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.     

一种基于检测块动态选择的稳像算法

针对包含运动物体视频序列的稳像问题,提出了一种基于运动目标检测的数字稳像算法.该算法运用估计的全局运动参数补偿帧间全局运动,得到运动补偿前帧和当前帧的差值图像,并将差值图像分割成一系列的前景块和背景块,仅跟踪背景块来估计下一轮的全局运动参数.仿真结果表明,提出的稳像算法不仅计算复杂度低,而且估计的全局变换参数具有相当高的帧间变换保真度,可以用于占据半个像面的动目标的视频序列.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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%。     

两阶段旋转、平移亚像素数字稳像算法

提出一种稳健的两阶段层次匹配稳像算法, 在频域结合相位相关和谱对消技术对抖动图像序列间的平移和旋转矢量获得亚像素估计精度。算法第一阶段首先在对数极坐标表示下, 利用相位相关法得到图像帧间的旋转角度和整数像素平移参数; 算法第二阶段运用谱对消技术确定亚像素平移参数。在建立参数运动模型的基础上,通过自适应均值滤波确定各帧修正矢量。实验结果表明, 该方法具有亚像素级的稳像精度。     

Adaptive optics retinal image registration from scale-invariant feature transform

With the use of adaptive optics(AO), high-resolution microscopic imaging of the living human retina in the single cell level has been achieved. In an AO retinal imaging system, with a small field size (about 1°, 300 μm) the motion of the eye severely affects the stabilization of the real-time video images results in significant distortions of the retina images. Scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm is applied to automatically abstract corner points with subpixel resolution and match the points in two frames. With the matched corner points, we estimate and remove the motions of 20 frames of photoreceptor cells and capillary blood vessels, respectively. The maximal translational motion is about 30 and 44 pixels in the 20 frames whose size is 416 × 416 pixels. More general motions can be considered by the SIFT algorithm, but only simple translational motion can be considered by cross-correlation algorithm.     

基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法综述

红外焦平面阵列的非均匀性噪声是制约红外成像质量的主要因素。基于场景的非均匀校正算法通常利用图像序列并依赖帧间运动对焦平面阵列的非均匀性进行校正。介绍和分析了全局非均匀性校正,Kalman滤波器法,自适应滤波法,轨迹跟踪法,基于场景运动分析的校正算法,基于小波变换实现低通滤波的校正算法,高通滤波与神经网络相结合的算法,基于小波去噪、序列图像配准和正交最小二乘拟合的校正算法,改进的神经网络算法以及代数算法等,对算法进行了比较。     

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.     

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。     

利用反向投影的flash场景自适应视频编码算法

针对闪光造成的光照变化会导致视频帧之间巨大的强度差异问题,提出利用反向投影的flash场景自适应视频编码算法。根据直方图差异提取闪光和非闪光帧,相应地为每个帧分配适当的编码类型,并在加权预测(WP)参数集确定中采用运动向量导数,通过反向投影保证flash场景的全局一致性。实验结果表明,相比其他几种加权预测算法,本文算法在峰值信噪比(PSNR)及计算复杂度方面获得了更加优越的编码性能。     

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。     

基于特征匹配的快速鲁棒数字稳像

针对手持移动摄像装置拍摄视频序列相邻帧间存在平移、小角度旋转运动,而且易受噪声、光照变化的影响等问题,提出一种基于优化Oriented FAST and rotated BRIEF(ORB)特征匹配的实时鲁棒电子稳像算法。对相邻帧预处理后用Oriented FAST算子检测特征点,再用Rotated BRIEF描述提取的特征点并采用近邻汉明距离匹配特征点对,然后采用级联滤波去除误匹配点对,最后使用迭代最小二乘法(ILSM)拟合模型参量进行运动补偿实现稳像。图像匹配测试和稳像实验结果表明:基于改进的ORB算法的电子稳像方法补偿每一帧的时间均小于0.1 s,定位精度可达亚像素级,能有效补偿帧间平移旋转运动,而且对噪声和光照变化有较强鲁棒性。经稳像处理后,实拍视频质量明显提高,峰值信噪比（PSNR）平均提高了10 db。     

基于双边信息的分布式视频压缩感知模型研究

针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。     

基于差分交集的视频对象分割与跟踪算法

视频对象分割算法的性能好坏将直接影响MPEG 4编码产品的质量。连续两次差分后自适应处理,对差分图像取交集获得运动对象的边界,形态学处理后最终获取运动目标。基于改进的Hausdorff距离度量法对后续帧中视频对象进行跟踪。实验结果证明,该方法能够从背景不变的图像序列中较好的提取出运动对象,具有较强的鲁棒性。