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。     

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ORB特征匹配的全局运动估计

为提高全局运动估计的准确性,提出一种基于定向旋转不变性(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)特征匹配的全局运动估计算法.首先对差分图像进行分块,通过设定阈值来筛选出有效的背景运动模块,然后经ORB特征匹配后,代入六参数运动模型,通过最小二乘法求解出估计参数,最后对当前帧做补偿,比较补偿前后的差分图像中的目标轮廓的清晰度.实验结果表明:该算法能有效去除局部运动的影响,在保证全局运动估计准确性的同时,也确保该算法的有效性.     

快速灰度投影稳像算法研究

为提高灰度投影稳像算法的速度,提出一种等间隔快速投影算法：参考帧图像每行（列）进行投影,待稳定帧图像的投影区域进行等间隔行（列）投影,所有的投影行（列）内等间隔取像素值,将2帧图像的投影曲线进行遍历相关运算,得出图像的运动矢量。通过分析相关曲线,得出其单峰性的特点。实验结果表明,该算法可保持传统灰度投影算法的稳像精度,运算量显著减小,计算速度大大提高。     

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。     

一种图像抖动下的目标位置测量方法

根据舰载摄像机获取的图像序列抖动现象,提出了一种基于单目视觉测量技术的运动目标位置测量方法.该方法利用数字图像处理算法提取目标的质心,以灰度投影差值作为特征量估计图像当前帧的抖动矢量,结合摄像机的二维运动模型,计算目标去除抖动后的坐标.将此方法应用于运动轨迹已知的运动目标图像序列,能够去除舰船抖动的影响,获取目标的实际位置,具有很好的稳定性.     

基于形态学和直方图分析的多源图像目标分割算法

提出了一种兼具形态学和直方图分析方法优势的多传感器图像目标分割算法。首先根据图像内在属性用指定直方图方法进行图像增强,利用图像区域直方图统计描述子特征进行目标区域检测;然后分别对红外图像应用形态学重构,对激光雷达图像应用局部阈值法进行目标轮廓估计,再将各传感器图像获得的兴趣区域进行交叉验证,排除背景干扰;应用动态边缘演化技术最终确定目标边缘。对复杂场景的多传感器图像测试表明,该算法较好地保留了目标的形状特征,是一种有效的多目标分割算法。     

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。     

基于灰度投影的跑道线提取方法

针对无人机着陆时采用传统的Hough变换或者利用跑道区域先验信息的方法所产生的计算时间开销较大和未知先验信息前提下不适用等问题,提出一种基于灰度投影的跑道线检测算法。通过模板匹配提取跑道区域作为兴趣区(region of interest,ROI),在ROI中进行边缘提取;对于边缘提取后的图像使用灰度投影算法,获得可能的直线在空间内的位置,并使用K-means算法对可能的直线进行聚类,从而获得跑道边线的估计位置。仿真结果表明：该算法可以有效提取跑道边线,相比于传统Hough变换的直线提取算法,可以减少50%的时间消耗。     

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。     

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。     

基于DWT的数字图像盲水印算法

一种基于DWT的数字图像水印算法：先将1幅作为宿主图像的灰度图像进行分块，再利用Haar小波函数对分块分别进行二维离散小波变换，将水印信息嵌入到小波低频系数中，最后对嵌入水印信息的分块进行逆小波变换重构图像获得含水印图像。提取水印时不需要原始图像。通过Matlab进行仿真，实验结果表明该算法有很好的不可见性，并且对JPEG压缩、高斯噪声、高斯低通滤波等操作有较好的鲁棒性。