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。     

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.     

认知导航路径整合中方位及尺度参数求解方法

无人作战飞机(UCAV)认知导航路径整合时需获取环境信息相对参考信息的方位和尺度值,提出了一种基于迭代最小二乘法的高精度相似变换参数求解方法.利用SURF(Speeded Up Robust Features,SURF)算法提取高鲁棒性特征点,采用比值法提纯匹配对,得到一一对应点集,并将点集中元素转换为矢量形式,以最小二乘算法求解矢量间相似变换参数,并根据结果对感知图进行方向旋转及尺度调整,通过循环迭代得到方位和尺度值.仿真结果表明,文中方法得到的角度平均绝对误差低于0.04°,尺度变化下得到的尺度绝对误差在此10-3数量级,抗噪声性能优于最小二乘法.     

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。     

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。     

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.     

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。     

动态场景中自适应去除外点的全局运动估计方法

为在动态场景图像序列中准确地完成全局运动估计,提出一种自适应去除外点的全局运动估计方法。对尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法提取出的特征点利用最近邻搜索算法中的BBF(Best Bin First)方法进行匹配。为提高全局运动估计的精度,提出改进的随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法。此算法能够自适应地去除外点,即利用特征点运动矢量的方差控制迭代次数来进行外点的去除,最终通过摄像机运动模型实现准确的运动参数估计和背景补偿。对标准图像序列Coastguard和实际拍摄的动态场景图像序列的实验表明,提出的方法能够快速地完成动态场景中的全局运动估计与补偿,具有较高的精度和适应性。     

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.      

一种预测三步搜索算法

提出了一种用于运动估计的预测三步搜索(PTSS)算法，它是基于三步搜索(TSS)算法，同时充分利用了运动向量场的空间和时间相关性的一种块匹配运动估计算法。该算法特别适用于视频格式转换的运动补偿插值。实验结果表明，与传统的TSS、新三步搜索(NTSS)、全搜索(FS)算法相比，利用PTSS算法补偿得到的图像帧，其图像的主观质量有明显的提高，具有更加平滑的运动矢量场，且图像帧同原始帧之间的最小平方误差(MSE)最小。     

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。     

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。     

基于图像金字塔分解的快速全局运动估计

文章提出了一种基于图像金字塔分解的快速全局运动估计算法.为了提高计算速度与准确性,采用了3层金字塔进行多分辨率计算.在金字塔第3层图像中,进行宏块预判,去除不可靠宏块,通过块匹配算法粗略地求出摄像机运动参数,并将运动参数映射到金字塔第2层.在金字塔的前2层图像中,将宏块预判与基于块的外点去除算法相结合,去除不可靠宏块,...     

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。     

摄相机运动识别及视频分割的组合检测新方法

针对视频镜头分割处理的需求，提出了一种综合运动参数曲线法．它以由压缩域视频流中运动信息估计出的摄像机运动参数为基础，对视频流进行基于内容的分析．该方法的特点是在对视频流处理中将摄像机的运动识别与视频分割问题综合考虑，在求取帧间摄像机运动参数以及判断连续帧间的摄像机运动趋势的同时，可一并实现对视频流时域上的自动分割，以及近景镜头等的识别，对各种类型视频均采用相同的技术操作和统一的门限值，具有上佳的鲁棒性，对MPEG组织专用于内容检索的10类共计284min的标准视频进行了实验，查全率达92％～100％，查准率也高达86％以上(动画及体育片段除外)，证实了所提方法的有效性。     

基于稳健特征点的立体视觉测程法

提出一种基于稳健特征点的立体视觉测程法完成机器人自主高精度定位.从可重复性、精确性和效率3个方面比较多种局部不变特征算法性能,采用稳健特征算法AKAZE(AcceleratedKAZE)提取特征点.提出了一个稳定的特征点匹配框架和改进的随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)去除外点,使文中的视觉测程法可以应用于动态环境中.基于几何约束的分步自运动估计可提供相机运动的精确信息.将提出的方法在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上和复杂校园环境中所采集的立体视觉数据集上进行测试,与经典立体视觉测程方法比较,文中的方法更好地抑制了误差累计,运动估计结果满足实时高精度定位系统需求.     

基于动态规划的全局运动特征点提取

准确提取全局运动特征点是MPEG-4中Sprite编码的关键.针对全局运动特征点提取的计算代价高,精度低,容易陷入局部极值等方面的缺陷,提出了一种新型的基于动态规划的全局运动特征点提取方法,能够有效抑制噪声影响,减少冗余点数,从而大大提高全局运动估计的效率,使全局运动估计在实时应用中成为可能.     

Global Motion Estimation in Frequency Domain

Because some efficient motion estimation algorithms need considering global camera motion such as zooming, panning, rotating and tilting, a frequency domain algorithm is proposed to solve this problem. Utilizing the magnitude relationship and phase relationship between successive images' spectra, the authors can solve the full parameter camera motion robustly with acceptable computational complexity.