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基于时间序列预测的电子稳像算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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基于局部光流约束的角点匹配算法 总被引:2,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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