电子稳像中的运动补偿矢量处理方法的研究

在摄像系统中通过帧间匹配获取帧间运动矢量,进行滤波处理,将镜头的合理运动矢量与由光学系统载体不稳定带来的图像抖动噪声相分离,得出实际用于补偿的位移矢量。提出了多矢量平均算法,结合系统的实用要求改善其对载体合理运动的响应,使系统可以在运动拍摄中也保持图像稳定,不会因为增加了稳像功能对合理的拍摄过程有太大的影响。经过软件模拟和在硬件电子稳像平台上的实际验证,证明该算法简单可靠,在合理采集运动矢量的基础上可以达到很好的稳像效果。     

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.     

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.     

船载摄像系统的一种电子稳像算法

提出了一种新的船载摄像系统的电子稳像算法———水天线稳像算法。算法的模型是基于船载摄像机运动和视频图像运动关系建立的。介绍了水天线的特点以及水天线稳像算法的实现,并利用水天线稳像算法对船载摄像系统获取的视频图像序列进行了稳像处理。实验结果表明,该算法具有稳像精度高、实时处理能力强的优点,实际应用效果较好。     

机载光电跟踪系统的电子稳像算法研究

为了解决机载光电跟踪系统高准确度陀螺平台成本高、难度大的问题，在深入分析视轴晃动与图像关系的基础上，利用机载平台的特点，确定了图像运动矢量的关系，忽略了次要因素，进一步简化了运算，提高了算法的准确度．将此算法应用于某歼击机的图像进行稳定试验，结果表明：该算法具有快速、稳定等优点，能够实现实时准确地稳定歼击机图像序列．     

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。     

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.     

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。     

一种稳定船载电视侦察图像序列的灰度投影拟合算法

提出了一种新的船载电子稳像算法———灰度投影拟合算法,此算法包括:合理划分图像区域,保证区域内各点运动一致;利用灰度投影法确定每个区域内的图像平移量;利用拟合公式确定图像全局运动矢量。既保留了灰度投影算法的快速性,又保证了图像旋转量的准确确定,从而实现了图像灰度细节丰富但无明显特征目标的图像序列的稳定。对船载摄像系统获取的视频图像序列进行稳像处理的结果表明,该稳像算法稳像精度高,实时处理能力强,实际应用效果好。     

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。     

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。     

基于特征点跟踪的数字稳像算法

针对图像平移和旋转的数字电子稳像问题,提出了一种新的稳像算法。采用K-R法(Kitchen-Rosenfeld)提取图像特征,根据Similarity变换模型进行运动估计,将图像平移和旋转模型转化为仅绕中心点旋转的单一旋转模型,降低了模型的复杂度和计算量。实验证明,这种算法具有很好的稳像效果。     

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。     

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。     

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。     

用于像移探测的位平面匹配改进算法

像移探测作为电子稳像的重要的步骤,直接影响稳像的精度和速度。针对传统位平面匹配算法的局限,对各阶位平面的探测效果进行了综合测试,并提出了一种改进方案,即对位平面4,5经过下采样后组成一个合成位平面来进行匹配。研究了匹配块大小变化对位平面算法的影响,比较了相邻帧和固定帧两种参考帧选取方法的优劣。实验表明,改进的位平面匹配算法提高了位平面算法的稳健性,在没有增加计算量的前提下,算法精度达到了与全搜索块匹配法相当的程度。     

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...