基于运动矢量可靠性分析的视频全局运动估计

视频全局运动估计通常根据图像的运动矢量场来决定,而前景或背景中不可靠的运动矢量对运动估计的结果影响很大。为了提高估计的准确度,提出了一种基于运动矢量可靠性分析的全局运动估计算法。该算法通过对当前帧的运动矢量场进行可靠性分析,提取图像块的匹配特征并用支持向量机的方法将运动矢量分成可靠与不可靠两类,剔除不可靠的运动矢量,用可靠运动矢量建立全局运动的线性参数模型,通过线性迭代最小二乘法求解估计参数。实验结果表明:该算法相比传统方法能够更好地消除前景或背景中不可靠运动矢量的影响,特别是在采用传统方法误差很大的情况下,该算法的结果仍十分准确。     

一种基于局部运动特征的视频检索方法

在基于运动内容的视频检索中 ,视频中的局部物体运动常是用户关心的重点。在利用全局运动模型参数对运动估计的基础上 ,提出了一种从一般视频序列中提取局部物体运动矢量的方法 ,并以局部运动矢量场的方向直方图作为检索特征 ,实现了一个基于局部运动信息的视频检索系统。实验表明 :基于局部运动信息的检索机制使该系统能够较好地检索到符合人们主观理解的运动视频内容     

一种快速鲁棒的全局运动估计算法

局部运动矢量会严重影响全局运动估计的结果,不仅降低全局运动估计的准确度,而且消耗大量的运算时间。针对上述问题提出了一种快速鲁棒的全局运动估计算法。首先采用快速的块匹配算法得到运动矢量场,然后通过改进的梯度均值残差法去除估计的不准确运动矢量,提高估计出的运动矢量场的准确性并使得全局运动估计所处理的宏块尽可能是全局运动块;其次,基于六参数仿射模型估计出初始全局运动参数,为了消除错误运动矢量产生的误差,使用匹配加权函数的方法对估计结果进行进一步修正,最终得到最优的全局运动参数。实验结果表明该算法兼顾了全局运动估计的准确性和鲁棒性,对大多数视频序列的全局运动估计具有算法复杂度低、运动参数估计准确的效果。     

全局运动估计的阈值可变双迭代法

提出了一种全局运动区域检测与全局运动模型参数估计的阈值可变双迭代法,该方法包含两个迭代过程：①迭代最小二乘法进行参数的估计，迭代过程中用可变的百分比阈值去除局部运动点的干扰：②检测完整的全局运动区域并得到最后的模型参数．阈值可变双迭代法对不同视频的适应能力较强，得到的全局运动区域更完整，模型参数的估计更稳定,实验结果验证了该方法的可行性和优越性.     

基于Harris-LM全局运动估计的电子稳像算法研究

全局运动估计用途非常广泛,但是由于全局运动估计计算量大、噪声多等因素使得它很难在实时应用中使用.为了减少全局运动估计的计算量,提高全局运动估计的速度,选取Harris角点进行计算.基于LM(Lev-enberg-Marquardt)全局运动估计的思想,提出一种去除图像画面抖动的算法.通过LM算法估计全局运动参数,从而获得参考帧和当前帧之间的全局运动矢量.然后采用Kalman滤波的方法,一方面较好地平滑运动矢量以降低视频抖动,另一方面有效跟随摄像系统的有意扫描运动.最终进行运动补偿,以达到输出稳定图像的目的.实验结果表明,该算法能较好地实现图像序列的稳定.     

基于分块灰度投影的无人飞行器视频稳像方法

针对传统灰度投影算法局部运动影响全局运动矢量估计精度的问题,结合无人飞行器航摄视频图像的特点,提出一种适用于无人飞行器的视频稳像方法. 该方法将图像划分为若干子区域,剔除灰度特征不明显和物体局部运动等影响全局运动估计精度的子区域,对保留的子区域分别采用灰度投影法计算运动矢量,由局部运动估算出图像的全局运动矢量,经过运动决策,将运动补偿矢量应用于图像补偿,获得稳定的视频图像. 对真实无人飞行器航摄视频稳像实验结果表明,该算法稳像准确度与块匹配全搜索算法相当,而单帧稳像时间只有块匹配全搜索算法的1/3,在准确性和实时性方面均优于传统灰度投影算法.      

视频抖动矫正系统中的运动滤波

数码相机拍摄的视频往往带有因为拍摄人手的不稳定而引入的抖动,因此该文给出了一个视频抖动矫正方案,包括全局运动估计、运动的抖动分量滤除、抖动补偿3个模块。对摄像机运动模型,该文考虑了最常见的水平、垂直平动和平面转动这3个运动参数来进行全局运动估计,首先采用基于块匹配运动估计方法来得到运动参数的初始值,然后用Newton迭代法进行参数优化;从运动学的角度出发设计了一种以二次B样条方法为基础来拟合摄像机的运动轨迹方案。实验证明这种滤波器的设计方法能够很好地去除视频抖动,明显改善视频的主观效果。该方法不仅简单,而且不需要预知抖动的模式就能够确保运动轨迹的平滑。     

基于运动矢量的视频去抖动算法

采用新的几何分析方法建立了视频去抖动处理的数学模型,提出一种基于运动矢量的视频去抖动算法.采用新的快速M鲁棒估计法获得摄像机全局运动参数集;滤波该参数集滤除随机抖动带来的运动噪声.为了提高算法的可靠性,在全局运动估计之前对原始运动矢量进行了时空滤波;在运动校正阶段,引入了"重同步"机制防止差错累积.实验表明,该算法具有良好的去抖动效果,能够用于实时处理.     

一种图像全局运动鲁棒估计与补偿技术

研究了一种基于回归分析的图像全局运动估计与补偿技术,首先利用光流场法估计局部图像背景点的速度场,然后利用鲁棒的叠代排除法估计图像传感器的全局运动模型参数,再利用估计出来的全局运动参数对图像进行双线性内插运动补偿。这种技术具有计算量少,实现简单,性能可靠等优点。     

一种基于L1范数最小化的全局运动估计算法

视频内容的分析与理解往往基于对视频中目标对象的空间、运动特征进行感知.然而,在实际拍摄的视频中,目标对象的真实运动轨迹往往受到同时存在的相机全局运动影响.这种由相机自运动带来的全局运动在当前流行的自媒体视频中十分普遍.为了消除全局运动对视频中对象的真实运动轨迹的影响,提出了一种基于L1范数最小化的全局运动参数估计算法,并在此基础上实现了视频的全局运动补偿,得到了前景对象的真实运动轨迹.实验结果表明该算法能准确有效地去除全局运动的影响并准确恢复出运动对象的真实运动轨迹.