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.     

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.     

多种运动补偿算法在电子稳像中的比较及应用

对Kalman滤波算法、均值滤波算法,高斯算法、曲线拟合算法、阻尼系数算法进行了比较和分析.采用Laplacian位面法得到多个抖动视频的运动估计向量作为运动补偿对象,对上述算法进行验证,为电子稳像应用中运动补偿算法的选取提供了参考依据.结果表明,阻尼系数算法除了系数不能自动调整以外,补偿效果较好.最后针对阻尼系数算法的不足,提出了一种改进的自适应阻尼系数运动补偿算法.该算法相对于改进前具有更强的稳健性和更好的补偿效果.     

动态图像序列运动矢量估计算法的研究

运动估计在电子稳像系统中起重要的作用。介绍和比较了几种运动矢量估计算法。为了提高电子稳像系统的性能,提出了在设计电子稳像系统时选取运动矢量估计算法的原则。通过比较应用在航摄图像序列中的投影算法和匹配算法的性能,说明了如何应用运动矢量估计算法的原则。仿真结果表明,根据此原则选取的运动矢量估计算法应用于电子稳像系统是可行的。     

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。     

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.     

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．     

高精度全景补偿电子稳像

针对摄像机拍摄目标过程中自身的随机抖动造成的视频序列不稳定,以及稳像补偿过程中边缘信息的丢失,提出了基于SURF（Speed-up Robust Feature）算法的全景电子稳像方法。首先,运用SURF算法提取当前帧图像和参考帧图像的兴趣点,将两幅图像的兴趣点进行匹配,建立两帧的对应关系。针对兴趣点数目较少及场景中部分区域特征相似的情况,引入了兴趣点位移一致性抑制策略,改进了RANSAC（RANdom SAmple Consensus）误匹配的剔除算法,使得运动矢量的精确度小于1 pixel。然后,判定参考帧的更新策略,获取平滑的运动变量。最后,进行运动补偿,运用图像镶嵌技术对丢失的边缘区域信息进行全景补偿,得到了高精度的全景稳像结果,实验得到的输出视频峰值信噪比（PSNR）提高了33.1%。     

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。     

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。     

高分辨率灰度投影算法及其在电子稳像中的应用

提出一种用于检测图像运动矢量的高分辨率灰度投影算法。灰度投影算法将图像在水平和垂直方向上的灰度投影数据作为图像特征,获得图像运动信息,一般只能达到一个像元精度。而通过采用相关计算进一步细分灰度投影数据,可以提高图像运动特征位置信息的精度,获得亚像元级的图像运动矢量。实验室摇摆台电子稳像实验结果表明,该方法可以有效提高图像运动矢量的计算精度。     

电子稳像技术中的坐标变换及像偏移函数分析

为了进行图像偏移的数字补偿 ,需要分析图像的偏移函数 ,要对定坐标系O0 X0 Y0 Z0 ,CCD摄像机载体坐标系O1X1Y1Z1和像空间坐标系O2 X2 Y2 Z2 进行坐标变换 ,从而得出图像偏移与载体运动速度的关系 ,为数字电子稳像奠定基础。     

电子稳像技术及其发展

简单介绍了电子稳像技术的基本概念及产生、发展过程 ,重点分析了几种典型的电子稳像系统 ,在此基础上给出了其原理工作框图 ,并详细阐述了电子稳像技术的实质及其目前发展方向     

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。