基于L1范数优化路径的视频稳像算法

目的 为解决外包装行业对产品外观进行检测时,采集视频图像存在抖动失真的问题.方法 提出一种基于L1范数优化路径的视频稳像算法,采用SURF算法和FREAK算法对视频序列帧中的特征点进行检测和描述;然后,使用KNN算法和RANSAC算法对相邻帧间的特征点进行匹配和筛选;最后,通过L1范数优化算法对序列帧进行校正和去黑边处理,得到稳像视频.结果 在处理前景无运动和前景有运动的2类视频时,稳像前后视频的平均PSNR值分别提升了5.094 dB和4.273 dB,并且相对于常用的特征匹配算法,文中算法能显著降低相机路径的主动平滑因子.结论 文中算法能够有效地解决视频抖动失真的问题,提高抖动视频的质量,具有一定的鲁棒性.     

一种改进的Fourier-Mellin 稳像算法

提出了一种改进的单相限实数Fourier-Mellin 变换(SRFMT)相位校正稳像算法,提高了稳像实时性,解决了因图像局部遮挡而引起的错误估计问题.分析了基于Fourier-Mellin 变换估计抖动图像序列尺度因子、旋转、平移向量引起的计算堵塞,然后利用傅里叶变换共轭对称性,改进实数傅里叶变换,并以查表方式访问wi 因子,提升了计算性能;最后采用统计直方图方法处理块运动向量,通过局部运动向量集中度判定,去除伪全局运动向量.实验结果表明,与未改进的算法相比,采用改进的SRFMT 相位校正稳像算法处理512×512 的灰度图像序列,稳像的实时性提高了42%,满足实时性要求,有效的去除了因局部遮挡而引起的错误估计,鲁棒性进一步增强.     

多尺度空间基于集中度判定的二维稳像算法

二轴运动平台由于震动、非一致性摩擦等因素造成视频序列出现抖动,同时外部噪声,光照变化等对图像特征提取、匹配等存在严重影响导致运动向量估计错误,本文提出一种在多尺度空间基于集中度判定的二维稳像算法.通过在多尺度空间下提取视频序列的不变特征,采用深度优先最邻近搜索算法,寻找匹配点对,然后计算匹配点对的集中度,通过最优集中化...     

无控制点场景下基于多运动目标的卫星视频稳像算法

为了解决无控制点场景下现有卫星视频稳像算法失效的问题,提出了一种基于多运动目标的卫星 视频稳像算法,该算法构建了目标检测、轨迹平滑和范数优化的框架,将多目标卡尔曼滤波、rlowess轨迹平滑 与L1?L2范数优化相结合,最终实现卫星视频稳像。利用海上多目标舰船观测数据集开展实验,验证该算法的 有效性,结果表明基于多运动目标的卫星视频稳像算法在X、Y 方向上的稳像误差均不超过0. 3个像素。本研究 填补了无控制点场景下卫星视频稳像的技术空白,具有重要的工程应用价值。     

一种基于灰度投影与块匹配的视频序列快速稳像算法

针对视频图像序列的不稳定性,结合灰度投影算法与块匹配法各自的特点,提出了一种可以快速消除图像序列间平移和旋转抖动的新型电子稳像算法.该算法首先采用灰度投影法估计与补偿图像序列间的平移运动,然后用拉普拉斯算子在图像边缘处选取灰度信息比较丰富的小块模板,利用块匹配法计算模板的平移运动,再结合模板在图像上的位置估计图像的旋转...     

半监督P-N学习互信息熵图像稳定

本文提出一种半监督P-N学习互信息熵图像稳定算法,构建一种图像稳定-学习框架(Image Stabilization-Learning,ISL)。在互信息熵图像稳定基础上,引入一种半监督P-N学习机制,对运动数据进行推理训练,并通过对训练数据分类;构建分类训练模型,对运动参数进行预测;在此基础之上,通过评估模型更新运动估计参数,实现对抖动视频序列进行在线补偿。本文经采用互信息熵稳定与半监督P-N学习互信息熵图像算法对抖动视频序列测试对比,运动估计稳定失误率降低至1%,进一步提升视频序列高频去抖动能力。     

机载摄像设备图像稳定方法探讨

通过对现有几种运动估计算法性能进行比较,结合机载红外摄像系统获取动态图像序列的特点,提出了有效地用于机载摄像系统电子稳像的运动估计算法。它具有精度高和速度快等特点,用该算法对实拍的航摄图像序列进行稳像试验,运动矢量的估计时间仅为10ms。实验证明了该算法用于航摄动态图像序列稳定的有效性。     

机器人视觉Kalman和FIR滤波稳像算法设计与比较

稳像是提高基于视觉的移动机器人作业精度的关键。论文建立了完整的稳像算法流程,包含图像运动学模型、KLT特征提取、SAD特征匹配和滤波算法;设计了运动参数的Kalman和FIR滤波算法;并利用MATLAB实现了运动参数的Kalman和FIR滤波器;仿真验证和对比分析了Kalman和FIR滤波器对运动参数的去抖效果。结果表明,机器人视觉稳像中,Kalman滤波效果优于FIR滤波。用VC++和OpenCV编程实现了基于Kalman滤波的机器人视觉稳像软件,在双机器人移动平台上开展了实验,稳像计算时间小于视频采样时间,系统满足机器人对接作业实时性和精度要求。     

Revival在精修影片《渔光曲》中的应用(上)

本文主要介绍了影片精修软件Revival在修复老电影《渔光曲》中的应用情况,对Revival软件在稳定、闪烁、霉斑、脏点、竖道、画面缺失等方面的自动修复工具和手动修复工具的使用作了详尽描述,比较了自动修复工具和手动修复工具在不同情况下的使用与使用的结果,并记录了修复过程中遇到的问题、解决的方法以及应该注意的事项,从而得出了Re-vival软件在影片修复工作中的长处与不足。     

基于X264的运动估计算法研究

H.264是目前最新的视频编解码标准,研究运动估计基本原理和研究状况的基础上,对X264编码器的三种运动估计算法进行分析和比较,实验结果表明可以在保证例像质量的情况下,提高编码速度,有效压缩视频.     

基于图像运动模型的航空遥感影像快速匹配算法

随着航空遥感视频影像应用得越来越广泛,对影像的配准速度和精度的要求也越来越高.本文利用视频影像连续重叠度大的特征,对图像进行二次配准处理,利用图像的运动估计模型,经过粗匹配和精匹配两次配准实现视频序列帧间时空配准.实验结果表明,改进的算法不仅提高配准精度,同时还提高了运算速度满足对视频图像实时处理的要求.     

局部特征点的鲁棒性数字稳像

针对视频序列受载体的影响,本文提出了基于Harris局部特征点的数字稳像方法。局部特征点在图像处理、模式识别、计算机视觉以及目标检测与跟踪领域得到了广泛的研究。首先,利用Harris算法提取动载体摄像系统中每帧图像的局部特征点,采用基于归一化互相关匹配算法进行局部特征点的匹配,提出了一种双向搜索的匹配策略来提取具有较强鲁棒性的特征点;然后,利用随机抽样一致算法进一步筛选所选定的特征点,并将保留下来的精确匹配特征点带入仿射运动模型求出全局运动矢量;最后,提取全局运动矢量中的抖动参数,并对原始图像进行补偿。实验结果表明,该方法可以快速有效地处理图像序列的仿射运动,水平和垂直方向的精确度小于1 pixel,并且具有较好的鲁棒性,可用于动载体摄像系统。     

电子稳像技术在船载电视监视系统中的应用

本文简述了电子稳像技术的基本原理,重点介绍了国内自主研发的船载电视监视系统电子稳像器的实现和主要性能特点,以及为满足性能要求而采用的运动检测和补偿技术.该电子稳像器采用灰度投影算法检测序列图像当前帧和参考帧之间的运动矢量,并且通过算法改进实现亚像元检测.在补偿图像运动时,通过采用平滑算法,避免了在图像补偿时出现的马赛克现象,保证了图像补偿精度.实验结果表明,本文提出的电子稳像器具有稳像精度高,实时处理能力强和较好的实际应用效果.     

一种用于数码视频相机的实时自动聚焦算法

本文针对数码视频相机的噪声大,主体位置不确定性及实时性要求高等特点,详细讨论了传统自动对焦算法的缺陷并提出了一种新的自动对焦算法.该算法采用一种新的可有效抑制高频噪声的对焦量函数--高斯一阶导数(FDOG)来正确评价图像对焦趋势;支持最近主体优先的感兴趣区域自动选择,使得系统可以自动找到主体所在位置进行对焦;结合爬山法,二叉搜索和插值拟合进行对焦搜索,相比传统的两段爬山法,搜索效率提高了40%;通过对聚焦后的图像进行监视,支持视频模式下的动态自动对焦.该算法在一个数码视频相机平台上实现,实验结果验证了算法的优点,适用于高性能数码视频相机.     

基于差异积累的视频运动对象自动分割

针对视频运动对象的自动分割,本文给出了一种基于差异积累的自动分割算法。与传统的基于运动信息变化检测方法不同,该算法通过累积的帧差信息构建出可靠的背景,与当前帧比较进而提取出视频运动对象。本文提出了一种增强的基于Otsu法的自适应阈值化方法,能更准确地对背景差图像进行阈值化分割,克服了传统Otsu法阈值化容易失效的问题。改进的基于区域生长的定位方法更能避免传统方法的误定位及重定位的问题。实验结果表明,本文算法具有较好的实时性、自适应性以及鲁棒性,可以较为可靠地建立背景模型并进行实时更新,适用于刚体或非刚体存在平缓的光照变化以及摄像头微抖动的视频运动对象的自动分割。     

同轴数字全息视频动态跟踪处理实验

用数字全息进行动态观测时,由于不同物体记录距离不同,且不断地变化,再现像不能始终处于清晰状态。本文提出了利用同轴数字全息视频技术实现在三维空间内对运动物体进行连续动态观测的方法,研究了其中的动态跟踪聚焦算法和视频处理算法。利用上一帧再现像中观测物体的中心位置作为下一帧全息再现中聚焦窗口的中心位置,使聚焦窗口始终跟随观测目标移动,从而保证处理全息视频时每一帧再现像都能准确自动聚焦,使再现视频中要观测的目标始终处于清晰状态。采用上一帧的聚焦距离为下一帧再现距离的搜索中心、避免处理不同全息图时的重复运算等方式来提高数字全息视频的处理速度。实验结果表明,本文提出的数字全息视频成像技术能实现在三维空间内对某一特定运动物体进行连续动态观测。     

基于图形处理器的相位校正稳像

由于稳像算法中的运动估计占据整个算法60％～80％的运算量,并随着图像分辨率的提高,实时稳定连续图像序列的难度不断增加.本文提出一种基于图形处理器的相位校正策略,根据相位校正稳像算法教学模型,利用图像处理器统一并行架构与像素单线程模式,设计交叠复合相位运动估计结构,提升并行线程同步性能,缩短FFT并行运算时间;同时通过...     

基于DS-CDS的改进运动估计算法及实验

为了提高视频的压缩效率,在菱形搜索算法和十字菱形搜索算法的基础上,结合实际运动图像中的运动向量以水平方向向量为主的特点,提出了一种利用偏水平十字模板搜索与偏向双菱形模板搜索相结合的改进搜索算法。为检验本文改进算法的效果进行了对比实验,结果表明:本文提出的基于偏水平十字及偏向双菱形搜索法适合各种运动类型的视频序列,更适用于运动变化剧烈的序列,并且能够在PSNR值和BR值接近最优水平时,大大减少运动估计时间,相比于FS算法,对QCIF格式图像的运动估计时间减少约95%,对CIF格式图像的运动估计时间减小约94%。     

面向运动估计器硬件实现的加权块匹配检测算法

在各种视频处理算法中，运动补偿型算法大大提高了各种视频处理效果。运动估计器的硬件实现是各种运动补偿视频处理算法在实际系统中运用的关键。由于块匹配运动估计算法较低的运算复杂度和硬件实现难度以及块匹配检测标准函数很高的调用频率，已经广泛应用到各种实际系统中。文中提出了加权最小最大误差的匹配检测标准，能够降低运动估计器的运算复杂度，减少估计器的硬件面积，提高硬件速度，而且能够降低递归搜索块匹配运动估计算法固有误差传递带来的负面影响。     

视频监控中人脸识别算法稳定性的改进

如果单纯地采用静态人脸识别算法对视频图像进行检测、识别,忽略了视频中重要的前后帧相关的特性,会造成识别结果的不稳定。为了解决识别结果不稳定的问题,对视频监控中的人脸识别算法进行了改进,根据视频前后帧相关性对人脸运动进行估计并将其应用在视频监控的软件产品中。实验证明,该算法提高了传统单帧人脸识别算法的稳定性,具有较好的应用价值。