快,能够在存在平移、缩放、旋转及局部有相对运动等情况时保持良好的视频稳像效果.     

基于赋权连接图的增量式运动恢复结构算法北大核心CSCD

运动恢复结构算法(structure from motion, SfM)是一种通过计算图像匹配关系,恢复出相机位姿和目标三维结构的重建算法。提出一种基于赋权视角连接图的增量式运动恢复结构算法。首先建立基于图像对立体匹配质量的赋权连接图,量化了图像两两之间的匹配关系;其次在赋权连接图中边的权重的基础上,搜索度数感知的最佳初始种子对;最后根据已重建顶点的连通性构建下一张最佳图像候选集,设计了基于顶点度数与特征点分布的下一张最佳图像评价算法。在公开数据集上实验结果显示,本文算法在重建质量、相机校准率和点云生成数量的表现优于现有先进的运动恢复结构算法,相比基准对比算法,本文算法在不同数据集上平均重建耗时至少降低了19%,点云生成速率至少提升了21%。     

电子稳像的分层位平面全局运动估计算法

提出一种分层位平面匹配的快速全局运动估计算法.算法充分利用多分辨率思想,在每一层选用不同位平面进行匹配以找到运动矢量|利用层内块运动的空间相关性和层间矢量传递性,来自适应地选择搜索起始点|同时设定阈值,对运动矢量满足准确度的子块,直接结束搜索|将所得到的各子块的运动矢量作为集合,根据其统计规律,找到出现概率最大的样本作为正确的全局运动矢量.实验表明,该算法计算速度快,且与块匹配全搜索相比,其误差小于半个像素,能够达到快速准确进行全局运动估计的能力.     

电子稳像的分层位平面全局运动估计算法

提出一种分层位平面匹配的快速全局运动估计算法.算法充分利用多分辨率思想,在每一层选用不同位平面进行匹配以找到运动矢量;利用层内块运动的空间相关性和层间矢量传递性,来自适应地选择搜索起始点;同时设定阈值,对运动矢量满足准确度的子块,直接结束搜索;将所得到的各子块的运动矢量作为集合,根据其统计规律,找到出现概率最大的样本作为正确的全局运动矢量.实验表明,该算法计算速度快,且与块匹配全搜索相比,其误差小于半个像素,能够达到快速准确进行全局运动估计的能力.     

基于图像的三维刚体运动估计算法比较

基于图像特征点对应估计三维刚体运动是计算机视觉的一个基本问题。对四种常用的运动估计算法,包括基于三维特征点的奇异值分解法、正交分解法、单位四元数法和基于二维特征点的"8点算法",通过大量仿真实验和一个机载目标运动光测系统进行了精度,稳定性和效率的比较。结论表明,基于三维特征的算法比基于二维特征的算法精度高、稳定性好,效率高。其中在基于三维特征的算法中,奇异值分解法效率更高,单位四元数法稳定性更好,在基于二维特征的算法中采用非线性优化是必须的,而增加特征点数和降低噪声水平对四种算法都能提高精度。讨论了这些结论对解决实际问题的作用。     

一种基于特征跟踪的视频序列稳像算法

提出一种基于特征跟踪的视频序列稳像算法.该算法从视频序列的参考帧中提取出一组角点特征,然后在后续帧中基于模糊Kalman滤波进行特征窗跟踪,通过比较各帧图像中特征窗间的对应关系计算出补偿摄像机运动所必需的参数,使用这些参数将后续帧向参考帧对准,从而得到稳定的视频序列.实验结果表明该算法稳像效果好,运算复杂度低,且具有较强的鲁棒性.