基于FAST-9角点与光流法的机载视频稳像算法

针对机载视频图像受载体姿态运动及抖动而出现的不稳定现象,提出FAST-9角点与光流法结合的电子稳像算法。首先对参考帧提取FAST-9角点,利用光流法在当前帧找到匹配特征点以求取帧间运动矢量。采用卡尔曼滤波计算出补偿分量,对各帧图像进行运动补偿。经过稳像前后的视频序列帧间差值对比可知,很好地去除了视频序列的抖动。     

一种基于图像特征块匹配的电子稳像算法

提出一种基于特征模块匹配的图像稳定算法。该算法自适应地搜索图像特征模块进行后续稳像操作。在稳像过程中,提出一种图像特征匹配的快速算法,匹配得到局部运动矢量,然后对匹配结果进行一致性检验,最后采用可变窗口宽度的均值滤波法对图像序列运动轨迹滤波。试验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足实时性要求。     

一种基于角点特征的数字稳像算法研究

针对复杂背景情况，提出一种基于角点特征的车载视频图像序列数字稳像算法．采用改进的Harris算子提取特征点，根据三级匹配策略实现对应点的匹配；建立参考图像与当前图像的映射关系，采用最小二乘解得到图像帧间的全局运动参数；最后利用Kalman滤波平滑运动参数，实现帧间的实时运动补偿，达到稳像目的．实验结果表明该方法去除了高频抖动，较好的保留了摄像机的主动运动，稳像后的视频具有良好的视觉效果．     

一种基于卡尔曼滤波的数字稳像算法

经典卡尔曼滤波算法对存在复杂有意扫描运动的视频进行数字稳像时,稳像后的图像帧会出现较大未定义区域,为了解决该问题,文章提出了一种改进的数字稳像算法,并采用块匹配法估计相邻两帧图像的全局运动矢量,使用卡尔曼滤波器对全局运动矢量进行滤波,构造表征未定义区域大小的偏差量,并与滤波器残差相加作为新的残差,根据偏差的大小及其变化,采用模糊控制的方法控制偏差值对新残差的影响。实验结果表明,该方法能够有效滤除视频中的高频和低频抖动噪声,同时明显减小稳像后视频帧的未定义区域。     

基于CUDA 和卡尔曼预测的实时电子稳像方法

针对传统电子稳像方法无法实现视频的实时处理的问题, 提出以SURF(Speed Up Robust Features)配准算法为基础, 基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程实现算法的加速, 并利用卡尔曼预测器进行实时预测。算法利用CUDA 并行编程实现帧间特征点的提取和配准, 获得帧间运动矢量; 利用卡尔曼预测器获得稳定后的运动矢量, 实现对当前帧的运动矢量的补偿, 以达到实时稳像的目的。仿真实验结果表明, 该方法可有效去除视频帧间的抖动, 稳像效果良好, 实现了视频的实时处理。     

舰船图像序列的电子稳像技术

针对船载摄像系统获取的图像序列抖动的问题,提出一种基于信息融合的电子稳像方法,对因风浪作用产生晃动的视频图像序列进行稳定处理,使输出的视频图像序列稳定而清晰.基于信息融合的电子稳像方法是指在运动估计过程中,对于传感器获取的运动矢量与软件算法获取的运动矢量进行信息融合,得到更为准确和有效的运动矢量,并对视频图像序列进行补偿的一种方法.给出采用软件方法、硬件方法和信息融合3种方法获取运动矢量,进行补偿得到的结果.与参考图像进行比较分析,结果表明信息融合的方法可以使稳定精度大大提高,更适合人眼观察.     

折反射全景侦察系统电子稳像技术研究

提出一种有效的车载折反射全景侦察系统电子稳像算法,通过分析系统成像原理和应用环境以及现有电子稳像算法的一般流程,提出稳像方案,并建立了稳像模型;根据稳像模型估计运动参数时,针对图像中包含运动物体的情况提出了相似度阈值法;为了防止过稳现象提出了过稳阈值法,为了平滑图像序列采用了Kalman滤波.数值实验结果表明,该算法能明显减轻序列抖动显现,在一定分辨率下能实时扫描真实场景.     

基于背景差法的运动目标检测

视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体.背景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标.可靠的背景图像的提取是该算法的关键.表述了一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景.然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

基于兴趣区域的特征匹配的电子稳像方法

为提高电子稳像技术中运动矢量估计的准确性, 采用基于兴趣区的特征点匹配进行运动矢量估计。该算法选取图像的兴趣区(ROI: Region of Interest)进行Harris 的特征点检测, 将ROI 内的特征点稀疏化, 利用SAD 准则在相邻帧的特征窗内寻找匹配点对和距离准则剔除误匹配点进行逐帧运动补偿。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于MEMS陀螺仪的电子稳像算法

针对电子稳像运动估计过程中,特征匹配方法存在匹配误差以及3D运动估计方法计算复杂等问题,提出一种基于MEMS(Micro-electro-mechanical system)陀螺仪的电子稳像算法。首先,利用MEMS陀螺仪估计相机旋转抖动量,利用尺度不变特征变换方法SIFT(Scale-invariant feature transform)估计相机平移抖动量;其次,利用滤波技术对平移及旋转运动矢量平滑滤波处理;然后,对视频序列的高频率旋转及平移抖动量进行运动补偿;最后,利用图像拼接技术去除运动补偿后的图像边缘"黑边"。实验结果表明,该算法对于相邻图像帧的抖动补偿准确性较高,处理效果较好,减少了系统的计算复杂度。     

一种基于特征跟踪的图像稳定方法

根据摄像机透视投影模型，通过提取特征点进行摄像机的运动估计，提出一种基于FMA(frame—to—mosaic algorithm)的补偿方法，该方法针对图像连续帧间晃动幅度较大的情况，通过均值滤波合成当前帧及其前几帧的运动进行补偿，实验结果表明该方法有较好的稳定效果，而且能够做到实时处理。     

多用户OFDM系统中分组跳频算法及性能分析

针对多用户OFDM系统,提出一种新的分组跳频算法,将多个处于深衰落子载波上的频域序列组合构成一个短OFDM帧,动态地分配到系统空闲子载波上进行传输,以解决深衰落所带来的系统性能恶化问题,同时优化系统的资源分配.仿真结果表明,这种分组跳频算法与传统算法相比,能明显改善系统的误码率性能.     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

面向芯片引线键合的视觉精确定位方法

为了实现面向芯片封装的视觉精确定位技术,提高芯片引线键合的加工精度和效率,提出了一套结合快速傅里叶变换互相关和不变矩的视觉定位算法,构建了视觉系统实验平台,并进行了实验研究.针对芯片和引线框架图像的特点,分别提出了适合于芯片和引线框架的定位算法.对于芯片图像,采用快速傅里叶变换互相关算法进行匹配定位;对于引线框架图像,采用基于特征的不变矩方法进行匹配定位.使用显微视觉系统和二维运动平台构建了实验平台,进行了视觉定位实验.经过实验验证,定位精度均在亚像素级,芯片图像的定位精度小于0.4,像素（2,μm）,引线框架的位置精度小于0.5像素（2.3,μm）,转角的定位精度小于0.1°,能够满足芯片封装的要求,从而实现引线键合的视觉精确定位.     

视频抖动矫正中全局运动参数的估计

手持式终端拍摄视频时因为人手的抖动会出现画面不稳定现象。为稳定视频画面,提高视频的主观质量,提出了一种视频抖动矫正算法。该算法采用圆形块匹配获得当前帧像素的局部运动矢量。用迭代最小二乘法求解使用局部运动矢量和运动模型建立的线性参数系统获得全局平移、旋转及缩放运动参数。最后用运动迭代使运动参数更加精确。实验结果表明:该算法对平移、旋转及缩放运动的处理能力分别为大于30像素、大于30°及0.85~1.14,参数估计精度分别达到0.05像素、0.01°及0.0001,能处理的运动幅度范围以及运动参数的估计精度都比基于光流的算法均有很大提高。     

视频车辆监控系统图像抖动快速消除算法研究

在开发智能视频车辆监控系统时,为满足图像抖动消除速度和效果的要求,通过分析系统特点提出了一种基于图像匹配的新算法.新算法利用在基准帧中预先划定的适合于进行图像匹配的区域,在当前帧中根据像素灰度的绝对差值和寻找其最佳匹配,通过预测的方法快速求出当前帧相对于基准帧的偏移量,从而用来消除抖动.实验表明,新算法在确保抖动消除效果的同时大幅度地提高了处理速度,满足了系统要求.     

基于双语动态系统包的视角无关的人体行为识别

视角无关的人体行为识别是计算机视觉领域研究的热点和难点之一.现有的视角无关的行为识别算法的识别率随着角度的改变差异很大,尤其与俯角相关的识别效果还不够理想.提出了一种基于双语动态系统包的视角无关的人体行为识别方法.首先结合兴趣点检测器和密集采样算法提取视频帧中的时空立方体并对每个时空立方体建立线性动态系统（LDS）;其次对LDSs进行非线性降维聚类形成码本,并根据LDSs在码本中的分布及权重用一个动态系统包（bag of dynamical systems）来表示每个动作样本;最后同时对两个视角下的BoDS采用K-奇异值分解（K-SVD）算法得到一对可迁移字典对,然后根据这对字典对采用正交匹配追踪（OMP）算法得到两个视角下每个动作的稀疏表示.在IXMAS多视角数据库的实验结果表明了文中算法的稳定性和有效性.