基于相邻帧补偿的高速运动目标图像稳像算法及仿真

在高速运动目标图像视频采集过程中,高速运动、风力作用等因素将导致视频图像抖动。为提高高速运动目标图像视觉系统采集性能,改善图像采集质量,提出一种基于相邻帧补偿的高速运动目标图像稳像算法。结合自适应中值滤波方法和灰度化直方图均衡方法对图像进行预处理,用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取视频图像中的特征点,利用仿射模型求解运动参数,采用Kalman滤波对视频图像中的正常扫描进行滤波,最后用相邻帧补偿方法将图像的前一帧作为参考帧对当前帧进行参数补偿,实现高速运动目标的视频图像电子稳像处理。仿真实验表明,新算法能在保留图像中的特征的同时去除图像中含有的抖动,非常适合高速运动视频图像的电子稳像处理,精度提高,计算量明显减少。     

基于特征匹配与运动补偿的视频稳像算法

针对在复杂背景下航拍视频的抖动情况,为了实时输出稳定的视频,提出了一种改进的特征匹配算法与全局运动补偿相结合的视频稳像算法。首先,利用尺度不变的SURF算法提取特征点并计算描述符,再结合快速近似最邻近匹配算法得到匹配点对,并通过双向匹配以及K近邻算法筛选优秀匹配点,从而提高匹配正确率;其次,提出了一种局部区域匹配法,提高了算法处理速度,并避免场景内运动目标对稳像效果的影响。通过建立仿射变换模型,求解相邻帧图像的变换参数,进而对图像进行全局运动补偿。结果表明,该算法速度快、匹配精度高,有良好的视频稳像效果。     

高速水面艇视觉系统电子稳像算法

针对高速水面艇视觉系统在采集视频过程中, 由于高速运行、水流运动和风力影响等因素造成的视频图像抖动问题, 根据高速水面艇视频图像运动特点, 例如同时含有平移、旋转和变焦运动等, 采用尺度不变特征变换算法提取视频图像中的特征点, 利用仿射模型求解运动参数, 运用Kalman滤波对视频图像中的正常扫描进行滤波, 最后用相邻帧补偿法对每帧图像进行补偿, 实现高速水面艇的视频图像稳像处理。算法用于高速水面遥控艇采集到的视频上进行对比验证分析, 结果表明算法对高速水面艇视觉系统下的视频图像稳像处理快速、有效。     

塔机吊钩可视化系统的视频稳像算法

针对施工现场工况复杂,塔机吊钩视频稳像效果差的问题,本文提出了一种改进ORB特征匹配与固定滞后Kalman滤波相结合的吊钩视频稳像算法.在图像运动估计中,对经典ORB算法进行改进,采用了图像分块与自适应阈值的特征点提取,并引入图像四叉树算法提高图像特征点分布均匀性;在此基础上,采用背景补偿结合帧间差分法,快速识别局部运动目标并进行剔除,提高了全局运动参数估计的准确性;在运动滤波和补偿阶段,采用固定滞后Kalman滤波算法去除随机抖动分量,以获得视频去抖动的运动补偿参数,进而实现塔机吊钩可视化系统监控视频的稳像处理.实验结果表明:与经典ORB加Kalman滤波的稳像算法相比,本文所提出的稳像算法帧间变换保真度ITF提升了约9.12%,结构相似度平均值■提升了约2.75%,获得了更好的稳像效果,且帧处理速率FPS达到了29.65 f/s,满足塔机实时监控要求.     

矿井车载视频图像稳像算法研究

针对矿井车载摄像系统拍摄的视频因含有前景运动目标及高噪声造成的全局运动矢量估计误匹配率高、实时性较差等问题,提出了一种基于ORB特征匹配与改进粒子滤波的矿井车载视频图像稳像算法。在运动矢量估计阶段,采用ORB算法提取图像特征点;采用基于图像块的连续3帧间差分法,联合时空一致性准则快速剔除前景运动区域的特征点;结合前景标记区域,对特征点位置进行初次筛选,对保留下来的背景特征点进行配准;利用仿射变换模型实现帧间运动矢量的估计。在运动滤波阶段,采用基于估计窗的实时粒子滤波算法滤除抖动分量,获得补偿参数。实验结果表明,该算法有效避免了前景运动目标对稳像精度的影响,且具有较快的处理速度。     

加权最小二乘法与卡尔曼滤波实时稳像技术

无人机和车辆行驶等情况下拍摄的视频受外界影响会造成视频抖动。通过对比现有的电子稳像技术,提出了利用FAST获取特征点的位置信息,再通过光流法结合NCC匹配得到参考帧特征点在当前帧的位置信息,在此基础上,结合RANSAC算法剔除错误匹配的特征点对的改进算法。为了提高运动矢量估计的精度,应用加权最小二乘法得到相邻帧间的刚性变换矩阵,并经过卡尔曼滤波进行运动平滑得到扫描运动矢量并补偿,最终得到实时的稳定视频。实验表明,视频序列稳像后的帧间变换保真度有所提高,并且能够达到实时处理速度。     

基于分段处理的视频稳像算法

针对视频拍摄过程中出现抖动的问题,本文根据在短时间内摄像机运动轨迹保持不变的观察现象,提出了一种按时间分段处理视频的视频稳像（SPVS）方法。首先提取视频的SURF特征点,用uMLESAC算法快速准确地去除异常点,并使用最小二乘法求解帧间仿射运动模型。然后利用分段方法优化处理视频的仿射运动模型参数。最后利用视频补偿得到稳定的视频文件。实验表明SPVS方法可有效地去除视频中抖动成分。     

针对不同景深目标的电子稳像算法

提出一种针对不同景深目标的电子稳像算法。利用Harris角点检测算法获得处于不同景深的目标特征点,根据特征点集内结构紧支性约束及距离不变准则,对特征点匹配进行验证,通过求解运动矢量方程,得到处于不同景深范围的运动矢量,使用跟踪微分器滤波去除抖动干扰,对处于不同景深的目标分别进行补偿。实验结果表明,与同类算法相比,该算法的图像补偿效果更好。     

基于特征匹配和卡尔曼滤波的机器人视觉稳像

针对机器人视觉稳像问题,建立六参数仿射图像运动模型,给出其递推关系。设计基于梯度的KLT特征提取算法,根据最优绝对误差和进行特征点的匹配,利用超定的运动参数求解方程推导,得到有意运动参数的观测模型,并使用最小二乘法进行求解,对卡尔曼滤波后的运动参数和图像运动模型进行反向求解,实现含抖动视频的稳像补偿。在自主移动机器人平台上的实验结果表明,利用KLT算法得到的特征点分布更合理,速度更快,经相对参数滤波后的图像相比绝对参数滤波更平滑。     

电子稳像中基于运动分类的全局运动估计算法

提出一种基于运动分类的全局运动估计算法.首先,分区提取图像中的鲁棒Harris特征点,并采用特征窗匹配思路,提高匹配速度;其次,对运动矢量在平移、旋转和缩放模式下的统计特性进行分析,提出运动类型快速判定方法,并验证特征点的有效性;再次,将有效点对代入运动方程,求取全局运动参数;最后,结合Kalman滤波来补偿当前帧实现视频稳像.实验结果表明,该算法能够处理含摄像机扫描和抖动的复杂场景,检测误差小于0.5像素,且达到实时处理.     

移动机器人视觉抖动的Kalman滤波补偿

消除视觉抖动是机器人移动中对接作业的关键。基于仿射变换,建立了图像的递推运动模型;设计了基于梯度的分区域的KLT特征提取算法,分析了梯度与灰度变化的关系;利用绝对误差和最优进行特征点的匹配,并利用菱形搜索算法来提高匹配速度,设计自适应模板算法来解决匹配结果不惟一的问题;利用最小二乘法求解超定运动方程组,得到运动参数。推导得到有意运动参数的观测模型;利用Kalman滤波去除无意运动;利用滤波后的运动参数重构图像,对含抖动的视频进行稳像补偿。在非平整路面内移动机器人上开展实验。结果表明,相对参数滤波比绝对参数滤波更平滑,且算法对x和y方向的抖动补偿无相互干扰,经过该算法处理后的视频序列与原序列相比结果得到较大改善,满足准确性要求。     

基于改进Canny边缘检测算子的电子稳像算法研究*

针对特征点匹配电子稳像算法中提取的特征点容易受到噪声干扰的问题,在研究传统的特征点匹配电子稳像算法的基础上,提出了一种将改进的Canny边缘检测技术应用于电子稳像中的方法。利用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,并通过对边缘检测的图像进行合理分区,在子区域内选择灰度最大边缘点作为特征点,并采用距离不变准则对特征点的有效性进行验证,建立二维运动模型进行全局运动估计,以此确定仿射模型的运动参数;最后利用卡尔曼滤波的方法来进行运动补偿,从而达到输出稳定视频图像的目的。实验结果表明,用这种方法提取的特征点具有     

航拍视频中运动目标检测算法研究

针对复杂背景下航拍视频中的运动目标检测问题,提出一种基于改进的特征匹配算法与全局运动补偿的防抖方法,以及结合多帧能量累积的运动目标检测算法。首先,采取局部区域匹配法加快该算法的处理速度,避免运动目标对背景补偿的影响;其次,利用尺度不变的SURF算法,结合快速近似最邻近搜索算法得到匹配点对,并通过双向匹配和K-近邻算法筛选优秀匹配点;然后,建立仿射变换模型,求解运动参数,并进行运动补偿;最后,通过多帧能量累积进行目标检测。仿真结果表明,该方法具有良好的运动目标检测效果。     

改进的航拍图像序列背景运动补偿技术

针对航拍图像序列提出用于提取图像特征点的最小亮度变化算法。利用特征点进行运动矢量估计,使用自适应十字模板搜索算法找到各个特征点的匹配点,结合随机样本一致算法估计背景运动模型的仿射变换参数,实现一种改进的背景运动补偿技术。该技术保障了航拍图像中运动目标检测的有效性。     

基于特征跟踪和网格路径运动的视频稳像算法

针对手持移动设备拍摄的抖动视频问题,提出了一种基于特征跟踪和网格路径运动的视频稳像算法。通过SIFT算法提取视频帧的特征点,采用KLT算法追踪特征点,利用RANSAC算法估计相邻帧间的仿射变换矩阵,将视频帧划分为均匀的网格,计算视频的运动轨迹,再通过极小化能量函数优化平滑多条网格路径。最后由原相机路径与平滑相机路径的关系,计算相邻帧间的补偿矩阵,利用补偿矩阵对每一帧进行几何变换,从而得到稳定的视频。实验表明,该算法在手持移动设备拍摄的抖动视频中有较好的结果,其中稳像后视频的PSNR平均值相比原抖动视频PSNR值大约提升了11.2 dB。与捆绑相机路径方法相比约提升了2.3 dB。图像间的结构相似性SSIM平均值大约提升了59%,与捆绑相机路径方法相比约提升了3.3%。     

一种鲁棒的序列图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法中鲁棒性差、计算量大及自动化程度低等问题,提出一种鲁棒性高的序列图像自动拼接方法。该方法首先采用Harris角点检测算子对经Wallis滤波后的序列图像进行特征点提取,并结合Forstner算子对特征点进行精确定位。然后基于所提取的特征点,采用邻域灰度互相关法进行序列图像的特征点匹配,得到粗匹配点集,并运用RANSAC算法对粗匹配点集处理得到精匹配点集,由精匹配点集求出较高精度的基础矩阵及极线,并由极线约束引导匹配得到高精度的匹配点对,再运用双向松弛整体匹配算法进一步剔除少数位于极线上的误匹配点。最后利用所得的高精度匹配点对,求解序列图像间的仿射变换关系,并进行图像的坐标变换和融合,从而实现序列图像的自动拼接。实验结果表明,该方法拼接效果理想,鲁棒性高,整个拼接过程全自动,不需要人工干预,具有较高的实用价值。