基于灰度信息与特征信息结合的数字稳像算法

提出一种基于灰度信息与特征信息相结合的数字稳像算法.该算法应用特征点提取作为块匹配的预处理,提高了匹配的准确度,通过多模交互的Kalman滤波和运动补偿后得到稳定的视频图像.实验证明,该算法具有良好的稳像效果.     

基于相邻帧补偿的高速运动目标图像稳像算法及仿真

在高速运动目标图像视频采集过程中,高速运动、风力作用等因素将导致视频图像抖动。为提高高速运动目标图像视觉系统采集性能,改善图像采集质量,提出一种基于相邻帧补偿的高速运动目标图像稳像算法。结合自适应中值滤波方法和灰度化直方图均衡方法对图像进行预处理,用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取视频图像中的特征点,利用仿射模型求解运动参数,采用Kalman滤波对视频图像中的正常扫描进行滤波,最后用相邻帧补偿方法将图像的前一帧作为参考帧对当前帧进行参数补偿,实现高速运动目标的视频图像电子稳像处理。仿真实验表明,新算法能在保留图像中的特征的同时去除图像中含有的抖动,非常适合高速运动视频图像的电子稳像处理,精度提高,计算量明显减少。     

位平面匹配的电子稳像算法的改进

针对位平面匹配算法很难对视频图像中存在的旋转运动进行估计的缺陷,提出了一种改进的电子稳像算法。该算法采用钻石搜索策略的位平面法来估计并补偿视频图像序列间的平移运动,对参考帧图像进行拉普拉斯变换,在靠近图像边缘处选取若干个特征小块与当前帧进行块匹配,进一步计算并补偿其可能存在的旋转运动。通过理论分析和实验仿真表明：在处理存在旋转运动的视频图像时,改进后的算法在满足实时性的同时提高了稳像精度。     

一种基于LMA的电子稳像技术

提出一种基于LMA的电子稳像技术,将LMA运用到仿射变换模型的参数估计中,从而获得参考帧与当前帧之间的运动矢量。该电子稳像方法具有速度快和精度高的特点。实验表明,这种稳像算法在进行视频稳像时具有很好的效果。     

车载实时视频稳像系统研究与设计

通过对惯性稳像技术和电子稳像技术的分析,提出了一种新颖的坦克装甲车辆视频稳像设计理念,即在低成本的速率陀螺平台稳定的基础上采用电子稳像进行二次精稳,可有效提高图像稳定精度并能解决三级海况条件下的图像平移问题;主要论述了视频稳像系统的组成、工作原理和关键技术,建立了图像运动模型并工程实现了视频稳像系统快速原型--周视稳定观瞄镜;试验结果表明,该系统实现了视频稳像一级稳定的稳定精度要求(已高达0.2mil),而且跟踪平稳,快速性好;为车载稳像观瞄系统提供了成本低、性能优良的图像稳定系统,在军事及民用领域中具有广阔的应用前景.     

基于改进Canny边缘检测算子的电子稳像算法研究*

针对特征点匹配电子稳像算法中提取的特征点容易受到噪声干扰的问题,在研究传统的特征点匹配电子稳像算法的基础上,提出了一种将改进的Canny边缘检测技术应用于电子稳像中的方法。利用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,并通过对边缘检测的图像进行合理分区,在子区域内选择灰度最大边缘点作为特征点,并采用距离不变准则对特征点的有效性进行验证,建立二维运动模型进行全局运动估计,以此确定仿射模型的运动参数;最后利用卡尔曼滤波的方法来进行运动补偿,从而达到输出稳定视频图像的目的。实验结果表明,用这种方法提取的特征点具有     

光电系统中的电子稳像技术研究

在介绍电子稳像技术原理和优点的基础上,对电子稳像过程中图像运动矢量的获取方法进行了分析,分别给出了利用速率陀螺和灰度投影算法获得图像运动矢量的过程,并进行了实验仿真,最后结果表明电子稳像技术在应用中是有效的。     

动态时间规整技术在电子稳像中的应用

当视频序列帧内存在局部运动时,灰度投影算法的稳像精度会有所下降。针对该问题,将动态时间规整技术应用到灰度投影算法中,提出一种新的稳像方法。利用传统的灰度投影算法分别获得图像的行、列投影曲线,通过动态时间规整算法对失准的投影曲线进行修正,得到行、列最佳形变路径,分析最佳匹配点的分布,得到全局运动矢量。实验结果表明,该方法的正确匹配率大于95%,可有效减少误匹配的发生率,提高电子稳像的精度。     

塔机吊钩可视化系统的视频稳像算法

针对施工现场工况复杂,塔机吊钩视频稳像效果差的问题,本文提出了一种改进ORB特征匹配与固定滞后Kalman滤波相结合的吊钩视频稳像算法.在图像运动估计中,对经典ORB算法进行改进,采用了图像分块与自适应阈值的特征点提取,并引入图像四叉树算法提高图像特征点分布均匀性;在此基础上,采用背景补偿结合帧间差分法,快速识别局部运动目标并进行剔除,提高了全局运动参数估计的准确性;在运动滤波和补偿阶段,采用固定滞后Kalman滤波算法去除随机抖动分量,以获得视频去抖动的运动补偿参数,进而实现塔机吊钩可视化系统监控视频的稳像处理.实验结果表明:与经典ORB加Kalman滤波的稳像算法相比,本文所提出的稳像算法帧间变换保真度ITF提升了约9.12%,结构相似度平均值■提升了约2.75%,获得了更好的稳像效果,且帧处理速率FPS达到了29.65 f/s,满足塔机实时监控要求.     

基于特征块角点检测的电子稳像方法

针对稳像过程中的局部运动干扰, 提出了一种基于特征块角点检测的电子稳像算法。该算法采用SUSAN算子, 对均匀分布的大尺寸特征块进行检测, 并构造特征块及对应检索区域角点集合。通过计算基于角点响应函数的修正Hausdorff距离实现背景局部遮挡下的特征块配准, 进而通过运动矢量一致性检测得到有效运动矢量。实验结果表明, 该方法对实测抖动视频序列的平均峰值信噪比在稳像后提高了19. 83 dB, 对局部运动干扰下的抖动图像序列具有较好的稳像性能。     

基于特征匹配与运动补偿的视频稳像算法

针对在复杂背景下航拍视频的抖动情况,为了实时输出稳定的视频,提出了一种改进的特征匹配算法与全局运动补偿相结合的视频稳像算法。首先,利用尺度不变的SURF算法提取特征点并计算描述符,再结合快速近似最邻近匹配算法得到匹配点对,并通过双向匹配以及K近邻算法筛选优秀匹配点,从而提高匹配正确率;其次,提出了一种局部区域匹配法,提高了算法处理速度,并避免场景内运动目标对稳像效果的影响。通过建立仿射变换模型,求解相邻帧图像的变换参数,进而对图像进行全局运动补偿。结果表明,该算法速度快、匹配精度高,有良好的视频稳像效果。     

基于曲线拟合的视频稳像方法

根据人眼的视觉特性,提出一种基于曲线拟合的视频稳像方法。使用图像背景特征点对摄像机的全局运动进行估计,利用曲线拟合的方法计算出摄像机的抖动分量,并将曲线拟合的结果作为摄像机的主观运动方向,对其摄像机的抖动运动分量进行补偿,使图像位移矢量达到最小,以有效减少运动补偿后引起的图像信息丢失。对抖动角度在20°内移动摄像机拍摄的视频进行稳像处理,实验结果表明,该方法稳像后视频的抖动角度小于2°,视频图像信息的损失小于5%,具有较好的稳像效果,并且在稳像后保证了视频帧内容的完整性。     

基于灰度投影的铁路道口视频电子稳像

机车过往铁路道口时的震动会导致监控视频图像序列的抖动.为了改善图像质量,获得稳定的监控视频,提出了一种基于灰度投影的道口视频电子稳像方法,该方法利用图像的灰度变化特点,通过灰度映射、投影滤波和运动矢量提取估计出视频帧间运动偏移量,进而进行运动偏移量补偿,实现道口视频图像序列的稳像.仿真实验表明,该方法能够有效实现铁路道口的视频稳像.     

电子稳像算法的速度与精度改进

电子稳像算法的目的是实时地去除视频拍摄过程中造成的随机不规则运动,以便后端的图像处理操作.针对处理时间以及精度方面进行研究提出了一种电子稳像算法.首先,实现了特征点个数的自适应提取,然后,提出并应用了满足凸优化条件的三点求解和随机点校正来优化仿射矩阵,再对计算过程各阶段误差进行了优化控制,最后,通过局部提取运动目标区域进行动态补偿,将计算时间从20 ms减少到1 ms.实验结果表明,该算法每帧处理时间约为7 ms(不包括特征点提取部分),并具有较好的稳像效果.     

基于联合双边滤波的纹理合成上采样算法

提出了一个新的纹理合成的上行采样算法,即利用现有的高分辨率的样本纹理作为先验引导条件,对合成的低分辨率的纹理进行插值,获取更好的高分辨率纹理合成结果.该算法的主要思想是基于联合双边滤波器进行纹理合成上采样,对低分辨率合成纹理应用空间滤波,而将一相似的边界滤波联合地应用在高分辨率的样本纹理上.该算法克服了传统的以光滑性为先验引导条件的上采样方法会导致图像特征模糊的缺点,使获得的上采样纹理图像保持纹理特征,同时视觉上光滑.文中给出了图像和视频纹理合成结果的上行采样算法.实验结果表明,文中的方法减小了优化纹理合成过程所需的时间和空间,获取了更好的图像和视频合成纹理上采样效果.     

基于Android的移动电子稳像系统的研究与实现

利用基于Android操作系统的硬件平台实现了移动电子稳像系统。该系统采用无需人工干预的灰度投影算法,通过行列投影、投影滤波和相关计算获得运动补偿量,根据补偿量对视频进行全局校正。对稳像前后帧的行、列投影及残差图像,分析表明,该系统稳像效果良好,且具有携带方便的特点,易于推广到各类移动终端设备。     

电子稳像技术综述

利用电子稳像技术实现抖动视频序列稳定是现代稳像技术的发展方向之一。首先简要介绍了电子稳像的基本原理和系统结构;然后从各模块功能出发,对电子稳像的运动估计、运动校正和图像补偿等关键技术的研究进展进行了综述,并给出了稳像性能评估的常用方法;最后总结和分析了电子稳像技术的应用现状以及未来的发展趋势。研究结果显示,电子稳像技术的研究已经逐渐进入工程应用的新阶段,具有良好的应用前景和市场需求。     

一种特征匹配的高精度电子稳像方法*

针对车载侦察系统视频稳像精度要求较高的情况,提出一种基于边缘图像配准的高精度电子稳像方法。该方法采用相位一致性作为不变度量来同时检测图像的角点和边缘特征;利用匹配点对引导边缘匹配,并筛选适量分布均匀的匹配点对求取初始全局进行运动估计;改进粒子滤波以对边缘图像进行配准来获得精确全局运动参数,进一步提高了稳像精度。实验结果表明,所提出方法的平移配准误差(Δx=+0.210,Δy=-0.013)远小于一个像素,满足了车载侦察系统对电子稳像技术的实时性及高精度要求。     

基于仿射不变约束与快速EKF滤波的航拍图像稳像

考虑到航拍机载成像平台抖动严重、视频稳像匹配环节精度不一致的特点以及航拍图像稳像技术快速、准确的要求,提出了一种结合仿射不变约束与快速扩展卡尔曼(Extend Kalman Filter,EKF)滤波的图像稳像算法。该算法首先以视频参考帧中的角点量作为特征点,通过Harris检测器选择出稳定角点;然后对待配准点构建Delaunay三角网进行初始匹配,提出利用仿射不变约束方法筛选出精确匹配点;最后利用快速EKF运动滤波方法实时估计和修正噪声的统计特性,从而解决摄像机扫描运动中存在的抖动问题。在对大量分辨率为640×480pixel的航拍图像的仿真实验中,可通过仿射不变约束实现精确的模型估计,采用的快速运动补偿方法在补偿过程中耗时为5.054ms,比传统的运动补偿方法节约了69.5%的时间。实验结果表明,该算法能够实时稳定航拍视频帧间的抖动现象,并能有效跟随场景的真实扫描。     

基于3D旋转模型的全景视频稳像算法

视频稳像算法是指消除由于手持相机拍摄造成的视频帧间抖动的算法.由于全景视频广视域的特性,传统的稳像算法并不适用.针对全景视频,提出一种使用3D旋转模型进行稳像处理的新方法.通过特征点提取跟踪计算出的3D旋转模型可以准确地描述相机的真实运动路径;为了减少数据冗余,使用欧拉角表征旋转模型的参数.在路径平滑过程中,引入一种基于样条拟合的改进方法,分离抖动和主观运动并消除高频的抖动,相比传统方法更加准确可靠.实验结果表明,该算法可以有效地消除视频中的抖动并生成稳定的视频序列.