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。     

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。     

高精度全景补偿电子稳像

针对摄像机拍摄目标过程中自身的随机抖动造成的视频序列不稳定,以及稳像补偿过程中边缘信息的丢失,提出了基于SURF（Speed-up Robust Feature）算法的全景电子稳像方法。首先,运用SURF算法提取当前帧图像和参考帧图像的兴趣点,将两幅图像的兴趣点进行匹配,建立两帧的对应关系。针对兴趣点数目较少及场景中部分区域特征相似的情况,引入了兴趣点位移一致性抑制策略,改进了RANSAC（RANdom SAmple Consensus）误匹配的剔除算法,使得运动矢量的精确度小于1 pixel。然后,判定参考帧的更新策略,获取平滑的运动变量。最后,进行运动补偿,运用图像镶嵌技术对丢失的边缘区域信息进行全景补偿,得到了高精度的全景稳像结果,实验得到的输出视频峰值信噪比（PSNR）提高了33.1%。     

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。     

一种基于特征点跟踪的电子稳像算法

提出一种基于特征点跟踪的稳像算法。该算法从参考帧图像中提取出一组特征点,然后在后续帧中进行基于Kalman滤波的特征点的跟踪,匹配参考帧图像中特征点的坐标和当前图像中基于Kalman滤波修正后得到的特征点的坐标,并通过仿射模型求出位移量及旋转参数,最后进行反向变换,从而得到稳定的视频图像。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。     

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。     

一种基于检测块动态选择的稳像算法

针对包含运动物体视频序列的稳像问题,提出了一种基于运动目标检测的数字稳像算法.该算法运用估计的全局运动参数补偿帧间全局运动,得到运动补偿前帧和当前帧的差值图像,并将差值图像分割成一系列的前景块和背景块,仅跟踪背景块来估计下一轮的全局运动参数.仿真结果表明,提出的稳像算法不仅计算复杂度低,而且估计的全局变换参数具有相当高的帧间变换保真度,可以用于占据半个像面的动目标的视频序列.     

两阶段旋转、平移亚像素数字稳像算法

提出一种稳健的两阶段层次匹配稳像算法, 在频域结合相位相关和谱对消技术对抖动图像序列间的平移和旋转矢量获得亚像素估计精度。算法第一阶段首先在对数极坐标表示下, 利用相位相关法得到图像帧间的旋转角度和整数像素平移参数; 算法第二阶段运用谱对消技术确定亚像素平移参数。在建立参数运动模型的基础上,通过自适应均值滤波确定各帧修正矢量。实验结果表明, 该方法具有亚像素级的稳像精度。     

基于特征点匹配的电子稳像技术

为获得高质量视频输出序列,电子稳像技术常被用来去除成像设备所摄取的图像序列中的随机抖动。本文首先介绍了电子稳像的国内外发展现状。然后,从电子稳像技术中的运动估计模块出发,描述了国内外近年来出现的直接求取运动估计算法以及各种基于特征点匹配的运动估计方法,并对运动校正和运动补偿模块的算法进行了评述。最后综合分析了稳像算法的难点以及未来发展趋势,提出基于特征匹配的电子稳像技术的发展方向。     

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.     

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.     

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.     

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....     

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.     

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。