超高速高性能门控型三分幅相机

提出了一种改进块匹配宏块分布排列的快速传感器电子稳像算法,通过陀螺传感器测量摄像系统的抖动,利用小范围快速块匹配算法估计局部运动矢量,再运用最小二乘法解算全局运动矢量.小范围快速块匹配算法得到的局部运动矢量准确度高,仅需部分局部运动矢量即可准确解算出全局运动矢量.基于此在保证运动矢量准确度情况下,对块匹配宏块的分布排列进行了改进,从而减少匹配宏块数量加快算法速度.通过对宏块网格模型的分析,得出对小范围快速块匹配算法进行宏块分布改进的方案,进而设计出快速传感器电子稳像算法.仿真及实验表明:运算时间提高89%左右,且算法准确度略高于改进前算法.     

改进块匹配宏块的快速传感器电子稳像方法

提出了一种改进块匹配宏块分布排列的快速传感器电子稳像算法,通过陀螺传感器测量摄像系统的抖动,利用小范围快速块匹配算法估计局部运动矢量,再运用最小二乘法解算全局运动矢量.小范围快速块匹配算法得到的局部运动矢量准确度高,仅需部分局部运动矢量即可准确解算出全局运动矢量.基于此在保证运动矢量准确度情况下,对块匹配宏块的分布排列进行了改进,从而减少匹配宏块数量加快算法速度.通过对宏块网,格模型的分析,得出对小范围快速块匹配算法进行宏块分布改进的方案,进而设计出快速传感器电子稳像算法.仿真及实验表明:运算时间提高89％左右,且算法准确度略高于改进前算法.     

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。     

动态图像序列运动矢量估计算法的研究

运动估计在电子稳像系统中起重要的作用。介绍和比较了几种运动矢量估计算法。为了提高电子稳像系统的性能,提出了在设计电子稳像系统时选取运动矢量估计算法的原则。通过比较应用在航摄图像序列中的投影算法和匹配算法的性能,说明了如何应用运动矢量估计算法的原则。仿真结果表明,根据此原则选取的运动矢量估计算法应用于电子稳像系统是可行的。     

一种补偿平移与旋转运动的快速电子稳像算法

针对视频图像序列的非稳特性,研究了电子稳像算法中灰度投影算法和块匹配算法各自的不足之处,提出了一种快速补偿视频图像序列间平移及旋转运动的稳定成像算法.该算法先采用灰度投影算法估计并补偿视频图像序列间的平移运动,再利用拉普拉斯变换在靠近图像的边缘区域选取几个具有明显特征的小块,运用块匹配算法进行匹配,计算并补偿其旋转运动量,以得到稳定的视频图像序列.通过理论分析和实验验证,表明这种稳像算法具有速度快、准确度高的特点.     

电子稳像的特征点跟踪算法

提出一种利用特征跟踪进行电子稳像的算法,该算法具有计算量小,精度高,有鲁棒性等优点。算法由两部分构成:(1)基于特征点集二维运动模型进行全局运动估计。提取图像的特征点,以其为中心建立特征窗进行块匹配,得到匹配特征点集,根据特征点集内具有稳定相对位置的结构特征,提出距离不变准则,对特征匹配进行验证,以保证各点的局部运动具有良好的全局一致性,从而形成特征点集的全局运动矢量;(2)利用自适应均值滤波去除摄像机抖动。均值滤波器可以有效平滑摄像机的高频抖动,同时滤波器尺寸自适应地根据抖动频率来调整大小,能够防止过稳或欠稳。实验结果表明,该算法能够有效减轻摄像机的旋转和平移抖动。     

基于角点特征的机载摄像系统电子稳像算法

为了消除载体姿态变化和振动造成的视频抖动,提出了一种机载摄像系统的电子稳像算法。将图像分为若干个块,每个块中取一个点作为特征点,采用块匹配算法在局部区域进行特征点匹配,然后利用改进的随机一致性检测算法剔除误匹配的特征点,最后采用卡尔曼滤波算法对图像的运动参数进行滤波,得到稳定后的视频图像。该算法时间复杂度和空间复杂度低,便于在硬件平台上实现,实验结果表明,该算法稳像精度高,精度达到1个像素,适应性好,能较好地实现图像序列稳定。     

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。     

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.     

基于特征匹配的快速鲁棒数字稳像

针对手持移动摄像装置拍摄视频序列相邻帧间存在平移、小角度旋转运动,而且易受噪声、光照变化的影响等问题,提出一种基于优化Oriented FAST and rotated BRIEF(ORB)特征匹配的实时鲁棒电子稳像算法。对相邻帧预处理后用Oriented FAST算子检测特征点,再用Rotated BRIEF描述提取的特征点并采用近邻汉明距离匹配特征点对,然后采用级联滤波去除误匹配点对,最后使用迭代最小二乘法(ILSM)拟合模型参量进行运动补偿实现稳像。图像匹配测试和稳像实验结果表明:基于改进的ORB算法的电子稳像方法补偿每一帧的时间均小于0.1 s,定位精度可达亚像素级,能有效补偿帧间平移旋转运动,而且对噪声和光照变化有较强鲁棒性。经稳像处理后,实拍视频质量明显提高,峰值信噪比（PSNR）平均提高了10 db。     

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。