基于SURF和改进RANSAC的视频拼接算法

在传统的视频拼接算法中,配准的误差和运动的物体都会使拼接结果产生鬼影,而复杂的融合算法又难以满足实时性要求。针对上述问题,以平行光轴且光心位于同一水平基线位置的双目相机采集的视频图像为研究对象,提出一种基于限定区域和SURF算法的视频拼接方法。针对采集到的具有20%~30%重叠感兴趣区域(ROI)的视频图像,每24帧设置一个关键帧,仅对关键帧的ROI区域采用SURF算法寻找特征匹配点对。然后采用改进的RANSAC算法筛选单应性变换矩阵H,对非关键帧直接采用此单应性变换矩阵H进行图像融合。实验结果表明,采用关键帧计算特征点的方式得到的视频拼接效果能够很好地消除鬼影,同时也能够保证视频融合的实时性。     

基于自适应匹配的实时视频拼接系统

为了实现基于PC机的实时视频拼接,提出一种基于自适应匹配的平移参数计算方法。设计基于海思HI3520D开发平台采集两路视频,UDP传输视频,PC机接收视频并实现视频拼接。在系统启动时候,通过巴氏距离方法得到融合后的图像重叠区域匹配度,反馈优化,得到最佳平移参数。试验证明该系统不仅提高了图像融合质量而且具有良好的实时性,实现了两路视频实时拼接,系统总体拼接速度为40ms左右。     

一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法

由于视频帧数量较大,视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多,为有效解决此问题,提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取,利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵,依此计算关键帧间重叠区域,按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧,将此关键帧作为基准帧,重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程,直至关键帧提取完毕,最后,利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。     

基于多摄像头拼接的视频摘要

根据sift经典算法和视频摘要原理,对多摄像头实时拼接在视频摘要上的应用进行了研究,通过将每组对应帧图像按照首帧图像配准后产生的变换矩阵和剪切模板进行变形及融合,使多摄像头实时合成一个;根据碰撞能量约束,对新摄像头中的运动物体在时间线上重新组合,完成视频摘要.实验利用了摄像头相对位置固定的条件,并充分考虑视频分辨率对实时效果的影响,与单摄像头相比,多摄像头动态拼接的视频摘要在单位时间内具有更高的信息量.     

视频图像拼接和应用

论述实时处理由若干个摄像头采集的图像，即利用视频图像边界重叠的部分进行拼接，形成全景式的视频，然后实时显示拼接后的视频图像。     

基于图切割的多频带融合图像拼接

由于在视频帧间隔不大的图像拼接过程中,重叠区域存在运动物体和配准误差时,简单的融合会产生融合鬼影和拼接缝隙。针对上述两个问题,首先利用SURF提取特征点,经过配准求单应性矩阵得到图像的重叠区域,再通过基于网络最大流的图切割查找到全局最优的缝合线,最后使用多频带融合得到宽视野的全景拼接图。实验结果表明,该方法在消除鬼影和拼接缝隙方面具有很好的效果。     

基于FPGA的全景视频拼接系统的防抖动设计

针对因传输线缆长度、外部电磁干扰等因素导致的视频在传输过程中出现抖动,进而引起全景视频拼接系统中某一区域出现拼接错位现象,采用了基于FPGA的软件防抖动设计,在FPGA内部添加乒乓缓存机制,逐帧检测接收到的视频帧的完整性,对抖动情况下视频帧有效像素丢失或超出分别进行处理,在不增加硬件成本的前提下解决视频抖动引起的全景视...     

一种无人机航拍高清影像快速拼接方法

该文研究了一种无人机航拍高清影像快速拼接方法,主要包括路线规划、视频特定帧抽取、帧图像拼接三步.其中,为得到较精确的对地分辨率,对实验场景进行路线规划;为解决无人机影像冗余帧信息量大的问题,提出了一种基于目标场景和无人机飞行状态参数的抽取算法;为解决配准阶段的耗时问题,用SURF算子仅在重叠区域内进行图像配准,减少配准用时.实验表明,该方法基本达到实时性要求,且拼接图像的视觉效果较好.     

数字图像拼接方法研究进展

数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频通过配准和融合获得单幅宽视场图像或者动态全景图.数字图像拼接方法主要包括图像配准算法和图像融合算法.根据待拼接图像和拼接图像的特点,介绍图像拼接的4种基本类型,说明图像拼接的研究意义,概述近年来图像拼接方法的研究状况,最后分析图像拼接方法的研究动向.     

一种新的视频监控图像拼接算法

视频监控常常采用多个静止的摄像机监控视场范围比较大的区域,本文研究了多个摄像机的视频图像合成算法。对于多个静止的摄像机,利用相位相关算法估计输入视频的相应第一帧重叠区域,并在重叠区域内进行Harris角点检测和匹配,以加快角点匹配的速度并且提高匹配的稳健性;对于非首帧的视频,也只需在第一帧估计的重叠区域内进行角点检测。...     

基于DM642的网络视频系统的设计与实现

为满足现代实时网络视频应用的需求,提出并实现了一种基于TI公司多媒体DSP芯片TMS320DM642的实时网络视频系统,给出了网络视频节点的硬件及软件的详细设计方案。结果证明,该系统能对视频图像进行实时压缩编码,并在各网络节点之间传输,且传榆速率稳定,图像质量可调,能满足现代各种实时监控系统的要求。     

基于SIP无线视频监控系统实时视频的实现

由于无线视频监控系统朝着网络化、一体化方向发展,提出了无线视频监控系统的实时视频的请求建立连接过程,采用简单性、扩展性较高的SIP作为呼叫连接控制协议,而在流媒体的传输过程中采用RTP/RTCP协议,增强实时视频灵活性,解决了实时视频对传输质量、传输速率等问题,并简要分析了客户端与服务器端的实时视频传输过程,结果显示视频图像清晰。     

Efficient fog removal from video

In this paper, a framework of real-time video processing for fog removal using uncalibrated single camera system is proposed. Intelligent use of temporal redundancy present in video frames paves the way for real-time implementation. Any fog removal algorithm for images acquired with uncalibrated single camera system can be extended to video using the proposed framework. For the purpose of real-time implementation, several fog removal algorithms for images are investigated and few top ranking algorithms in speed and quality are chosen. Simulation results confirm that proposed framework reduces the computation per frame significantly. Proposed fog removal framework has a wide application in navigation, transportation, and other industries.     

TMS320DM642在视频拼接系统中的应用

提出一套基于TMS320DM642的视频拼接系统,对视频拼接技术、系统的硬件资源选择和工作流程等关键问题进行了详细的讨论.实验结果表明,视频拼接系统可以获得一个满足要求的高分辨率、无缝且大视场图像.     

基于FPGA的视频图像去雾系统的设计与实现

基于FPGA设计与实现视频图像实时去雾系统.该系统基于暗原色去雾模型,直接估算雾的浓度并恢复出高质量的去雾图像,具有并行运算能力强、接口逻辑丰富等特性,为构建实时、便携的视频图像实时去雾系统提供了一种有效、可行的解决方案.实验结果表明,通过合理的硬件架构设计,该系统完全可达到视频去雾的实时处理.     

基于ARM9的数字化远程视频监控系统

针对传统视频监控系统的许多不足,设计了一种基于ARM9的数字化远程视频监控系统。该监控系统以ARM9芯片S3C2440为硬件平台,以Linux操作系统为软件开发平台,将USB摄像头采集到的图像数字化后经过JPEG算法压缩,发送给嵌入式WEB服务器,用户通过浏览器即可对远程视频进行实时的监控,系统具有实时性强,结构简单,性能稳定,成本低廉等优点,具有广阔的应用前景。     

基于DSP的视频图像自适应分类系统

介绍了一种以高速定点DSP芯片TMS320DM642为核心的视频图像自适应分类系统的软硬件设计。针对不同背景的视频图像,根据其统计特性,结合DSP/BIOS多线程框架实现了视频图像自适应分类。实验结果表明,该系统能实时准确地将不同背景的视频图像自适应分类。     

基于ADSP-BF561的视频采集与显示系统设计与开发

针对BF561视频处理系统中视频实时采集和显示这一基础问题,从软硬件两个方面对以ADSP-BF561为核心的视频处理系统中的采集和输出模块的设计和开发方法进行描述。该设计方案在分析系统硬件结构和所采集的视频信号格式的基础上,通过对视频输入/输出工作流程以及BF561片上外设资源的合理安排和配置,保证视频传输的连续性,实现了视频图像的实时采集和显示,为视频处理系统的工作奠定了基础。