一种基于Harris角点特征的稳像算法

提出一种基于Harris角点特征的稳像算法。该方法用Harris算子自适应检测出最强壮的角点,开辟(2n+1)×(2n+1)特征窗进行灰度互相关初匹配;提出欧式距离之比不变准则,通过中值滤波剔除误匹配点,确保运动矢量较高的一致性;最后保留若干正确的匹配点对,分成多组解运动矢量方程,将多组解的平均值作为全局运动矢量以提高稳像精度。实验结果表明,本算法可以克服图像缩放影响,有效消除旋转和平移抖动,实现视频图像序列稳定。     

快速平滑点特征轨迹电子稳像

为了提高机载成像系统输出视频的图像质量,提出了一种快速平滑点特征轨迹的稳像算法。以消除全局运动估计的帧间匹配累积全局运动、实现长时快速稳像为目的,建立有别于传统实时稳像模式的系统框架。首先采用SURF算法从原始的抖动视频中提取不稳定的特征点;其次利用Delaunay三角剖分算法判断特征点的邻接性,生成点特征轨迹;再次采用Kalman 滤波器对不稳视频中得到的点特征轨迹进行滤波处理,得到平滑的点特征轨迹;最后由原始点特征轨迹和平滑点特征轨迹估算出直接需要补偿的全局运动矢量。实验结果表明:该方法不仅能够实时处理失稳航摄视频,有效改善机载成像系统的图像质量,而且能够估计出相互独立的帧间全局运动矢量,可以应用于需要长时间稳像的场合。     

基于自适应补偿的电子稳像方法

基于车载的光电系统在采集图像的过程中,载车的随机振动会导致视频序列发生抖动,需要通过稳像技术来消除。为解决传统电子稳像方法中存在帧间跳变、机械性选择参考帧,以及边缘信息丢失的问题,提出了一种基于自适应补偿的电子稳像方法。首先,自适应地更新参考帧,后续帧与更新的参考帧进行特征点的提取和匹配,并通过参数迭代方法求解相对于第1帧的全局运动参数;然后,区分不同的全局运动参数:旋转角度、水平、垂直方向的偏移量,并通过运动滤波从全局运动参数中分离出扫描运动,补偿随机抖动;最后,采用后向映射方式实现运动补偿,并运用图像镶嵌,即利用参考基准帧的信息对校正后图像的边缘信息进行补偿。实验结果表明:稳像后视频序列有很好的视觉稳定效果,且提高了峰值信噪比(PSNR)和帧间变换保真度(ITF)。本文的方法具有很好的鲁棒性,在不同的视频场景下都可以实现稳像,可以满足稳像的精度要求。     

基于快速尺度空间的无人机影像自适应稳像方法

为实现无人机航拍影像的实时稳像,针对稳像过程中特征检测的速度问题和运动滤波的发散现象,提出了一种改进的AGAST算法与自适应Kalman滤波相结合的实时稳像算法。对于无人机实时航拍视频序列,以当前帧的前一帧为基准进行稳像处理。改进的AGAST特征检测算法在尺度空间的基础上快速提取AGAST角点特征,用二进制描述符对其进行描述,然后用汉明距离匹配特征点。对于已获得的匹配特征点对集合,用RANSAC原则剔除误匹配点,再计算运动矢量。最后使用自适应Kalman滤波提取出运动矢量中的无人机主动扫描分量,进行运动补偿,获得稳像结果。实验数据使用标准测试图集和自己采集的无人机航拍视频,实验结果表明,所提算法在连续视频序列处理时效果显著、速度快,能够满足实时稳像的需求。     

基于光流法的多分辨率电子稳像算法

针对动载体摄像系统中视频序列受载体姿态运动及抖动的干扰而出现的不稳定现象,提出一种基于光流算法的多分辨率电子稳像算法。首先,通过划定有效的运动估算区域取代对整帧图像的计算以降低计算量;然后,利用基于光流算法的多分辨率分层运动估计快速并精确地计算出包含平移、旋转以及缩放运动的相邻帧间仿射变换参数;最后,采用固定帧补偿算法,利用求得的仿射变换参数,对图像进行运动补偿,消除或减轻图像序列帧间的随机抖动,达到稳像的目的。实验结果表明,针对包含运动目标的动态场景,该算法可以精确地检测出视频序列帧间平移、旋转以及缩放等复杂的抖动,水平和垂直方向的稳像精确度小于1pixel,保证视频序列的稳定输出,可应用于目标跟踪系统中。     

一种运动载体摄像的自适应稳像系统

提出一种达到实时处理能力的自适应电子稳像系统.首先,采用基于投影相关单峰性的配准策略进行全局运动估计,为了减小投影全相关计算的复杂度,提出了快速投影算法(FPA),采用3点自适应搜索策略,结合大小搜索步长,进行由粗到细的搜索定位.其次,详细阐述了自适应均值滤波方法,通过自适应调整滑动窗口的尺寸,实现较好的平滑处理以降低抖动,并防止了过稳现象的发生.最后,提出运动矢量修正措施,以自适应地选取待补偿帧,来防止图像边缘的错误累积效应.实验结果表明,该系统可以明显减轻视频序列抖动现象,而且能实时跟随真实扫描场景.     

高清抖动视频的实时稳像算法

针对高分辨率的高清视频中图像序列的不稳定性,结合灰度投影算法的特点,文章提出了一种可以快速消除图像序列间平移运动的新型电子稳像算法。首先采用灰度投影法估计图像序列间的平移运动,分别对行列投影曲线进行互相关运算获取全局运动矢量;然后采用高通滤波器获得抖动图像帧的运动偏移量,最后通过运动补偿得到稳定的视频图像序列。实验结果表明,该算法可以明显地消除图像序列间的抖动,对于提高动态图像的稳定性具有很好的效果,而且运算复杂度低,适用于高清视频的实时处理。     

基于圆周投影匹配的电子稳像技术研究

图像不稳定的实质是摄像系统的光轴与目标之间存在无效的相对运动,其中包括平移运动和角运动.传统的结构化模板只能在序列间存在小角度的情况下有效,对大角度旋转的图像则无能为力.为了实时地稳定摄像系统的输出视频序列,提出了一种基于特征匹配的实时电子稳像算法.将分块的Harris算子用于特征提取,并提出利用归一化圆周投影的特征匹配算法来解决图像大角度旋转的问题.仿真和实验证明了该方法不仅能有效地实现帧间平移运动的补偿,而且还可对大角度的旋转运动进行补偿.     

彩色分层和相位相关的视频稳像

针对小波变换和相位相关法实现的视频稳像精度不足的问题,本文引入彩色分层技术,提出了一种新的视频稳像技术方法.首先,对待处理视频图像进行彩色分层,分别进行小波变换(即金字塔式分层),并利用相位相关法求取相关运动矢量,然后对矢量参数进行权值滤波处理以保留正常扫描运动而去除抖动矢量,最后针对抖动量进行运动补偿实现视频稳像.针...     

提高用于电子稳像的灰度投影算法精度的方法

分析了影响算法精度的主要因素，提出了快速而有效的图像序列预处理方法，以增强投影算法的鲁棒性和提高其估计运动矢量的精度，利用连续多帧子区域的局部和全局运动矢量有效地识别出摄像机的扫描运动和背景存在的运动物体，从而去除这些无效的运动矢量、确保稳像系统的补偿精度。用机载红外摄像设备所摄取的图像序列试验，证明了本方法的有效性。     

适于微小型飞行器平台的稳像算法

为解决微小型飞行器由于机械振动、气流扰动等原因引起的图像高频抖动,设计了一种适用于该平台的稳像算法。采用基于生物视觉的匹配方法估计帧间运动矢量,建立了图像参数传递的数学模型;结合微小型飞行器的运动特点,提出了带约束的交互式多模型卡尔曼滤波方法(CIMMKF),针对绝对帧位移曲线和旋转角度滤波,引入硬约束条件减小模型不准确性产生的误差,再通过软约束平滑硬约束带来的局部跳变求得图像合适的校正量。最后,给出了一种新颖的微小型飞行器平台稳像算法性能的评估方法。实验结果表明,该稳像算法能够适应飞行器多种状态的交替改变,有效减小滤波延迟,去除高频抖动,保留主动运动,使稳定后图像质量满足观察要求,具有图像信息保留程度高、速度快的特点,尤其适用于微小型飞行器实时视频稳定。     

Savitzky-Golay滤波和L1范数优化相结合的视频稳像算法

近年来,越来越多的人利用手持设备拍摄视频表达自己或社会问题等,这类视频常存在抖动现象,如何消除视频序列中的随机抖动成为近年来的研究热点。本文面向视频去抖动应用场景,提出了一种Savitzky-Golay滤波和L1范数优化相结合的视频稳像算法。首先基于帧间配对特征点进行运动估计;然后利用Savitzky-Golay滤波算法进行路径平滑处理,去除运动路径中的高频抖动分量,避免了噪声对后续生成稳定路径的影响;进一步,对平滑后的有效路径信息进行基于优化的L1范数优化算法拟合,得到最终的稳定路径;最后对原始视频图像序列进行运动补偿,生成稳定的图像序列。对比实验结果表明,本文方法稳像效果优于原始L1范数优化算法,算法速度快于目前效果较好的二维稳像算法。      

基于联合相机路径的红外视频稳像算法

针对由于视差变化而导致的红外视频稳像技术难题,文中提出了一种基于联合相机路径的红外视频稳像算法,该算法主要包括:预处理、联合相机路径求解、多路径优化、运动补偿四个步骤。首先,要对红外图像进行直方图均衡化、特征点提取和匹配处理、预映射。接着,要将每帧图像分为m×n个网格单元,利用基于网格的映射运动表征,将每一帧中对应网格得到的局部单应性矩阵进行相乘得到联合相机路径。然后,对联合相机路径采用“多路径优化”策略进行平滑处理。最后,利用平滑后路径进行运动补偿稳定视频。实验结果表明,该方法能有效地处理由于视差而引起的非线性运动,相比传统的稳像算法效果更好,当特征点存在部分遮挡时,也能取得不错的稳像效果。     

Global point tracking based panoramic image stabilization system

A novel image stabilization system is presented,which consists of a global feature point tracking based motion estimation,a Kalman filtering based motion smoothing and an image mosaic based panoramic compensation.The global motion is estimated using feature point matching and iteration with the least-square method.Then,the Kalman filter is applied to smooth the original motion vectors to effectively alleviate unwanted camera vibrations and follow the intentional camera scan.Lastly,the loss information of im...     

宽边缘细化及改进Hough变换的快速稳像算法

数字稳像是用来解决由于摄像机所处平台不稳定造成的图像抖动问题,而图像本身模糊带来的图像边缘模糊会给稳像带来不利影响.针对视频图像边缘模糊造成的宽边缘问题,提出一种基于数学形态学思想的快速图像边缘细化算法,同时针对Hough变换计算量大、效率低、易受平行线干扰的缺点,提出改进Hough变换的快速运动估计算法.实验表明:此算法舍弃了大部分的冗余量,提高了计算效率,能快速有效地确定补偿矢量;改进算法可重复性较好,提高了算法的稳定性和运算速度,且对运动物体有抗干扰作用.     

基于Harris图像拼接的全景视频稳像算法

对于背景变换和抖动分量比较小的视频序列,传统稳像算法不能直接适用,本文提出一种基于Harris图像拼接的全景稳像算法。首先采用Prewitt算子提取出图像的边缘信息,在此基础上进行分区的Harris特征点检测;然后结合NCC（normalized cross correlation）算法与RANSAC（random sample consensus）算法实现图像间的特征点精确匹配,接着利用加权平均融合的方法进行图像融合;最后对融合后的全景图像进行剪裁,完成图像补偿,输出稳定的视频序列。实验结果表明:改进的Harris算法提高了算法效率以及正确特征点数量,并且本文稳像算法实时性较好,能够有效消除视频抖动并输出稳定的视频序列。     

交通监控视频的快速图像稳定方法

安装在户外的摄像机容易受到各种干扰,因此图像稳定是交通视频监控过程中必不可少的一步.本文采用背景图像中含有较大曲率边缘的区域做运动估计,并判别出全局运动矢量.再根据一个简单的3参数摄像机运动几何模型,估算出全局运动参数,进行全局运动补偿达到快速图像稳定.该方法结合特征匹配方法与运动判别方法的优点,模型参数少,求解过程快,能很好满足监控应用中图像稳定的实际需求,也可以用来对驾驶疲劳警示和车辆碰撞预防等场合获取的视频图像实现稳定化处理.     

一种新的基于单目视觉的广义障碍物检测方法

 障碍物检测是辅助驾驶、机器人导航等领域的核心问题之一.本文提出一种新的基于特征点道路面投影位移矢量的单目视觉广义障碍物检测方法.基于道路平面假设,利用特征点估计相机自运动参数,并利用此参数对相机的旋转运动进行补偿.利用逆透视投影变换,分别推导并证明了道路平面上的点和障碍物上的点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系.提出了一种区间统计方法,实现了相机位移矢量的鲁棒估计.最后,通过分析连续图像特征点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系,实现了广义障碍物检测.各种场景下的实验结果表明,该方法能够检测任意类型、形状的障碍物.与传统的运动补偿方法相比,具有更好的鲁棒性和准确性.