一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法

提出一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法,该方法首先对图像划分子区域, 依据灰度梯度对子区域进行筛选,剔除容易导致错误运动估计的低对比度子区域,在减少运动估计运算量的同时提高了运动矢量估计的精度;然后对保留的子区域进行灰度投影及相关运算获得局部运动矢量,根据图像帧间运动模型由局部运动计算出图像的全局运动矢量;最后根据运动补偿矢量对图像进行补偿,以获得稳定的图像序列。分块灰度投影运动估计算法有效解决了投影法存在的前景局部运动影响全局运动估计精度,以及无法估计旋转运动问题。实验结果表明,相比于传统灰度投影算法,该运动估计算法提高了运动估计的准确性和实时性。     

基于小波分解与运动补偿的弹迹检测方法

基于小波分解与运动补偿的弹迹检测方法,采用多层离散小波分解图像,以低频图像块匹配估计背景运动矢量.再利用差分算法检测射弹,计算出形心坐标并绘出射弹运动轨迹.其实现步骤包括:图像预处理-靶标定位跟踪、原始图像小波多层分解、低频图像块匹配、背景图像运动补偿及射弹检测与空间坐标推断.并以实验验证.     

采用位平面和钻石搜索的全局运动估计

一种快速全局运动估计算法,将位平面匹配与钻石搜索策略相结合,对图像的部分区域进行匹配,获得的局部运动矢量经过中值滤波得出图像的全局运动矢量.算法的匹配仅用二进制的逻辑运算即可实现,使用中值滤波,能克服不可靠的局部运动矢量给图像的全局运动带来的影响.实验表明,该算法有与全搜索帧匹配算法相当的哪估计精度,但搜索速度明显提高.     

基于SIFT特征的视频稳像算法

为将载体上截取的视频进行稳像,介绍了尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法及基于SIFT特征的视频稳像算法.基于电子稳像算法框架采用六参数仿射模型表征图像运动,利用图像的SIFT特征估计图像间的模型参数,通过补偿来消除图像间的运动,完成了视频稳像任务.最后,利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标评价稳像效果.实验结果表明:该算法能很好地消除图像间的运动,有效提高图像间的PSNR值,完成视频序列的稳像任务.     

基于随机抽样的快速全局运动估计

全局运动估计是稳像技术中极为重要的环节,全局运动估计算法的精度和速度将很大程度影响稳像的性能。本文提出了一种基于RANSAC鲁棒算法的全局运动估计方法,该方法通过Harris角点检测算法,找到待匹配角点,并采用相似度进行匹配,剔除外点后,用预检测的随机抽样算法得到全局运动参数。通过仿真试验表明,该方法对可见光视频、红外视频都可以适用,并能在保证精度的同时,达到实时性的要求。     

分块投影匹配在快速序列图像稳定中的应用研究

图像稳定常用于各类序列图像系统的预处理。本文提出一种基于分块投影匹配的快速序列图像稳定算法。该算法将待处理序列图像进行分块,通过投影匹配计算得到各对应分块的运动矢量,提出一种评价准则赋予各运动矢量相应权重,利用改进的随机一致参数估计方法得到全局运动模型参数。试验结果表明,与基于KLT、SIFT等特征点匹配的估计算法相比,在对估计精度没有较大影响的前提下,本文算法具有运算速度快、能实时应用的特点。     

基于RANSAC + LS算法的红外成像全局运动设计

提出了一种基于RANSAC+ LS算法的红外成像全局运动估计方法。该算法的实现过程如下：首先对匹配块进行预检验;然后利用本文算法对尽可能多的内点进行运动参数估计;最后对参数估计结果利用双线性内插方法进行运动补偿。该算法计算速度快,比RANSAC算法利用了尽可能多的内点,并能克服LS算法易受错误匹配对和外点影响的缺点。利用对实际拍摄的红外图像实验表明,该算法计算精度高于RANSAC算法和LS算法。     

旋转视频中特征点的迭代筛选与光流估计匹配研究

转动抖动补偿是视频稳像的难点,针对转动抖动补偿中的关键技术特征点的筛选与匹配展开研究。建立了图像的6参数仿射模型;推导得到估计有意运动参数的超定方程;采用最小二乘迭代算法来去除绝对误差和(SAD) 算法误判的特征点;采用金字塔(LK)光流算法来对旋转视频进行特征点匹配。编程实现算法;用特征窗口梯度矩阵法(KLT)提取特征后,分别用SAD算法和LK光流算法进行匹配,求解得到旋转变换阵参数误差,分析、比较并图示了误差原因;利用Kalman滤波去除无意运动;对含转动抖动的视频进行稳像补偿。在自主移动机器人平台上开展了实验。结果表明LK光流算法相比SAD算法对旋转视频的特征点匹配误差小,结合Kalman滤波可有效补偿转动抖动,将最大8.37°的转动抖动稳像到3.68°以下。     

一种新的快速智能电子稳像方法

设计了一种适用于移动摄像设备获取视频序列的快速电子稳像方法,较好地解决了抖动自动检测和准确补偿问题。首先,通过改进的图像插补算法估计出帧间全局运动参数,设置判别条件,进行抖动检测;然后对发生抖动的序列进行图像补偿,包括抖动补偿和局部运动补偿,从而得到稳定的视频序列。真实视频序列的稳像处理结果验证了抖动检测方法的可行性以及算法。实验结果和算法分析表明,该方法增强了电子稳像系统的智能性。     

基于调频傅里叶变换的低信噪比ISAR成像

针对LFM体制下ISAR雷达在低信噪比下对未知运动目标成像的难题,提出利用调频傅里叶变换的方法进行积累成像方法.在分析了脉间目标LFM回波信号特征的基础上,将目标回波信号在快慢时间域进行联合匹配和积累,通过能量积累后的目标位置估计搜索出目标的精确运动参数,并构建补偿函数实现目标运动补偿,从而获得低信噪比下的精确ISAR像.计算机仿真结果进一步表明了该方法能在低信噪比下稳健成像.     

动态背景下基于运动矢量补偿的目标检测

在动态场景下,为了降低背景运动对目标检测产生误差的影响,针对视频序列图像,提出基于运动矢量 补偿的目标检测算法。采用背景运动补偿方法来完成目标检测,利用 SURF 特征点来获取精确的匹配点对,从而获 取准确的运动矢量;根据运动目标和背景运动矢量位移的不同来区分出前景和背景区域,将背景运动矢量代入模型 进行参数估计,提高背景补偿的精度;用帧差法检测出运动目标。实验结果表明：该算法具有鲁棒性,能够准确检 测出动态背景下的运动目标。     

基于Kalman滤波的稳像技术研究

提出一种适用于视频侦察的实时电子稳像方法。采用特征点匹配法估计帧间全局运动参数,在建立参数运动模型的基础上,通过Kalman滤波确定各帧修正矢量。实验结果说明该方法可以较好地去除高频抖动,保留摄像机的主动运动,实现实时稳像。     

基于分割模板运动预估的相关跟踪算法

为了对常规相关匹配算法实时性能进行提升,提出一种基于分割模板运动预估的相关跟踪算法。采用最小二乘法全区间等距拟合目标运动轨迹,计算出目标当前预估点;将模板图像按块运动估计算法要求分割成宏块;按菱形搜索法在预估点周围区域进行搜索,得到每个宏块的最佳运动矢量;取匹配度最佳的运动矢量对应点为模板的粗匹配点;判断该点所在宏块与搜索区域相对位置关系,决定是否进行精匹配结束搜索,或是按梯度方向建立新的搜索区域。目标跟踪实验证明,该方法比基于全搜索的归一化积相关( NProd)算法其计算时间缩短到3.31倍。     

车载微光瞄准镜电子稳像技术研究

针对“下反”稳像火控系统无法对微光夜视图像进行稳定的问题,提出了一种基于陀螺仪和块匹配相结合的实时高精度电子稳像技术。设计了电子稳像系统的总体结构;基于透视成像模型,推导了载体运动与图像运动之间的转换方程,给出了适当的图像运动模型及陀螺仪信号标定方法。在利用陀螺仪对图像运动矢量进行初始估计的基础上,结合块匹配算法对运动矢量进行精确估计;同时针对传统菱形搜索法在高噪声、低对比度微光图像中容易陷入局部极小值点的问题,基于对称校验原理对其进行改进,提高了算法的准确性。     

捷联成像导引头相关跟踪算法研究

捷联式成像导引头的光学探测基准随弹体姿态运动而动态变化,其目标图像的运动形式呈现复杂的非线性时变特性,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法难以有效地针对目标运动模型进行波门设置及视线估计。为此,本文首先建立了以目标机动在惯性成像坐标系内的投影为输入,弹体姿态信息作为时变参数的目标帧间运动模型,并在此基础上提出了一种新的相关跟踪算法。该算法通过应用中心差分卡尔曼滤波( CDKF)理论有效解决了成像跟踪中的波门设置问题,提高了目标位置的估值精度,同时提出一种改进的变尺寸模板更新策略,抑制了目标图像的形变和模板漂移对匹配精度的影响,进一岁提高了系统的跟踪的精度,并通过仿真验证了算法的良好跟踪性能。