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.     

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。     

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。     

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.     

动态图像序列帧间运动补偿方法探讨

图像序列的帧间运动不仅包含平移运动,而且旋转运动也是常见的。为了补偿这两种运动,可采用仿射变换模型。先把参考帧和当前帧分成若干个子块,利用灰度投影算法计算出局部运动矢量,然后使用能量最小化方法,由求出的有效局部运动矢量确定仿射变换模型参数。通过对当前帧进行仿射变换,即可实现对图像的平移和旋转的补偿。仿真和实验证明了该方法的可行性。     

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。     

基于局部光流约束的角点匹配算法

提出了一种基于局部光流约束的角点匹配算法。首先采用Harris算子获得当前帧和参考帧的角点,然后以角点的光流特征作为约束条件,根据两帧图像角点集的坐标分布,排除异常角点,完成角点的精确匹配,实现图像之间的高精度运动估计。通过对视频序列进行实验,采用差图法可主观地发现该运动估计算法的有效性;以峰值信噪比作为评价指标,发现原始视频序列的帧间峰值信噪比明显低于仿射视频序列的帧间峰值信噪比。前者的平均值为22.8072,后者的平均值为33.3854,从而客观地说明了该算法的有效性和稳定性。     

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.