一种基于改进运动估计的电子稳像技术

在摄像机载体运动过程中会造成图像序列的不稳定,从而产生观察者的视觉疲劳甚至会丢失观察目标,电子稳像是解决以上问题的有效手段。电子稳像首先对全局运动进行估计,求出参考帧和当前帧图像的全局运动矢量。本文先取视频序列相邻两帧图像的子图像进行块匹配得出局部运动矢量,根据计算得到的运动矢量弧度值剔除错误的运动矢量,然后对剩余的运动矢量求平均值作为此区域的运动矢量,并把与此矢量弧度相近的块的中心点作为特征点,利用仿射变换模型求解出变换参数,最后经过运动补偿技术去除视频抖动。实验结果表明,该方法可以有效地抑制帧间的平移和旋转等抖动,达到了预期的效果。     

基于特征匹配的视频稳像算法

应用电子稳像技术的基本原理,以机载成像设备所摄取的图像为研究对象,实现了抖动视频序列稳像的过程。首先对参考帧图像提取特征点,在当前帧找到匹配的特征点以求取帧间运动矢量。采用Kalman滤波方法对运动矢量进行处理,去除抖动分量,再对参考帧进行逐帧运动补偿。经过穏像前后的视频序列帧间差值对比可知,很好的去除了视频序列的抖动。     

矿井移动载体摄像的电子稳像算法

针对矿井移动载体摄像造成的视频抖动,提出一种电子稳像算法,分离移动载体摄像中的主动扫描运动矢量和随机抖动矢量,实现视频序列的稳像补偿.算法首先利用平移运动模型建立图像运动矢量估计方程,以视频序列的角点特征建立帧间映射,求解其最小二乘解得到帧间图像全局运动矢量.然后针对移动载体摄像抖动的不确定性,构建粒子状态预测方程,采用二维欧氏距离定义观测值和观测概率密度,求解运动补偿矢量.通过算法有效性和稳像准确度实验,结果表明:该稳像算法可有效保留摄像机主动扫描运动、去除随机抖动,提高了输出视频的图像质量,稳像后峰值信噪比(PSNR)的平均值比稳像前提高了25.38DB.     

基于人眼特性的视频稳定方法

在分析人眼视觉稳像原理和特性的基础上,提出了一种基于特征块匹配的视频稳定算法。该算法采用均匀分布的方式确定特征块。根据视频图像抖动特性对运动矢量进行预测,确定运动搜索的起始点。采用大钻石与小钻石搜索模板结合的方式,在阈值和搜索空间的约束下完成特征块匹配。然后通过运动平滑选择有效的运动矢量。利用仿射变换矩阵对原始图像进行配准,得出稳定视频序列。实验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足快速性和实时性的要求。     

基于航空序列影像的图像匹配

针对航空序列图像中的实时景象图像匹配特征不明显的问题，提出采用相关系数法和最小二乘法相结合的新方法．根据序列影像中特征点具有移动不变性的特点，先利用差分算子从序列图得到较高精度的特征点，再对包含特征点的子图像用相关系数法进行粗匹配，识别同名像点，得到相关系数值最大的区域；再在这个区域中用最小二乘匹配法进行精确匹配，从而使序列图像进行匹配的速度与精度得到提高．通过仿真实验，这种算法比单纯用最小二乘匹配法速度提高了近22％，匹配精度也达到了亚像素级，较好地改善了匹配方法的性能．     

SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像技术

为了处理较为模糊的抖动视频,提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配和向量场一致(VFC)优化算法的电子稳像技术.该技术着重于研究视频的运动估计阶段,利用SIFT提取高独特性的特征点,根据特征点进行帧间匹配,结合VFC,通过向量场的学习将外点从内点区分开来,得到两帧图像中特征序列的平移轨迹,然后估算出运动补偿向量并校正每一帧图像的相对位置,从而输出稳定视频.实验表明,该电子稳像技术处理抖动视频时精度高和耗时短.     

一种改进的灰度码位平面运动估计算法

提出用于电子稳像的一种改进的灰度码位平面运动估计算法.该算法首先提取视频中当前帧和参考帧的相邻2层位平面,并进行比特变换,然后对其进行子图像运动估计,从而得到当前帧相对于参考帧的运动矢量,进而进行运动补偿,实现视频稳定.实验结果表明,该算法能在减小计算复杂度的同时提高稳像精度,实际应用效果较好.     

相机稳像专利技术综述

在摄像的过程中,由于摄像载体的不规则抖动,导致摄像系统姿态的变化,进而传递给系统的瞄准线,造成了摄像系统的光轴与目标之间存在无效的相对运动如平移运动等,最后导致了输出的视频图像不稳定.稳像技术是对随机抖动或运动的摄像平台所获取的动态视频图像序列进行修改和重排,最终输出平滑稳定的图像序列.笔者将从演进路线、专利分析等方面来展示稳像技术的发展现状和热点.     

一种鲁棒的电子稳像系统

基于特征点跟踪的全局运动估计和利用Kalman滤波的运动补偿,提出一种鲁棒的电子稳像系统．首先,提取特征点的局部信息以估计全局运动,其中各特征点的跟踪是通过特征窗匹配来完成的,同时根据特征点集间具有稳定相对位置的结构特征,提出距离准则,对特征匹配进行验证,来去除前景运动点或误匹配点(即局部特征点)．然后,将所有验证后的匹配点对(全局特征点)带入运动模型,并利用Levenberg-Marquardt进行最优化迭代,求出全局运动矢量． 最后,对原始运动矢量序列进行Kalman滤波,提取抖动参数以补偿图像．实验结果表明,该系统可以处理图像序列的平移、旋转和缩放等抖动,并且对于场景中的局部运动有良好的鲁棒性．     

基于位平面的运动矢量估计

为了提高序列图像稳定算法的速度,将图像像素点的灰度用位平面的方法表示,对序列图像中相应位置的像素点采用二值布尔函数进行计算;同时为了进一步提高运算速度,在对运动矢量估计的过程中,算法中抛弃全域搜索方法,采用局域自适应搜索方法。实验结果表明该算法在保证运动矢量估计精度的条件下,简化了序列图像间匹配的计算方法,显著地减少了运动矢量估计过程中的计算量,保证了数字图像稳定系统（DISS）实现实时稳定图像。     

基于边缘局部偏差搜索的快速块匹配运动估计算法

运动估计能够将视频信号以较低的比特率进行传输和存储, 是视频编码中核心的处理过程之一。为 了降低块匹配搜索的计算次数, 提高匹配效率, 提出一种基于边缘局部偏差搜索的快速块匹配运动估计算法, 根据 块匹配准则将当前块的邻域块与当前块的相似度进行排序, 将相似度最高的邻域块的运动向量作为当前块的预测 运动向量, 同时引入边缘局部偏差搜索策略, 可提前终止偏差较大的邻域块的计算。仿真结果表明, 与其他快速标 准块匹配方法相比, 本文算法减少了计算次数, 提升了匹配精度。     

基于自适应遗传算法的分层图像匹配

图像匹配是计算机视觉的关键技术之一，图像匹配的速度和匹配的可靠性、精度一样，也是性能的重要体现。由于传统图像匹配算法是遍历性的，匹配速度较慢，因此在实际应用中受到限制。本文把自适应遗传算法与归一化积相关相结合实现图像的快速粗匹配，然后在粗匹配点的邻域内利用相位相关算法实现图像的精匹配。本文算法不但能保证匹配的精度，也能大大提高匹配的速度。在实验中，与传统的序贯相似性检测算法(SSDA)作了比较，证明了本文算法的有效性。     

基于三维离散余弦变换的体三维视频数据压缩

针对体三维视频数据量巨大的问题,提出基于三维离散余弦变换(3D-DCT)的体三维视频数据压缩方法.该方法结合3D-DCT和三维运动估计,利用3D-DCT消除体帧内部的空间冗余.提出快速三维块匹配算法实现运动估计消除相邻体帧之间的时间冗余,利用半体素搜索算法提高块匹配精度.提出帧内体块和帧间体块的量化方法,对量化后的DCT系数采用三维之字形扫描方式组织,应用游程/自适应算术编码系统实现对DCT系数的编码.实验结果表明,对于运动较平缓的序列,该方法的性能优于JPEG2000方法;对于运动剧烈的序列,在高比特率情况下性能不如JPEG2000.该方法的平均峰值信噪比相对于3D-DCT静态体图像压缩方法提高2 dB左右.     

四维磁共振图像中的运动伪影削减算法

为了提高图像质量,提出了一种基于线性多项式拟合和主成分分析的形变向量场优化算法.对初始四维磁共振(4D MR)图像的形变向量场进行优化,然后利用新的形变场来形变参考图像,从而得到不含或者含有较少运动伪影的4D MR图像.该算法使合成的4D MR图像中肿瘤和隔膜区域的形状扭曲得到缓解,并且保持原有的运动模式.2种测量值的一致性以及对结果的定性分析表明：该算法能保存4D MR图像的运动信息,并且进一步提高图像质量,为肿瘤精确放疗提供条件.     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

基于分布匹配的主动轮廓模型及其图像分割算法

针对运动目标跟踪的快速性和鲁棒性要求,提出了基于分布匹配的主动轮廓模型,该模型将模板和候选区域的分布匹配标准——相对熵(即Kullback-Leibler距离)作为主动轮廓的外部能量,使用目标和背景全图像的匹配,克服了跟踪过程中噪声的影响。同时根据匹配力构建帧内和帧间的运动向量,加快了序列图像分割速度。相比于现有的基于边缘、块匹配、区域匹配的主动轮廓模型,该模型具有更好的噪声鲁棒性及在跟踪过程中容忍目标旋转和较大位移的能力。实验验证了该模型的有效性。     

摄像机运动下的动态目标检测与跟踪

研究摄像机运动情况下的运动目标检测和跟踪问题.给出了一种基于块匹配的背景运动补偿差分方法.将此算法和对称差分法结合,给出了一种动摄像机的运动目标跟踪方法,以复杂场景下的人为跟踪目标进行了实验.取得了不错的跟踪效果.实验结果表明,该方法不仅消除了摄像机运动给目标检测造成的影响,而且检测提取的目标比较完整.该方法实现了对运动目标的大角度跟踪,在单摄像机的视频监控系统中有一定的实用价值.     

基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法

针对检测平台振动导致隧道衬砌裂缝图像识别准确率低、检测数据可靠性差的问题,提出基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法.开发车载式隧道衬砌裂缝检测系统,提出图像帧间自适应运动估计的方法. 对采用环境光增强处理得到的图像进行基于特征点匹配的自适应运动估计,建立图像帧间的运动关系,用卡尔曼滤波算法对运动参数进行滤波,去除采集平台的无规则振动,经过双三次插值实现图像补偿. 提出基于自适应分块综合滤波和形态学方法的衬砌图像裂缝分割方法,有效地完成裂缝提取和裂缝参数计算. 实验结果表明,利用提出的方法能够较好地补偿采集平台的振动误差,准确地提取裂缝信息,实现隧道衬砌裂缝的高精度检测.     

基于双目光束法平差的机器人定位与地形拼接

为了实现自主移动机器人完成复杂智能任务,如路径规划和避障等,针对移动机器人在复杂未知环境中精确定位并对周围环境进行致密地形构建问题,提出一种基于双目光束法平差的机器人定位与致密地形拼接算法.利用安装在移动机器人上的立体相机获取图像序列,跟踪前后帧图像序列中的对应特征点,基于双目光束法平差优化(BBA)精确估计机器人位置姿态.对左右相机采集图像对进行立体匹配获取致密三维地形信息,结合定位时获取的旋转平移姿态,实现了地形的构建与拼接.实验结果表明,该算法具有较好的实时性和鲁棒性.