基于特征匹配的视频稳像算法

应用电子稳像技术的基本原理,以机载成像设备所摄取的图像为研究对象,实现了抖动视频序列稳像的过程。首先对参考帧图像提取特征点,在当前帧找到匹配的特征点以求取帧间运动矢量。采用Kalman滤波方法对运动矢量进行处理,去除抖动分量,再对参考帧进行逐帧运动补偿。经过穏像前后的视频序列帧间差值对比可知,很好的去除了视频序列的抖动。     

SIFT特征匹配算法优化

基于SIFT特征的图像目标匹配与检测应用中,特征点的误匹配将直接影响系统对目标检测的灵敏度。提出了一种将二分查找法与仿射变换结合,用于目标快速检测的方法。先用算法复杂度较低的最近邻-次近邻法对SIFT特征点进行粗匹配,并用匹配对中两特征点与主方向角度差进行筛选。随机选取若干组特征点,计算其仿射变换参数,依据其参数的统计分布特点,用二分查找法得到最优解,实现对目标的检测。结果显示,算法有较高的检测效率和稳定性。     

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

针对传统图像拼接算法效率低和鲁棒性差的问题,提出一种改进的基于SIFT特征匹配的图像拼接算法。在图像预处理阶段,首次运用离散余弦变换、量化、反离散余弦变换、反量化,来对图像增强。其次,在计算变换模型时,由于没有预检验策略,致使RANSAC算法迭代次数增加。为此,提出了预检验策略。实验结果表明,在不改变匹配精度的前提下,该改进算法得到了比较理想的效果。     

基于改进SIFT的图像特征匹配算法

鉴于传统尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法特征描述子维度过高、匹配时间长和误匹配率较高的问题,提出一种改进SIFT的图像特征匹配算法.首先,将SIFT特征点邻域的方形区域改为十字形分区来简化特征描述子,降低描述子的维度,减少匹配计算量;然后,在由欧式距离...     

一种改进的SIFT特征匹配算法

首先采用稀疏点匹配算法提取待匹配的两幅图像的轮廓,构建轮廓高斯金字塔,然后逐层进行SIFT特征匹配。仿真实验结果表明,该方法提高了匹配速度和准确性。     

改进的灰度投影电子稳像算法

针对灰度投影算法在稳像时用时较长的问题,提出一种快速三点搜索算法。在不影响稳像效果的前提下,对图像进行分区,用改进的算法进行灰度投影的矢量求解,并运用均值滤波得到全局运动矢量,实现运动补偿。实验结果表明,该算法计算的峰值信噪比(PSNR)与传统的灰度投影算法比相差小于0.5dB,但时间却减少了21.8ms。     

基于背景特征点匹配的视频稳像

针对特征点在前景运动物体上会严重影响运行矢量准确性的问题,本文提出利用特征点分类的方法,通过计算KLT跟踪特征点,计算运动估计所得匹配点跟踪所得特征点之间的距离,并由MSAC算法不断更新前景特征点和背景特征点集,最后仅采用背景上的特征点进行全局运动估计,从而进行稳像。实验结果表明,本文方法稳像后视频平滑度更高,而且本算法的无定义区域明显减少,更利于人眼视觉感受。     

矿井移动载体摄像的电子稳像算法

针对矿井移动载体摄像造成的视频抖动,提出一种电子稳像算法,分离移动载体摄像中的主动扫描运动矢量和随机抖动矢量,实现视频序列的稳像补偿.算法首先利用平移运动模型建立图像运动矢量估计方程,以视频序列的角点特征建立帧间映射,求解其最小二乘解得到帧间图像全局运动矢量.然后针对移动载体摄像抖动的不确定性,构建粒子状态预测方程,采用二维欧氏距离定义观测值和观测概率密度,求解运动补偿矢量.通过算法有效性和稳像准确度实验,结果表明:该稳像算法可有效保留摄像机主动扫描运动、去除随机抖动,提高了输出视频的图像质量,稳像后峰值信噪比(PSNR)的平均值比稳像前提高了25.38DB.     

基于分块灰度投影的电子稳像算法

针对灰度投影法在灰度值单一、对比度差的图像序列中稳像精确度不足,改进基于灰度投影的运动估计算法,先采用卡尔曼滤波将采样图像进行预处理以去除噪声,再将每帧图像分成4个子区域,按原方法对各子区域内像素点进行灰度投影,计算出子区域在x轴和y轴上的偏移量,分别平均得到整体偏移量,用插值放大的方法进行运动补偿。选取日本九州大学图片数据库中图像序列的相邻两帧进行仿真试验,结果表明,改进算法的峰值信噪比可提高21.5%。     

改进的SIFT算法在图像特征点匹配中的应用

为了提高图像拼接过程中常用的SIFT(尺度不变特征)算法的特征点匹配准确率,减少误匹配特征点的数量,为后续的图像拼接提供准确的依据,通过将SIFT算法和RANSAC(随机抽样一致性)算法相结合,提出了一种提高SIFT算法匹配准确率的算法。在利用SIFT算法对目标图像进行特征提取以及特征点匹配后,再由RANSAC算法利用迭代方式估算出一个合理的数据模型,剔除掉不符合该模型的错误匹配点。最后利用该算法得到的匹配特征点进行图像拼接,拼接后的结果表明该算法准确、有效。     

适用于大角度抖动的电子稳像算法

在角点检测的基础上,提出了一点对多点的配对策略,并针对该策略推导了能够解决图像序列同时存在平移和大角度旋转的稳像新算法.该算法克服了其他稳像算法必须准确求解图像旋转中心的缺点,突破了以往大多数算法仅解决平移和小角度旋转(一般是3°到5°)的限制.实验结果表明,当抖动图像的旋转角度转到18°时,仍然能达到很好的稳像效果,且稳像后图像的平均峰值信噪比比稳像前提高了约26 dB.     

区域快速鲁棒特征跟踪电子稳像

针对稳像过程中稳像精度易受光照变化、噪声、局部遮挡等因素的影响,提出了一种区域快速鲁棒性不变特征跟踪稳像算法。首先采用改进的快速鲁棒性特征(SURF)算法提取图像局部区域特征点及其描述,然后,采用动态平衡KD树(DBKD-Tree)快速搜索匹配算法,实现局部区域特征点跟踪匹配,最后利用配准的特征点对,根据均方差最小计算稳像的全局参数实现稳像。在不同光照条件、噪声环境下进行了稳像测试,加入20%的高斯噪声时均能100%地重复检测特征,达到亚像素定位精度,误匹配率低。     

指纹图像预处理和匹配算法研究

根据电容式传感器采集的指纹图像的特点,提出了一套指纹图像预处理和匹配算法.算法首先采用指纹预处理组合算法去除噪声,并提取指纹图像的二值点线图,然后通过搜索脊线,寻找细节点来实现特征提取.最后采用基于极坐标下的点模式的细节匹配算法,并用一个相对匹配点数的匹配判决标准,按相对匹配点数确定两幅图像是否匹配.实验结果表明,该算法能够对指纹进行较准确的比对与匹配,并效果较好.     

船载折反射全景视觉系统电子稳像算法

为解决船载全景视觉系统在视频采集过程中的图像晃动问题,提出了一种基于海天线的电子稳像算法。根据全景图像中海天线成像特点,提出了一种最优边缘估计算法计算海天线成像椭圆方程。建立了基于海天线的全景图像稳像模型,介绍了海天线稳像算法的实现,并给出了使用关键帧对稳像无效区域的重建方法。使用实际海洋环境下拍摄的海上全景图像序列进行了验证分析,实验结果表明:该算法对船载全景视觉系统采集的视频图像稳像快速、有效,平均计算时间小于50ms,实际应用效果良好。     

基于SIFT算法的无人机航空遥感影像匹配

当前,无人机遥感技术在各行各业中的应用越来越广泛。但是,无人机航空遥感影像的获取一直存在像幅小、数量多、重叠度变化大等问题,对此必须采用合适的算法,取得准确的图像。本文主要基于SIFT算法对无人机航空遥感影像的匹配做了具体探讨。     

基于SIFT特征的航空像片自动匹配

介绍了SIFT特征的的生成,包括尺度空间的生成、空间极值点检测、精确确定极值点位置、关键点方向分配和特征点描述子生成等5个步骤;其次针对航空像片的成像特点,给出了一种具体的特征匹配方法：在一个几何模型的约束下,应用可靠的匹配点来扩充其他的匹配点,然后多次应用RANSCN方法去除匹配精度较低的点．最后,给出了3组具体的航空像片进行实验．实验结果表明：不论是森林、居民地,还是河流,用这种方法都能找到很多特征点．但是,对重叠区域的匹配点进行分析得出：匹配点的多少不仅与重叠区域的大小有关,而且与影像所处的位置有关,对于特征比较明显的河流、居民地等地区,能找到很多匹配点,匹配成功率高;但对于特征不明显的森林地区,能找到的匹配点少,匹配成功率低,有些匹配点有明显的错误,这时可以通过手动或平差的方法去除匹配错误点．     

投影算法与块匹配法结合的实时数字稳像方法

为了实时地稳定摄像系统的输出视频，特别是图像序列中存在运动物体的视频，提出了一种稳像方法.首先用灰度投影算法对图像序列进行粗匹配；然后用块匹配法在粗匹配的基础上进行精确匹配；最后将两次匹配得到的运动矢量相加得到最后的运动矢量，补偿图像序列的运动.进行匹配的小块是根据参考帧的拉普拉斯变换选取的.对实时稳像实验结果的定量分析和评价表明，该方法切实可行，并具有速度快、精度高的特点.     

基于SIFT和SSDA特征匹配的实时车道线检测

车道线检测是智能交通系统研究的一个重要方向.提出了一种基于SIFT和SSDA特征匹配的车道线检测算法.首先通过改进Sobel算子来提取车道线边缘特征,并设置感兴趣区域(ROI)缩小范围,然后进一步提取车道线特征点并通过Hough算法拟合成直线,接着采用SIFT算法提取影像关键点并进行初次匹配,最后运用SSDA算法进行影像精匹配,从而融合成完整车道线影像.结果表明,采用改进Sobel算子可以提取到更多的车道线资讯;而采用SSDA算法,比传统NCC算法匹配精度更高,实时性进一步提高.