移动机器人视频稳定方法的研究

介绍了电子稳像技术的发展概况以及相关算法.对KLT算法进行改进,在特征点提取过程中采用测量相异量的方法量化特征点在最初图像和当前图像之间的变化,从而解决了因为外界因素带来的的特征点提取困难的问题;引入亮度适应方法,用相对亮度差替代绝对亮度差,较好地解决了光照变化给特征匹配带来的困难.在移动机器人视觉平台上进行了实验,验证了算法具有实时性的稳像效果.     

适用于大角度抖动的电子稳像算法

在角点检测的基础上,提出了一点对多点的配对策略,并针对该策略推导了能够解决图像序列同时存在平移和大角度旋转的稳像新算法.该算法克服了其他稳像算法必须准确求解图像旋转中心的缺点,突破了以往大多数算法仅解决平移和小角度旋转(一般是3°到5°)的限制.实验结果表明,当抖动图像的旋转角度转到18°时,仍然能达到很好的稳像效果,且稳像后图像的平均峰值信噪比比稳像前提高了约26 dB.     

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。     

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.     

基于分块灰度投影的电子稳像算法

针对灰度投影法在灰度值单一、对比度差的图像序列中稳像精确度不足,改进基于灰度投影的运动估计算法,先采用卡尔曼滤波将采样图像进行预处理以去除噪声,再将每帧图像分成4个子区域,按原方法对各子区域内像素点进行灰度投影,计算出子区域在x轴和y轴上的偏移量,分别平均得到整体偏移量,用插值放大的方法进行运动补偿。选取日本九州大学图片数据库中图像序列的相邻两帧进行仿真试验,结果表明,改进算法的峰值信噪比可提高21.5%。     

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.     

矿山井下工作面智能网络视频安全监控技术

技术开发单位 中国船舶霞工集团公司第七一六研究所技术简介 该技术采用机载耐振电子稳像技术、去尘图像增强技术、无线宽带多跳自组技术、井下复杂移动生产环境智能视频分析技术等先进技术,可对矿山井下生产环境视频进行高清采集、处理、压缩、传输、解码、记录、显示、回放,具有体系完整、性能先进、便于扩展等特点,解决了井下工作面等移动复杂生产环境的安全监控难题。该项目为《军用技术转民用推广目录（2013年度）》中电子信息领域的推荐项目。     

一种带图像修补的运动补偿视频插帧方法

为了减小运动补偿插帧时的“块效应”,提出一种带图像修补的运动补偿插帧方法.该算法首先采用可变尺寸块的多级双向搜索,“由粗到细”逐级精确修正运动矢量;然后,对已搜索到合适运动矢量的块进行插值补偿,生成初始内插帧;对于仍没有合适运动估计结果的块并不生硬的内插,而是利用图像修补(image inpainting)技术进行填充,从而得到最终完整的内插帧.实验结果表明,该方法内插帧的主、客观质量较之对比算法均有所提高,且算法复杂度低,实用性强.     

视频稳像的Sift算法优化

针对连续拍摄的相邻视频帧具有视场重叠度高,视角转换小,平移量小等特点,对Sift特征匹配算法进行优化,以降低视频稳像的运算量.研究了图像尺度空间变换,尺度空间的特征点提取,特征点匹配算法和相邻帧间的平移旋转矩阵,并给出了Sift优化的说明和算法的实验结果.首先对当前帧的图像提取相邻两个尺度空间的特征点,并与上一帧图像的两个尺度空间的特征点进行匹配.然后去掉匹配度小于某一阈值的特征点,对剩余的特征点根据旋转平移矩阵求解视频帧的旋转分量和平移分量.实验证明本算法能够将Sift算法运算量减小96.8％,同时视频的旋转稳像误差在±0.3％以内.     

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。     

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．     

Fast motion estimation algorithm of video stabilization system

A real-time electronic image stabilization motion estimation method based on fast sub- block gray projection algorithm is proposed. In the method, each image is divided into a number of sub-blocks, and sub-blocks are sifted with their gray gradients. After removing sub-blocks whose gray gradients are lower than the given threshold, the calculation amount of projection is reduced and the motion estimation accuracy is improved. Then gray projection is done in each remained sub- block, and global motion vector of the image is calculated according to the local motion vectors of sub-blocks and the affine motion model. The drawbacks as the local motions reducing the global mo- tion estimation accuracy and traditional gray projection algorithm could not deal with rotation are re- solved well by this algorithm. The experiment results show that the algorithm is more accurate and efficient than the gray projection algorithm.     

Digital image stabilization system based on inertial measurement module

In order to stabilize the video image sequence, a method of using inertial measurement module to build digital image stabilization system is proposed. Through applying realtime attitude information of the camera that obtained by highprecision attitude sensor to estimate the image motion vector and then to compensate for image, the purpose of stabilizing the image sequence can be achieved. Experiments demonstrate that this method has a high image stabilization precision, and the up to 16 frame/s video output rate completely meets the realtime requirements.     

SVC空域增强层快速运动估计算法

基于分级编码空域增强层运动估计的特点,提出了一种增强层快速运动估计算法．该算法利用基本层信息产生增强层无残差预测运动估计的整像素SAD门限,由该门限对是否进行基于残差预测的运动估计进行终止判决,由此使大量的编码宏块避免了不必要的基于残差预测的运动估计．并且对基于残差预测的运动估计,直接在层间预测模式下,以层间预测矢量为预测值进行运动估计,进一步加快了编码速度．实验结果表明,该算法在保持信噪比几乎不变的同时,使增强层的运动估计时间比原联合编码模型减少了35％,从而降低了编码器的运算复杂度．     

基于中心偏置特性的改进六边形算法

为了解决传统六边形搜索算法使用固定模板和固定的搜索步骤所带来的缺陷,提出了基于运动矢量中心偏置特性的改进算法。该算法充分考虑了运动矢量中心偏置这一特性,同时对传统六边形模板进行了改进。在保持六边形模板的优点的同时,使得其在搜索过程中更具有方向性。最后,对提出的算法进行了实验,结果表明,在保持图像质量的情况下,搜索速度有大幅的提高,证明了该算法的有效性。     

投影算法与块匹配法结合的实时数字稳像方法

为了实时地稳定摄像系统的输出视频，特别是图像序列中存在运动物体的视频，提出了一种稳像方法.首先用灰度投影算法对图像序列进行粗匹配；然后用块匹配法在粗匹配的基础上进行精确匹配；最后将两次匹配得到的运动矢量相加得到最后的运动矢量，补偿图像序列的运动.进行匹配的小块是根据参考帧的拉普拉斯变换选取的.对实时稳像实验结果的定量分析和评价表明，该方法切实可行，并具有速度快、精度高的特点.