基于SIFT特征的视频稳像算法

为将载体上截取的视频进行稳像,介绍了尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法及基于SIFT特征的视频稳像算法.基于电子稳像算法框架采用六参数仿射模型表征图像运动,利用图像的SIFT特征估计图像间的模型参数,通过补偿来消除图像间的运动,完成了视频稳像任务.最后,利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标评价稳像效果.实验结果表明:该算法能很好地消除图像间的运动,有效提高图像间的PSNR值,完成视频序列的稳像任务.     

旋转视频中特征点的迭代筛选与光流估计匹配研究

转动抖动补偿是视频稳像的难点,针对转动抖动补偿中的关键技术特征点的筛选与匹配展开研究。建立了图像的6参数仿射模型;推导得到估计有意运动参数的超定方程;采用最小二乘迭代算法来去除绝对误差和(SAD) 算法误判的特征点;采用金字塔(LK)光流算法来对旋转视频进行特征点匹配。编程实现算法;用特征窗口梯度矩阵法(KLT)提取特征后,分别用SAD算法和LK光流算法进行匹配,求解得到旋转变换阵参数误差,分析、比较并图示了误差原因;利用Kalman滤波去除无意运动;对含转动抖动的视频进行稳像补偿。在自主移动机器人平台上开展了实验。结果表明LK光流算法相比SAD算法对旋转视频的特征点匹配误差小,结合Kalman滤波可有效补偿转动抖动,将最大8.37°的转动抖动稳像到3.68°以下。     

红外视频的SIFT-RANSAC稳像算法研究

针对红外热像仪在载体的非平稳运动中获得的视频信号存在帧间的非平稳抖动问题,本文提出了一种SIFT—RANSAC稳像方法,将图像匹配中的SIFF特征应用于红外视频的稳像处理中,并针对红外热像仪的成像特点,给出了一种基于RANSAC的方法估计运动参数,对运动参数的滤波得出无抖动的运动轨迹,再对每帧图像做运动补偿得到无抖动的视频。仿真结果表明,该方法有效地解决了特征点匹配过程中的误匹配问题,大幅度地提高了红外视频的稳像精度。     

一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法

提出一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法,该方法首先对图像划分子区域, 依据灰度梯度对子区域进行筛选,剔除容易导致错误运动估计的低对比度子区域,在减少运动估计运算量的同时提高了运动矢量估计的精度;然后对保留的子区域进行灰度投影及相关运算获得局部运动矢量,根据图像帧间运动模型由局部运动计算出图像的全局运动矢量;最后根据运动补偿矢量对图像进行补偿,以获得稳定的图像序列。分块灰度投影运动估计算法有效解决了投影法存在的前景局部运动影响全局运动估计精度,以及无法估计旋转运动问题。实验结果表明,相比于传统灰度投影算法,该运动估计算法提高了运动估计的准确性和实时性。     

车载微光瞄准镜电子稳像技术研究

针对“下反”稳像火控系统无法对微光夜视图像进行稳定的问题,提出了一种基于陀螺仪和块匹配相结合的实时高精度电子稳像技术。设计了电子稳像系统的总体结构;基于透视成像模型,推导了载体运动与图像运动之间的转换方程,给出了适当的图像运动模型及陀螺仪信号标定方法。在利用陀螺仪对图像运动矢量进行初始估计的基础上,结合块匹配算法对运动矢量进行精确估计;同时针对传统菱形搜索法在高噪声、低对比度微光图像中容易陷入局部极小值点的问题,基于对称校验原理对其进行改进,提高了算法的准确性。     

无人机稳像系统研究综述

针对无人机在飞行过程中会受到机身或环境的影响而造成航拍设备的抖动,对面向无人机平台的稳像系 统进行分析。在简要介绍研究背景的基础上,主要从机械稳像和电子稳像2 方面进行展开,系统介绍国内外研究现 状和多种典型的稳像算法,分析无人机稳像系统未来可能发展的研究方向。结果表明,该研究对无人机航拍图像的 增稳及不同场景下稳像方法的选取具有一定的指导作用。     

基于随机抽样的快速全局运动估计

全局运动估计是稳像技术中极为重要的环节,全局运动估计算法的精度和速度将很大程度影响稳像的性能。本文提出了一种基于RANSAC鲁棒算法的全局运动估计方法,该方法通过Harris角点检测算法,找到待匹配角点,并采用相似度进行匹配,剔除外点后,用预检测的随机抽样算法得到全局运动参数。通过仿真试验表明,该方法对可见光视频、红外视频都可以适用,并能在保证精度的同时,达到实时性的要求。     

动态背景下基于运动矢量补偿的目标检测

在动态场景下,为了降低背景运动对目标检测产生误差的影响,针对视频序列图像,提出基于运动矢量 补偿的目标检测算法。采用背景运动补偿方法来完成目标检测,利用 SURF 特征点来获取精确的匹配点对,从而获 取准确的运动矢量;根据运动目标和背景运动矢量位移的不同来区分出前景和背景区域,将背景运动矢量代入模型 进行参数估计,提高背景补偿的精度;用帧差法检测出运动目标。实验结果表明：该算法具有鲁棒性,能够准确检 测出动态背景下的运动目标。     

一种改进的运动目标检测算法

提出一种改进的运动目标检测算法,首先将视频序列中的一整幅画面进行分割,对分割产生的每块图像进行连续检测,一旦检测到有变化,即提取运动目标。接着将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,由此提高运动目标检测的效果。     

一种图像抖动下的目标位置测量方法

根据舰载摄像机获取的图像序列抖动现象,提出了一种基于单目视觉测量技术的运动目标位置测量方法.该方法利用数字图像处理算法提取目标的质心,以灰度投影差值作为特征量估计图像当前帧的抖动矢量,结合摄像机的二维运动模型,计算目标去除抖动后的坐标.将此方法应用于运动轨迹已知的运动目标图像序列,能够去除舰船抖动的影响,获取目标的实际位置,具有很好的稳定性.     

基于Kalman滤波的稳像技术研究

提出一种适用于视频侦察的实时电子稳像方法。采用特征点匹配法估计帧间全局运动参数,在建立参数运动模型的基础上,通过Kalman滤波确定各帧修正矢量。实验结果说明该方法可以较好地去除高频抖动,保留摄像机的主动运动,实现实时稳像。     

神经网络预测控制的航空相机前向像移补偿方法研究

为了对某全景式航空相机所产生的前向像移进行补偿,对前向像移产生的原理进行分析,并对像移补偿的方法进行研究。根据该型相机的工作原理,找到前向像移产生的机理。用神经网络模型（NNM）对系统时域响应的非线性特性进行辨识。根据NNM给出的扫描反射镜补偿角速度的预测值,通过最优算法调整控制信号,使被控对象跟踪理想补偿角速度的性能达到最优。该方法在该型相机前向像移补偿上克服了传统PID控制方法中所存在的不足,即精度低、响应慢、适应性差。实验结果表明：采用神经网络预测控制,扫描反射镜的实际补偿角速度输出跟踪理想补偿角速度的性能良好,优于传统方法。该方法可以应用于该型航空相机的像移补偿中。     

稳像软平台的一些关键技术研究

为解决由舰船动力装置、武器发射以及海浪撞击等震动引起的光电系统图像的高频抖动,研究了舰载成像系统的稳像软平台技术。该技术以计算机算法代替硬件平台,实现视频序列稳定。同时,针对光流场求解不能满足实时性要求的问题,提出了矢量块分割记忆优化算法。实船试验表明,软平台技术对于成像系统具有良好的稳定性和观测精度;与基于高斯金字塔多分辨率分解的光流场计算方法相比,新算法可以节省1／4以上的计算时间,具有重要的工程应用价值。     

基于ARINC429总线的某型CCD航空相机总线数据接口板

基于ARINC429总线的某型CCD相机的总线数据接口板,其作为新型航空侦察平台任务机系统与航空CCD相机的数据中转站,分别通过与任务机总线数据通信及与相机主控板并口通信,完成两者间的机载设备航空总线数据、控制指令及相机信息的数据交换,使相机与任务机能够协调工作的同时,保证CCD相机像移补偿机构、相机影像稳定系统及数据记录系统的正常工作。经实验室及试飞测试,系统运行稳定,抗干扰性强,可靠性高。     

基于RANSAC + LS算法的红外成像全局运动设计

提出了一种基于RANSAC+ LS算法的红外成像全局运动估计方法。该算法的实现过程如下：首先对匹配块进行预检验;然后利用本文算法对尽可能多的内点进行运动参数估计;最后对参数估计结果利用双线性内插方法进行运动补偿。该算法计算速度快,比RANSAC算法利用了尽可能多的内点,并能克服LS算法易受错误匹配对和外点影响的缺点。利用对实际拍摄的红外图像实验表明,该算法计算精度高于RANSAC算法和LS算法。