一种改进的块匹配运动目标识别算法

鉴于传统的块匹配法在图像特征提取、匹配以及搜索等方面有诸多不足,复杂的边缘提取处理与基于灰度的匹配准则都使得系统的处理速度与精度降低,为了使识别处理更加快速精确,提出了一种改进的块匹配识别算法。通过拉普拉斯算子对图像特征进行增强,提高图像的特征信息;实验表明,针对320像素240像素大小的图像,改进算法的特征增强计算时间在Matlab中平均约为0005 4 s。     

一种多起点并发式快速运动估计搜索方法

为了提高块匹配运动估计快速算法的搜索速度、精度和鲁棒性,提出了一种多起点并发式快速运动估计搜索方法。根据匹配块搜索的特性,提出了均匀选取多个起始点的方法,同时根据搜索区域的大小制定了自适应的限制条件和进度表,使得算法的收敛速度有了很大的提高。该算法在迭代过程中不但能够接受使目标向好的方向前进的解,而且能够在一定限度内接受使目标恶化的解,这使得算法能够有效地跳出局部极小的陷阱。使用基于TMS320C6415芯片的DSP图像处理系统对抖动视频图像序列进行实验。实验结果表明,当视频图像为PAL制,分辨率为720×576个像素,并且相邻图像间的抖动范围为±40个像素时,使用新提出的方法,匹配参数的计算量不大于使用全域匹配方法计算量的1/8,并且搜索精度远高于其他传统的快速搜索方法。     

一种基于相位相关的亚像素红外图像配准算法

图像匹配技术广泛应用于各种图像处理任务,如图像拼接、机器视觉等。通常匹配算法的精确度只能达到像素级别,但在很多图像处理任务如超分辨率重建中需要亚像素精度的图像配准。提出了一种基于相位相关的亚像素图像配准算法。根据两幅离散数字图像的相位相关矩阵中的最大值以及其附近若干点可以拟合估计出实际的峰值位置,进而实现两幅图像的亚像素运动估计。提出的算法针对热像仪采集的红外图像进行匹配实验,实验结果表明该算法精度相比通常的亚像素匹配算法较高,且具有更好的实用性。     

基于相位预测的在线三维测量像素匹配方法

物体的运动使变形条纹图中物体像素点不对应,因此需要对物体做像素匹配。提出了一种基于相位预测的在线三维测量像素匹配方法。仅投一帧正弦光栅条纹到在线运动的物体上,CCD同步采集相同步距时刻受物体调制的变形条纹图。采用傅里叶变换轮廓术(FTP)方法对采集的变形条纹预测物体不同位置的相位信息,并以该相位信息的特征做像素匹配,实现了物体在各帧条纹图中的像素一一对应,同时匹配后的变形条纹产生等效的等步相移,进而采用等步长相移算法来重构在线运动物体的三维面形。计算机模拟与实验验证了该方法的有效性和可行性。同时,与在线FTP方法进行比较,在线FTP方法和本文方法的均方根误差分别为1.013mm和0.024mm,表明该方法对在线三维测量具有较高的测量精度。     

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.     

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....     

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.     

一种无需滤波的复合光栅投影的在线三维测量方法

针对流水线上在线运动的刚性物体,投影复合光栅可以解决像素匹配和相位展开对条纹频率不同需求的矛盾,但在相位计算时,需对复合光栅进行滤波,该过程会降低重构精度。基于Stoilov算法,提出一种无需滤波的复合光栅投影的在线三维测量方法,设计复合条纹使低频条纹相移方向与被测物体的运动方向平行,像素匹配后被测物体的运动被转化为低频条纹的相移;高频条纹相移方向与被测物体运动方向垂直,像素匹配后各帧变形条纹图中高频条纹的光强分布完全一致,可直接进行相位计算,避开了因滤波造成的精度损失。同时在复合光栅中高频条纹的强度远低于低频条纹,故可将其看作微弱的背景光,保证了在线三维测量的精度。通过仿真与实验验证了该方法的有效性。     

基于广义正交迭代算法的立体视觉定位

提出了一种新的基于广义正交迭代算法的立体视觉定位.该算法通过提取CenSurE局部特征和相应的U-SURF描述符,采用SAD方法进行子像素立体匹配,并利用U-SURF描述符匹配进行前后帧图像特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行3D-3D运动估计获得了运动参量的初始值.由于3D-3D运动估计使3D点集间欧式距离误差...     

一种改进的视觉传感器与激光测距雷达特征匹配点提取算法

激光测距雷达与视觉传感器的配准是视觉图像与激光距离信息融合的前提。激光测距雷达与视觉传感器的配准可分为点匹配与平面匹配。由于混合像素和非结构空间特征激光点丢失现象,使得基于点匹配的视觉传感器与激光测距雷达配准算法精度难以提高。通过对混合像素和非结构空间特征激光点丢失问题的分析,提出了一种结合平面建模思想,利用假想激光光束与平面模型相交提取匹配特征点的方法。验证了实验结果并进行了算法精度比较。实验结果表明,这种改进的特征匹配点提取算法解决了特征点缺失,并且提高了点匹配的精度,使匹配性能大大地改善。     

基于Harris角点全局运动估计的场景锁定算法

场景锁定技术是视频跟踪领域的一个关键技术,需要对图像的全局运动进行估计,常用的运动估计算法由于计算量大、对噪声敏感等因素很难得到实际应用。为了减少运动估计的计算量,提高全局运动估计的精度,提出了一种基于Harris角点全局运动估计的场景锁定方法。将图像分成4×4的16个块,选取每个块中响应值最大的角点,以参考图像角点周围矩形块与待匹配图像进行匹配,然后利用RANSAC算法对角点进行一致性检测,利用最小二乘法解算全局运动参数,最后计算图像之间的累积运动。实验结果表明,该算法运动估计精度高,稳定性好,能较好地实现场景锁定。     

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。     

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.     

The application of improved block-matching method and block search method for the image motion estimation

Image block matching is one of the motion estimation methods for video inter-frame coding and digital image stabilization. The methods used for matching and searching will greatly affect the accuracy and speed of block matching. The block matching method based on the oblique vectors is suggested in this paper where matching parameters contain both horizontal and vertical vectors in the image blocks at the same time. Improved matching information can be obtained after making correlative calculations in the oblique direction. A novel search method of matching block based on the idea of simulated annealing is presented in this paper to improve the searching speed, accuracy and robustness in the fast operation of the block-matching motion estimation. The simulated annealing algorithm can easily escape from the trap of local minima effectively. With the two methods the block matching can be used for motion estimation at the real-time image processing system and high estimation accuracy can be achieved. An image stabilization system based on DSP (Digital Signal Processing) system is developed to verify this algorithm. Results show that both the matching accuracy and the search speed are improved with the methods presented.     

Motion estimation of magnetic resonance cardiac images using the Wigner-Ville and hough transforms

Myocardial motion analysis and quantification is of utmost importance for analyzing contractile heart abnormalities and it can be a symptom of a coronary artery disease. A fundamental problem in processing sequences of images is the computation of the optical flow, which is an approximation of the real image motion. This paper presents a new algorithm for optical flow estimation based on a spatiotemporal-frequency (STF) approach. More specifically it relies on the computation of the Wigner-Ville distribution (WVD) and the Hough Transform (HT) of the motion sequences. The latter is a well-known line and shape detection method that is highly robust against incomplete data and noise. The rationale of using the HT in this context is that it provides a value of the displacement field from the STF representation. In addition, a probabilistic approach based on Gaussian mixtures has been implemented in order to improve the accuracy of the motion detection. Experimental results in the case of synthetic sequences are compared with an implementation of the variational technique for local and global motion estimation, where it is shown that the results are accurate and robust to noise degradations. Results obtained with real cardiac magnetic resonance images are presented. The text was submitted by the authors in English.     

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SIFT匹配的全局运动估计方法

提出了一种基于SIFT(Scale invariant feature transform)匹配的全局运动估计算法.在SIFT初匹配的基础上,对每一个原始匹配特征点,利用所在尺度的邻域灰度信息,对其加权平均后再进行匹配,进而去除误配点.精炼后的匹配点集合作为求解全局运动参数模型的对应数据,采用最小二乘法计算模型参数.在...     

一种鲁棒的目标跟踪方法

针对传统特征光流场跟踪方法中由于误差积累和错误匹配而导致的特征点丢失问题,基于一种新的Harris-SIFT特征点表示方法,提出基于预测帧与关键帧的算法框架,实现了光流场运动估计与局部特征识别相结合的目标跟踪方法.预测帧利用塔式分解和递归算法计算特征点的光流场运动矢量,使用运动矢量直方图获取目标的运动矢量,并剔除误匹配点;当特征点数量小于5个时,关键帧使用Harris-SIFT特征点进行局部特征匹配,利用仿射模型对目标精确定位及姿态修正.实验结果表明,本方法对视频序列中的纹理特征目标跟踪的鲁棒性较好,在背景复杂、目标遮挡或暂时丢失情况下,仍可以继续完成目标的可靠跟踪.