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.     

基于灰度信息与特征信息结合的数字稳像算法

提出一种基于灰度信息与特征信息相结合的数字稳像算法.该算法应用特征点提取作为块匹配的预处理,提高了匹配的准确度,通过多模交互的Kalman滤波和运动补偿后得到稳定的视频图像.实验证明,该算法具有良好的稳像效果.     

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     

位平面匹配的电子稳像算法的改进

针对位平面匹配算法很难对视频图像中存在的旋转运动进行估计的缺陷,提出了一种改进的电子稳像算法。该算法采用钻石搜索策略的位平面法来估计并补偿视频图像序列间的平移运动,对参考帧图像进行拉普拉斯变换,在靠近图像边缘处选取若干个特征小块与当前帧进行块匹配,进一步计算并补偿其可能存在的旋转运动。通过理论分析和实验仿真表明：在处理存在旋转运动的视频图像时,改进后的算法在满足实时性的同时提高了稳像精度。     

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.     

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。     

基于曲线拟合的视频稳像方法

根据人眼的视觉特性,提出一种基于曲线拟合的视频稳像方法。使用图像背景特征点对摄像机的全局运动进行估计,利用曲线拟合的方法计算出摄像机的抖动分量,并将曲线拟合的结果作为摄像机的主观运动方向,对其摄像机的抖动运动分量进行补偿,使图像位移矢量达到最小,以有效减少运动补偿后引起的图像信息丢失。对抖动角度在20°内移动摄像机拍摄的视频进行稳像处理,实验结果表明,该方法稳像后视频的抖动角度小于2°,视频图像信息的损失小于5%,具有较好的稳像效果,并且在稳像后保证了视频帧内容的完整性。     

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。     

基于仿射不变约束与快速EKF滤波的航拍图像稳像

考虑到航拍机载成像平台抖动严重、视频稳像匹配环节精度不一致的特点以及航拍图像稳像技术快速、准确的要求,提出了一种结合仿射不变约束与快速扩展卡尔曼(Extend Kalman Filter,EKF)滤波的图像稳像算法。该算法首先以视频参考帧中的角点量作为特征点,通过Harris检测器选择出稳定角点;然后对待配准点构建Delaunay三角网进行初始匹配,提出利用仿射不变约束方法筛选出精确匹配点;最后利用快速EKF运动滤波方法实时估计和修正噪声的统计特性,从而解决摄像机扫描运动中存在的抖动问题。在对大量分辨率为640×480pixel的航拍图像的仿真实验中,可通过仿射不变约束实现精确的模型估计,采用的快速运动补偿方法在补偿过程中耗时为5.054ms,比传统的运动补偿方法节约了69.5%的时间。实验结果表明,该算法能够实时稳定航拍视频帧间的抖动现象,并能有效跟随场景的真实扫描。     

基于DSP的交通视频稳像算法设计与实现

针对因交通监控设备抖动而引起的视频图像序列不稳定问题,提出了一种在设备内的DSP上直接工作的快速稳像方法。该方法采用Harris算子提取参考帧图像的特征点,利用金字塔LK光流在当前帧跟踪参考帧的特征点,从而获得运动矢量。通过RANSAC剔除匹配错误或前景物体的特征点对,筛选出全局运动矢量。采用描述复杂运动的单应性模型估算全局运动参数,用单纯形法和模板相似性微调参数优化整体效果。最后进行全局运动补偿,实现图像的稳定。依赖TI公司C674X系列DSP的优化方法,实现了对720×480交通视频精确、实时的图像稳定处理。     

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。     

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。     

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%。     

一种内容完整的视频稳定算法

设计了一种基于可靠特征集合匹配的内容完整的视频稳定算法。为了避免运动前景上的特征点参与运动估计,由经典的KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法提取特征点,而后基于特征有效性判定规则对特征点集合进行有效性验证以提高特征点的可靠性。利用通过验证的特征点对全局运动进行估计,得到精确的运动参数并据此对视频图像进行运动补偿。对于运动补偿造成的无定义区,首先计算当前帧的定义区与相邻帧的光流,以此为向导腐蚀无定义区;利用拼接的方法,填充仍为无定义区的像素。实验结果表明该算法对于前景物体运动具有较好的鲁棒性并能够生成内容完整的稳定视频序列。     

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RDWT与改进SIFT的DT网格运动估计与补偿*

为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于RDWT与改进SIFT的DT网格运动估计算法。首先在RDWT域内提取潜在运动区（PMA）,并设计了自适应的特征点提取模板;然后对SIFT算法进行了改进,它能快速进行特征点的精确提取与匹配,进而生成DT网格;最后利用仿射变换在PMA内进行运动估计与补偿。实验表明,该算法能快速有效地提取视频图像的特征点,在保持较高峰值信噪比(PSNR)的情况下提高运动估计的效率,且重建图像的主观质量很好,较现有基于不规则三角网格的运动估计算法在PSNR和效率上有一定优势。     

基于有向模板和颜色加权SVD的图像匹配算法

为快速稳定地匹配视频序列,并考虑SVD算法的高效性,根据视频序列的特点,对SVD匹配算法进行改进,提出了一种适合视频序列的匹配算法。该算法使用Harris角点检测算子检测兴趣点,使用有向模板提取具有旋转不变性的特征,并通过引入颜色加权法改进SVD算法中的相似性度量函数。同时,又提出一种基于运动一致性约束的误配点剔除方法,首先拟合匹配点间的运动模型,然后自适应地调整参数将错误的匹配点剔除。该算法使用有向模板消除图像间旋转变换的影响,使用颜色特征降低兴趣点匹配时的不确定性,通过运动一致性约束降低误配点数量。实验结果表明,该算法在图像间存在旋转变换关系和不同的光照条件时都可以获得很好的匹配结果,特别是在图像间基线距离较大时仍能得到大量的匹配点并具有很高的正确匹配率,能很好满足实际需要。