一种快速自适应全局运动估计算法的研究

该文提出一种快速自适应全局运动估计算法。该方法从分析块匹配运动矢量统计特性出发,通过 引入一个可预设置参数,计算当前帧与参考帧之间的基本平移矢量,并自适应地采取混合全局运动、局部运 动估计的算法处理不同特征的源数据.仿真结果表明,与传统方法相比,该文算法复杂性低、处理延时小、 更利于硬件实现,在PSNR变化不大的情况下,编码效率有较大的改善.     

基于运动矢量场的双迭代全局运动估计方法

提出了一种基于运动矢量场的双迭代全局运动估计方法，该方法用两个最小二乘迭代过程来去除局部运动区域对全局运动估计的干扰。第一个迭代使用一个递减的百分比阈值来排除局部运动区域；第二个迭代过程使用一个固定的绝对阈值来检测完整的伞局运动区域并估计运动模型参数。实验结果表明双迭代法进行伞局运动估计的结果更加准确和稳定。     

单目图像序列中基于正则化的局部三维非刚体运动估计

通过局部的三维非刚体运动估计进而达到全局估计结果是三维非刚体运动估计中的重要方法。本文提出了在单目图像序列中利用正则化的手段解决局部的三维非刚体运动估计。首先，在帧间特征点匹配已确立的前提下，利用仿射运动模型并结合中心投影方式提出了运动估计的最小二乘模型；然后针对三维运动估计的不适定性提出了正则化的运动估计方法，以正则化的形式融入运动的先验知识，使运动估计的结果更具鲁棒性；最后利用Levenberg-Marquart方法实现运动参数的求解。仿真图像序列的实验反映了本文方法的有效性。     

基于特征点匹配技术的运动估计及补偿方法

提出一种用于电子稳像技术的全局运动估计和补偿算法。通过特征点匹配,求其局部运动矢量;将其代入变换模型所得的线性力程组,求其全局运动矢量。用均值滤波的方法确定各帧的补偿量,并代入给定的变换模型对当前图像进行变换,实现对视频图像序列的稳定处理。为了减小特征点匹配计算的复杂性,加快匹配速度,还采用了多分辨率图像金字塔匹配策略。实验表明．使用该算法对于提高动态图像的稳定性有较好的效果。     

基于GA的压缩域中全局运动估计及在字幕遮挡区域恢复中的应用

文章提出了一种直接使用压缩域中的运动矢量进行全局运动估计的方法,并用遗传算法优化输入运动矢量与全局运动参数所产生运动矢量的平均匹配误差.最终的实验结果表明本文的方法能够很好的估计出全局运动的参数.并且提出了一种运用全局/局部运动信息进行视频中字幕遮挡区域的恢复的方法.实验结果表明该方法取得了较好的视觉效果.     

空间失稳目标线阵成像畸变校正方法

空间失稳目标的非合作性和运动状态不确定性使得线阵式测量无法直接获取其真实三维形貌。通过连续多帧线阵图像同一角点的时空位置关系,提出了一种特征驱动的空间失稳目标线阵成像畸变矫正方法。该方法根据线阵激光雷达的成像机理及空间失稳目标的运动规律建立了基于运动参数的线阵成像畸变数学模型,然后依据运动具有局部一致性和全局连续性分层次对空间失稳目标的局部自旋和全局章动进行运动估计,最后利用估算出的运动参数对采集的线阵图像逐列进行畸变矫正,从而获得了测量目标的真实三维形貌。实验结果展示了该方法在非合作单载荷下对不同运动状态空间目标线阵成像畸变矫正的有效性,并数值论证了帧数选取以自旋轴绕章动轴旋转一周为宜的条件稳定性,为该方法在其他运动目标线阵式测量的应用提供指导和参考。     

一种基于区域搜索的全局运动估计与补偿算法

开展全局运动估计与补偿研究是进行动态目标检测中的基础和前提。在总结现有运动估计与补偿方法的基础上,提出一种基于图像分割区域的运动性和大小的全局运动估计与补偿算法。首先,通过建立区域搜索的全局运动模型,同时进行区域定性分割和区域大小排序;然后,根据误差最小化准则在指定的分割区域中进行线性递归搜索,利用门限准则寻找出最佳的运动估计参数;最后,根据双线性内插法获得运动位移量。实验结果比较可知,所提算法较三步搜索算法(TSS)和全局搜索算法(FSA)等传统算法具有更高的准确性(图像平移帧差)和实时性(算法运行时间),能够很好地实现运动背景的全局校正。     

基于运动矢量多级分析的视频全局运动估计

基于运动矢量场的视频全局运动估计相较于基于像素的估计方法具有较低的计算复杂度,因而广泛应用于视频分割及视频压缩等领域中。然而噪声和前景目标等外点区域的存在,降低了全局运动估计的准确性。为了提高全局运动估计的准确度,该文提出一种基于运动矢量多级分析的全局运动估计算法,该算法根据局部运动与全局运动的运动特性差异自适应地滤除前景目标区域,由邻域矢量间相似性度量检测出纹理平滑周期区域,最后滤除孤立的噪声区域,由滤波得到的内点区域求解全局运动参数。实验结果表明,该方法能有效地滤除外点区域,提高全局运动估计的准确性。     

一种抗信息丢失的稳像系统

针对二维电子稳像补偿全局运动矢量后会出现大量 的空白区域,提出了一种不需要采用单应性模型明确估计全局运动矢量的快速平滑特征轨迹 的稳像算法。首先,采用改进的快速鲁棒特征(SURF)提取图像局部特征点;然后,利用空间 运动的 一致性连接帧与帧之间匹配的特征点得到特征点轨迹;最后,建立同时考虑特征轨迹的平滑 度和视频质量退化程度的目标函 数平滑特征点轨迹,得到稳定的视频。实验结果表明,用本文方法稳定的视频比Matsushita 方法处理后的视频丢失的区域减小 了30%左右,更满足人眼感官需求,减轻了费时的运动修复任务;同时 消除了运动估计中帧间匹配的累积误差,对前景存在较大局部运动的视频仍能表现较好的稳 像效果。     

基于仿射变换的快速全局运动估计算法

全局运动估计是计算机视觉、视频处理等领域广泛采用的手段之一。为了降低全局运动估计计算复杂度,提出一种基于像素梯度的全局运动估计方法。就运动模型而言,采用了复杂性与准确性较好均衡的六参数仿射模型。为了提高计算速度,采用了两层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中都抽取梯度较大的特征点进行计算,同时结合了高斯-牛顿优化计算方法。实验验证了提出的全局运动估计算法的计算效率和精度。     

基于MPEG的全局运动估计技术

提出了一种基于MPEG（moving Picture experts group)的全局运动估计技术;利用四参数模型来描述由摄像机运动带来的全局运动,再利用基于块匹配的算法来求解4个参数,进而作相应的运动补偿,由于MPEG视频流中的运动矢量蕴含了最优块匹配的信息,所以不需要对MPEG视频流完全解码,即可进行参数估计,实验证明该算法速度较快,并能通过运动补偿排除由摄像机运动造成的伪运动区域的干扰。     

基于相位相关的目标图像亚像元运动参数估计

为获取亚像元级目标运动参数,提出一种基于相位相关分析的图像配准方法。首先讨论了目标局部运动和全局运动的目标参数估计问题,通过图像减影运算和模块匹配方法实现粗配准,从全景图像中分离目标信息和背景信息,计算目标中心坐标,获取像元级运动参数;然后采用相位相关图像配准方法实现精配准,利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像,通过求解归一化的互功率谱的傅立叶逆变换,得到二维脉冲函数,其峰值对应图像位移,由此获取亚像元级位移量。在实验室通过自准直光学系统获取光斑运动图像,使用Leica经纬仪标定光斑运动参数精度。结果表明,该方法效果显著,最大配准误差为0.156,标准差为0.091,配准精度优于1/10像元。     

基于MPEG压缩域的快速、鲁棒的全局运动信息提取方法

全局运动信息在视频分析中起着重要的作用.本文根据MPEG编码特点,提出了一种从MPEG压缩域中快速有效地进行全局运动参数估计的算法.该算法充分利用了MPEG压缩码流中的信息,通过提取预测残差DC图像的运动背景区域,估计全局运动参数,从而保证了参数估计的准确性,有效地克服了已有文献中仅仅采用运动矢量进行全局运动估计的局限性.根据不同的MPEG测试序列的对比分析,结果表明,本算法可快速准确地对MPEG视频序列进行全局运动信息估计,同时具有很高的鲁棒性.     

一种基于KLT-RANSAC全局运动估计的电子稳像算法研究

全局运动估计是电子稳像的核心,很大程度上影响整个稳像系统的性能.提出了一种基于KLT-RANSAC全局运动估计的电子稳像算法,该方法首先通过增加距离约束机制,并进行亚像素级定位,优化Harris特征点,选择KLT快速匹配算法实现特征点的粗匹配,之后引入了RANSAC算法剔除误匹配点,去除视频序列中分布在运动物体上的特征点,避免了局部运动对全局运动估计的影响.实验结果表明:本算法可以有效解决特征点匹配过程中的误匹配问题,避免局部运动对稳像的干扰,快速准确地计算出全局运动参数,最终可以实时处理存在平移和旋转抖动的视频,输出稳定高质量的视频.     

一种快速全局运动补偿编码方法

全局运动补偿编码是一种基于模型的编码方法,它可以提高编码效率,但是目前由于全局运动补偿编码中的一些关键技术(全局运动估计)的计算量比较大,所以使得全局运动补偿编码还不能在实时应用中得到很好应用.本文就针对全局运动补偿编码中核心技术进行研究,提出快速全局运动补偿编码算法,解决全局运动补偿实时编码问题.通过和MPEG-4中已有的全局运动补偿编码方法实验比较可以看到本文提出的快速全局运动补偿编码方法在保证编码效率的同时编码速度得到了很大提高.     

交通监控视频的快速图像稳定方法

安装在户外的摄像机容易受到各种干扰,因此图像稳定是交通视频监控过程中必不可少的一步.本文采用背景图像中含有较大曲率边缘的区域做运动估计,并判别出全局运动矢量.再根据一个简单的3参数摄像机运动几何模型,估算出全局运动参数,进行全局运动补偿达到快速图像稳定.该方法结合特征匹配方法与运动判别方法的优点,模型参数少,求解过程快,能很好满足监控应用中图像稳定的实际需求,也可以用来对驾驶疲劳警示和车辆碰撞预防等场合获取的视频图像实现稳定化处理.     

基于运动矢量对消和差分原理的快速全局运动估计

该文针对全局运动估计计算复杂度过高的问题,提出了一种基于运动矢量对消和差分原理的快速全局运动估计方法。基于不同象限运动矢量对之间存在的对称抵消特性,首先估计出平移运动参数分量;再使用运动矢量对的差分原理,并结合一种置信判断的策略,估计出变换运动参数分量。在5组几何全局运动模型和真实视频序列上的实验结果表明,与基于迭代最小二乘(ILS)和基于偏导数(PD)的估计算法相比,该方法在保证估计精度的情况下,所需的平均计算时间只要它们的50％左右。