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.     

基于多帧参考的整帧丢失错误掩盖算法

为了解决视频传输中整帧图像丢失的误差扩散问题,提出了一种基于多参考帧运动矢量外推的整帧丢失错误掩盖算法.通过对多个参考帧的运动矢量外推得到丢失块的候选运动矢量集;采用多参考帧边界匹配准则进行丢失帧和其后续帧的误差估计,并选择丢失块的最优运动矢量;最后采用自适应的重叠块运动补偿方法重建丢失帧.实验结果表明,该算法在恢复整帧图像的同时,有效地降低了视频序列中整帧图像丢失的误差扩散影响,与已有算法比较,该算法恢复的视频序列平均峰值信噪比提高了0.5～1dB,具有更好的错误掩盖效果.     

基于多帧参考的整帧丢失错误掩盖算法

为了解决视频传输中整帧图像丢失的误差扩散问题,提出了一种基于多参考帧运动矢量外推的整帧丢失错误掩盖算法.通过对多个参考帧的运动矢量外推得到丢失块的候选运动矢量集|采用多参考帧边界匹配准则进行丢失帧和其后续帧的误差估计,并选择丢失块的最优运动矢量|最后采用自适应的重叠块运动补偿方法重建丢失帧.实验结果表明,该算法在恢复整帧图像的同时,有效地降低了视频序列中整帧图像丢失的误差扩散影响,与已有算法比较,该算法恢复的视频序列平均峰值信噪比提高了0.5~1 dB,具有更好的错误掩盖效果.     

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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

运动背景下的帧间稳像技术

针对运动背景下帧间稳像技术,提出了一种带运动矢量修正的灰度投影运动估计算法。采用该算法分别对当前帧和参考帧的行、列计算灰度投影序列;将当前帧投影序列局部分块,分别将每一分块与参考帧行、列投影曲线进行互相关计算,得到基于局部投影的行、列运动矢量集合;以分块区域的相关置信度为权系数衡量参数,计算每一分块的像素位移权值,从而计算某一方向帧间的加权运动矢量。实验结果表明：该方法可以使运动目标造成的影响只作用于其中若干个局部分块,而其他分块不受此影响,尽可能保证稳像的准确性。采用该方法稳像后的图像与参考帧图像的均方根误差（RMSE）值明显下降,与参考帧图像更加吻合。     

基于相位相关的亚像素配准技术及其在电子稳像中的应用

介绍一种基于相位相关的图像配准方法,并将该方法应用于序列图像的运动检测,通过运动补偿,实现了序列图像的稳定输出。采用相位相关配准方法对序列图像进行亚像素精度配准,运用基于最小二乘的曲面拟合法,估计当前图像相对参考图像的亚像素级的平移量。在补偿图像运动时,为保证亚像素级的补偿精度,采用平滑算法,避免在图像补偿时出现马赛克现象。最后,对样本图像进行了亚像素级位移配准和图像补偿对比实验。实验结果表明,提出的方法可以检测到0．01pixel的运动量,最大配准误差为0．008pixel;采用亚像素级运动量补偿图像,最大误差〈0．5。     

News Video Summarization Combining SURF and Color Histogram Features

Because the data volume of news videos is increasing exponentially, a way to quickly browse a sketch of the video is important in various applications, such as news media, archives and publicity. This paper proposes a news video summarization method based on SURF features and an improved clustering algorithm, to overcome the defects in existing algorithms that fail to account for changes in shot complexity. Firstly, we extracted SURF features from the video sequences and matched the features between adjacent frames, and then detected the abrupt and gradual boundaries of the shot by calculating similarity scores between adjacent frames with the help of double thresholds. Secondly, we used an improved clustering algorithm to cluster the color histogram of the video frames within the shot, which merged the smaller clusters and then selected the frame closest to the cluster center as the key frame. The experimental results on both the public and self-built datasets show the superiority of our method over the alternatives in terms of accuracy and speed. Additionally, the extracted key frames demonstrate low redundancy and can credibly represent a sketch of news videos.     

一种基于自适应补偿的快速帧速率上转换算法

提出一种基于自适应补偿的快速帧速率上转换算法.算法在塔型结构数据上进行运动估计并利用相邻块运动矢量对上层传递矢量进行修正,减少计算量的同时获得了平滑的运动矢量场.在匹配搜索过程中采用动态调整搜索窗策略,避免了过搜索和搜索不足的问题.运动补偿克服了传统的补偿算法仅采用一种插值方法的不足,根据运动矢量的可靠性分别采用了3种不同的插值方法.为了减少块边缘的失真,采用了重叠块运动补偿的插值方法.在遮挡区域,设计了加权多候选运动矢量插值方法,对前后两帧补偿结果分别赋予不同的权值以减少失真.实验结果表明,该算法与传统算法相比不仅可以大幅度降低计算量,且插值图像的质量有所提高.     

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。     

基于联合运动补偿的边信息预测算法

传统块运动补偿算法仅利用单一运动向量场,该运动向量场中总会存在一定的运动异常,而过多的运动异常会严重衰退内插帧质量。为了解决该问题,提出了一种基于联合运动补偿的边信息内插算法,该算法使用双向运动估计计算出内插帧的运动向量场,接着采用当前块和其八个邻域块的运动向量联合预测出目标块。由于运动向量场的局部平滑特性会使八邻域块的运动向量十分接近当前内插块的真实运动向量,实验结果表明提出算法比传统算法有更好的容错性能。     

可见光光谱和支持向量机的温室黄瓜霜霉病图像分割

针对温室现场环境下采集的黄瓜霜霉病叶片图像中存在光照不均匀和背景复杂的问题,提出了一种基于可见光光谱和支持向量机的温室黄瓜霜霉病图像分割方法。首先,提出了一种基于可见光谱的颜色特征CVCF(combination of three visible color features)及其检测方法,该颜色特征将超红特征(excess red,ExR)、H分量和b*分量三种颜色特征结合,通过设置ExR参数,降低光照条件对ExR的影响,克服了光照不均匀对病斑分割的影响。在CVCF的基础上,结合基于径向基核函数的支持向量机分类器,通过优化分类器参数构建病斑分割模型,获得了温室黄瓜霜霉病图像初始分割结果。在初始分割结果基础上,采用SURF(speeded up robust features)特征及形态学操作,对分割结果进一步优化,消除背景噪声对分割结果的影响,从而获得最终病斑分割结果。为进一步验证方法的有效性,选择了OTSU算法、K均值聚类算法和决策树算法,作对比研究。结果表明,OTSU+H*0.2,K-means+H+b*,DT+H+b*和该研究算法的错分率分别为：19.44%,40.19%,16.27%和7.37%,该算法对温室现场环境下采集的黄瓜霜霉病图像的分割效果明显优于其他对比方法。该方法能够充分克服光照不均匀和复杂背景的影响准确地提取病斑,为病害识别提供了良好的数据来源。