基于SIFT和卡尔曼滤波的电子稳像技术研究

利用电子稳像方法去除抖动视频中的噪声是目前稳像技术的发展方向之一。文中首先介绍电子稳像的基本流程,随后使用SIFT提取图像中的特征点,以解决图像中存在缩放的问题。在经过运动一致性估计后计算运动参数,并使用Kalman滤波得到各帧的修正矢量。实验结果表明该方法能有效地去除随机运动分量而保持意向运动分量,得到稳定的视频。     

视频图像的SIFT特征点自适应提取算法

采用SIFT算法匹配视频图像帧前,必须首先提取特征点。如果输入图像的大小和特性变化,特征点的灰度阈值必须随之重新设置,以避免过大的计算量和配准失败。提出了一种视频图像的特征点自适应提取算法。该算法能够将前一帧的视频图像的参数反馈到当前帧,自动设置适当的特征点灰度阈值,使得从当前帧提取的关键点的数量接近预期值。实验结果表明,当输入图像改变时,采用自适应设置阈值方法,从视频帧提取的特征点的数量始终保持在预期值。该方法可以通过SIFT算法自适应地配准数字视频图像,使特征点数量保持稳定,避免配准失败,减小计算量。     

采用SIFT的末制导图像匹配技术

图像匹配技术作为末制导图像处理器的关键技术具有重要的理论意义和实用价值.近年来,SIFT算法以其优秀的匹配性能在图像匹配领域受到广泛的关注.针对传统的及现有的改进SIFT算法计算复杂、难于实际应用的问题,使用VC++对各种SIFT的改进算子进行仿真实验,对比不同算子的实验性能,提出一种更加快速稳定的SIFT算法.在尺度...     

基于Kalman与SIFT的车辆跟踪算法

车辆跟踪是智能交通系统中的一项关键技术。文章在研究现有的车辆跟踪算法基础上,提出了一种基于卡尔曼（Kalman）与尺度不变特征变换（Scale invariant feature transform,SIFT）的车辆跟踪算法。通过将车辆的外接矩形信息转化为Kalman滤波参数,对车辆运动进行建模,结合SIFT特征匹配能够有效地解决车辆遮挡问题。实验结果表明,该方法能够对运动车辆实现稳定的跟踪,并且能够有效地解决车辆遮挡问题。     

基于SIFT特征的特定目标识别管控算法

小型存储设备,如U盘、移动硬盘、手机等特定目标在人们日常生活中起着越来越重要的作用,如何对这些特定的目标物体进行管理控制以确保其安全性等问题也受到了越来越多的重视。本文提出了一种基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征的特定目标识别管控算法。通过摄像头监控特定场景区域,判断场景中是否存在对特定目标进行管理的人员,并在监控视频区域环境下,使用SIFT与需要匹配的目标进行匹配,达到对关键目标物体识别管控的目的。大量实验仿真结果证明了本算法的有效性。     

基于单目双焦及SIFT特征匹配的深度估计方法

提出一种基于单目双焦及SIFT特征匹配的深度估计方法.根据空间景物的深度在不同焦距下其成像的矢量位置和对应的焦距形成几何关系的原理,通过单相机获取两幅不同焦距下的图像后,运用SIFT算法对两幅图像进行特征提取和特征匹配,得出同一景物像素点距中心点的偏移位置比,从而通过几何关系公式计算出像素点的深度值,以此获取深度图.经实验验证了该方法的可行性,实验结果表明,使用该方法获取深度值仅需单台相机这一设备,方法简单易行,且成本低,具有广阔的应用范围.     

基于优选特征轨迹的全分辨率视频稳定

该文提出一种基于优选特征轨迹的视频稳定算法。首先,采用改进的Harris角点检测算子提取特征点,通过K-Means聚类算法剔除前景特征点。然后,利用帧间特征点的空间运动一致性减少错误匹配和时间运动相似性实现长时间跟踪,从而获取有效特征轨迹。最后,建立同时包含特征轨迹平滑度与视频质量退化程度的目标函数计算视频序列的几何变换集以平滑特征轨迹获取稳定视频。针对图像扭曲产生的空白区,由当前帧定义区与参考帧的光流作引导来腐蚀,并通过图像拼接填充仍属于空白区的像素。经仿真验证,该文方法稳定的视频,空白区面积仅为Matsushita方法的33%左右,对动态复杂场景和多个大运动前景均具有较高的有效性并可生成内容完整的视频,既提高了视频的视觉效果,又减轻了费时的边界修复任务。     

基于特征点匹配技术的运动估计及补偿方法

提出一种用于电子稳像技术的全局运动估计和补偿算法。通过特征点匹配,求其局部运动矢量;将其代入变换模型所得的线性力程组,求其全局运动矢量。用均值滤波的方法确定各帧的补偿量,并代入给定的变换模型对当前图像进行变换,实现对视频图像序列的稳定处理。为了减小特征点匹配计算的复杂性,加快匹配速度,还采用了多分辨率图像金字塔匹配策略。实验表明．使用该算法对于提高动态图像的稳定性有较好的效果。     

一种基于视频技术的车辆跟踪方法

在智能交通系统中,基于视频技术的车辆跟踪是交通参数和交通事件检测的关键技术之一。本文首先研究了现有的基于视频技术的车辆跟踪技术,然后提出了一种使用Kalman滤波器预测车辆位置,并用距离和颜色信息辅助识别车辆的跟踪方法。实验结果表明,该方法能够有效地实现车辆的跟踪。     

视频稳像技术综述

分析了视频稳像的各类算法,包括基于运动的经典算法框架下的各种研究和无运动的新稳像算法。指出了各类算法的优缺点和适用性,并展望了今后的研究方向。     

一种基于SIFT的改进优化特征匹配算法

尺度不变特征变换即SIFT算法存在实时性差,易误匹配等固有问题,本文针对性地提出了特征描述符降维处理和匹配优化解决方案,得到一种能满足更高实时性和精确性需求的特征匹配算法.通过使用特征点为中心的9个同心圆环梯度累计值,构建72维特征向量,进行特征描述符降维,达到简化特征描述的目的,从而减少描述符的生成和匹配时间.此外,结合匹配点择优筛选和RANSAC算法匹配提纯,有效地减少了误匹配.实验表明:改进优化后的特征匹配算法既显著地提高了特征匹配精确度,又改善了算法自身实时性.     

一种改进的基于RANSAC方法的SIFT特征匹配

在图像配准,图像融合,目标识别,图像拼接等领域中,运用SIFT描述子进行特征匹配是一种常用方法,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大,在SIFT特征匹配中误配率高的问题,增加了一个原始匹配点对的前道处理环节,引入匹配点对的几何特征定义,根据匹配点对的最近邻点和次近邻点角度差在一定阈值范围内建立预处理模型,剔除误匹配点,减少了参与RANSAC的数据量,提高了RANSAC的运行效率。实验结果表明:与未增加前道处理的RANSAC算法相比,基本消除了误匹配点,提高了图像匹配的准确率。     

基于改进SIFT算法对录制视频的质量评估

文章通过选取30个涵盖人物、风景、设备等不同场景下的短视频,在电视卖场选取9个不同电视机品牌并采用Iphone、VIVO、HUAWEI三种不同拍摄设备对30个短视频进行录制;针对录制视频时出现的位移、形变等问题,采用结合边缘检测及改进SIFT算法的录制视频处理办法,首先使用边缘检测算法寻找播放设备框界,通过逐帧操作实现录制视频空间一致性;然后利用图像特征匹配算法中的尺度不变特征变换匹配视频开始和结束画面,去除时域上产生的冗余;利用录制视频的边缘线性,采用映射边缘检测算法,同时针对视频处理耗时过长的问题,使用曼哈顿距离计算参考图与待匹配图的相似度降低算法复杂度。最后将处理后的录制视频去和原始视频得到空间和时间上的对齐,然后采用SSIM进行质量评估。     

基于SIFT特征与预测的运动目标检测算法

为了在动态场景下对运动目标进行快速检测,提出一个改进的SIFT特征匹配的检测算法。首先采用SIFT方法提取匹配的特征点;然后为全局运动建立起旋转参数模型,并使用RANSAC方法排除外点的影响,运用最小二乘法求解全局运动参数;最后利用基于残差图像块的更新策略对特征点进行更新。该算法是基于预测的SIFT特征点匹配算法,不仅保持了SIFT方法的优越性能,而且提高了检测目标的速度。与块匹配算法的实验结果对比表明,该算法可以实时准确地检测出运动目标。     

一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法

提出一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法.首先采用改进后的SIFT算法对图像进行计算,同时采用快速分割算法对原始图像进行分割,对照分割后的区域分别取每个区域最显著的几个SIFT特征,最后采用局部降维算法,将高维特征降低到可以接受的低维度特征.实验表明,该方法的运行时间短,对特征提取的位置界定准.     

A stereo matching algorithm based on SIFT feature and homography matrix

Aiming at the low speed of traditional scale-invariant feature transform (SIFT) matching algorithm, an improved matching algorithm is proposed in this paper. Firstly, feature points are detected and the speed of feature points matching is improved by adding epipolar constraint; then according to the matching feature points, the homography matrix is obtained by the least square method; finally, according to the homography matrix, the points in the left image can be mapped into the right image, and if the distance between the mapping point and the matching point in the right image is smaller than the threshold value, the pair of matching points is retained, otherwise discarded. Experimental results show that with the improved matching algorithm, the matching time is reduced by 73.3% and the matching points are entirely correct. In addition, the improved method is robust to rotation and translation.     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出了一种改进SIFT特征点匹配算法,旨在提高图像的特征点匹配算法效率。SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,算法匹配时间较长,实时性较差,改进的算法将特征点描述子的维数从128维降低到48维,而描述子像素范围从16×16提高到24×24。实验表明,改进的算法不仅降低了匹配时间,而且提高了匹配精度。     

基于特征分析的深度视频处理算法

在自由视点视频(FVV)系统中,为了提供更真 实的感受,需要通过基于深度的虚拟视点绘制技术获 取足够多的视点,然而由于深度视频获取技术的限制,深度视频的质量很差。为了提高深 度视频的质量, 本文提出了一种基于区域特征的深度视频处理算法。首先,使用模糊C均值(FC M)聚类算 法将深度视频自适应地把深度视频像素分为5类,同时检测深度图的边缘并将边缘块化;其 次,对于非边 缘像素,根据其所在类的特点分别采用改进的三边滤波器及水平方向均值滤波器进行处理; 最后,对彩色 和深度视频分别进行角点检测并块化,并根据边缘像素是否在彩色和深度的角点交集区域内 而采用不同窗 口的中值滤波。实验结果表明,与使用原始深度视频绘制的虚拟视点相比,本文算法能够在 将虚拟视点的客 观质量平均提高0.43dB的同时,显著提高虚拟视点的主观质量;与M artin算法相比,无论是主观质量还是客观质量,本文算法的效果都更加显著。     

基于SIFT特征点匹配校正的抗几何攻击水印算法

嵌入水印的数字产品在传播过程中可能遭受到各种攻击,其中几何攻击破坏了水印和图像空间坐标的同步性,很容易使得水印算法失效。因此,抗几何攻击的水印算法成为了数字水印技术研究的热点和难点。本文利用图像尺度不变特征变换(SIFT)特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性,提出了一种几何校正方法,该方法根据SIFT特征点的尺度特征和坐标关系实现带水印图像的几何校正。水印嵌入时首先对宿主图像Contourlet变换的低频子带进行分块奇异值分解,然后通过对各块奇异值向量的欧式范数的量化,改变所有奇异值实现水印信息的嵌入。水印提取时先对图像进行相应的几何校正,使得水印信息在受攻击后也能得到同步,从而提高了水印图像的抗攻击能力。仿真结果表明,该算法不可见性良好,水印容量较大,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

基于SIFT特征点和交比值的水印图像抗攻击算法

为提高数字水印图像对常规信号和复杂几何攻击的抵抗能力,利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的稳健性和交比值不变特性,提出了一种数字图像顽健水印算法。首先,在原图像经过NSCT(nonsubsampled contourlet transform)变换后的低频子带系数中提取SIFT特征点并对其进行优化筛选,从中确定满足“近凸正四边形” 的系数区域作为水印嵌入的局部区域,然后利用事先设定好的一些交比值在各局部区域中确定要嵌入水印的具体系数,最后利用奇偶量化调制方法嵌入水印信息。与传统算法相比,在提取水印信息时无需对含水印图像进行几何逆变换。实验结果表明,该算法对常规信号处理及多种几何攻击具有较强的抵抗能力和顽健性。