基于视频抖动的灰度投影稳像算法

针对抖动导致车载视频图像失真的问题,将图像区域等分的思想与灰度投影算法融合,获得一种利用局部运动矢量估算全局运动矢量的方法;借助图像的全局运动矢量和滤波的思想,利用运动矢量偏差补偿抖动对图像失真的影响,获得一种稳像算法。数值实验结果表明,该稳像算法对于提高车载视频图像的稳定性具有好的效果。     

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。     

抖动视频的电子稳像算法

为解决视频序列中出现的抖动问题,提出了一种基于感兴趣区域的电子稳像算法。该算法首先对采集到的每帧图像建立高斯金字塔并进行下采样,然后结合稳像数学模型,求
解仿射变换参数,最后对每帧画面进行运动补偿,输出稳定的图像序列。仿真实验结果表明,该算法具有较好的稳像效果,对较大的旋转和平移运动,有较强的鲁棒性和准确性。与原始序列相比,稳定图像序列帧间的峰值信噪比平均提高了约10 dB。     

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.      

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。     

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．     

基于稳像技术的飞艇监控视频目标追踪

一般的目标追踪算法提取目标的颜色或轮廓特征,在图像区域内使用匹配算法完成对目标的追踪。由于飞艇容易受到气流影响,艇载相机平移误差会造成目标在视频的相邻帧间运动距离过大,传统目标追踪算法容易陷入到局部最优解而造成目标跟错或者丢失。该文提出了一种基于视频稳像的追踪方法,使用基于运动估计和混合滤波算法,首先处理视频使之平滑稳定,在此基础上利用人机交互选择目标并应用基于MeanShift的算法实现追踪。比较本文提出的算法和一般算法在飞艇视频目标追踪中的效果,结果表明:该方法在目标追踪中具有更高的准确率,同时满足实时性要求。实验证明了本文提出算法可以准确有效地处理飞艇视频目标跟踪问题。     

多直线全局运动估计及其在图像稳定中的应用

提出了基于直线特征的全局运动估计算法，该处利用直线段来估计局部区域的运动参数，再根据局部运动参数和相应的权系数估计全局运动参数，作为应用，要用平均值滤波法对图像序列轨迹进行了滤波，通过比较滤波前后的运动轨迹，计算出图像序列中帆的抖动参数；并利用补偿技术对图像帧进行抖动补偿，获得了稳定的图像序列输出。     

基于补偿区域的块匹配算法研究与实现

利用块匹配算法实现抖动视频序列稳定是现代电子稳像技术的发展方向之一,传统块匹配算法采用全局搜索策略,计算精度较高,但是系统延迟也高,不利于算法的推广应用.通过对传统算法的研究知道,传统块匹配算法在经行稳像前要预留一定的补偿区间,而补偿区间的大小直接影响到了稳像算法的效果,特别是低延迟性.通过实验仿真验证,在视频抖动幅度较小时,改进了传统算法对补偿区间的要求,改进后的算法不仅可以有效降低系统延迟,而且稳像效果良好.     

基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法

针对抖动相机和静止相机下的运动目标检测问题,本文提出基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法。首先使用动态模式分解法根据视频序列提取彩色背景图像为粗定位提供基础,提出在小范围内利用相关法对SIFT算子检测到的当前帧图像和彩色背景图像的特征点进行匹配,通过匹配点对的偏移量估计当前帧图像的偏移程度,以达到消除图像抖动的目的;然后利用结构相似性对目标区域粗定位,减少复杂背景的干扰;再对各通道下粗定位彩色背景图像及校正后的当前帧图像背景差分并对其结果进行与操作;最后通过形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明：本文方法不仅有效改善了相机的抖动问题,而且在抖动相机和静止相机两种情况下的检测率有所提高,与GMM等三种算法相比查全率和准确率分别提高1.6%、3.5%和3%以上。     

电子稳像技术研究与实现

针对电子稳像技术在现实中的应用,提出了一种基于角点检测与块匹配的电子稳像改进算法.接着根据块匹配方法找到相应的特征块,并从中找到对应的角点对,运用6参数摄像机运动模型求解运动参数,完成运动估计.采用基于FPGA+DSP通用架构的图像处理硬件平台,用CCS编写程序,将改进的稳像算法移植到TMS320C6416DSP中,达到实时实现视频稳像的目的.算法仿真结果与试验表明,改进的算法具有稳像精度高、速度快等特点,同时经过电子稳像系统处理后的视频图像更加清晰稳定且实时性好.     

电子稳像技术研究与实现简

针对电子稳像技术在现实中的应用,提出了一种基于角点检测与块匹配的电子稳像改进算法.接着根据块匹配方法找到相应的特征块,并从中找到对应的角点对,运用6参数摄像机运动模型求解运动参数,完成运动估计.采用基于FPGA+DSP通用架构的图像处理硬件平台,用CCS编写程序,将改进的稳像算法移植到TMS320C6416DSP中,达到实时实现视频稳像的目的.算法仿真结果与试验表明,改进的算法具有稳像精度高、速度快等特点,同时经过电子稳像系统处理后的视频图像更加清晰稳定且实时性好.?更多还原     

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.     

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。     

一种基于灰度投影的电子稳像改进方法

  电子稳像算法是一种快速有效的处理抖动图像的方法,当对基于灰度投影的电子稳像算法进行研究时,遇到一种在需要稳像的图像中存在运动物体的常见现象,在这种情况下投影稳像算法会产生错稳的现象。为了解决算法中存在的这一问题,该文针对这种常见现象做了详细的分析,并提出了一种方法对灰度投影稳像算法进行了改进。通过实例分析和实验验证,该方法可以很好的解决图像中存在运动物体时发生的错稳情况。     

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。     

MEMS陀螺仪的一种新颖高精度标定算法研究

为了提高微机电系统(microelectro mechanical systems,MEMS)陀螺仪的测量精度,分析了MEMS陀螺仪的静态误差,建立了MEMS陀螺仪的输出模型和标定原理,提出了一种新颖的加权递推最小二乘标定算法,该算法可对MEMS陀螺仪进行高精度的标定,并对低精度MEMS陀螺仪给出了有效自适应滤波处理方法?通过大量实验数据分析表明,利用提出的标定算法,误差补偿后的MEMS陀螺仪性能得到了显著的提高?     

基于多路径优化的视频稳像方法

为了对日常生活中手持设备拍摄的视频进行稳像处理,提出了一种基于多路径优化的稳像方法.首先,进行运动估计,将输入视频的每一帧划分成均匀的网格,通过估计网格顶点的运动矢量得到帧间的运动;接着,进行运动平滑,将上一步的运动累加起来得到相机的运动轨迹,然后利用设计的多路径优化模型进行平滑处理;最后,进行运动补偿,对视频的每一帧进行补偿,得到稳像后的视频.将该方法和最近一些较好的方法进行处理时间和稳像结果的对比实验,结果表明,该方法耗时少,能取得令人满意的稳像效果.     

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。