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。     

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.     

基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法

随着全自动生物显微镜的应用越来越广泛,高分辨率显微图像数据量大的问题越来越突出.为了对高分辨率显微图像进行更有效地压缩,针对全自动生物显微镜下图像步进式移动的特点,提出了基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法、利用H.264的帧内编码、全局运动矢量估计及运动补偿对图像进行压缩.实验结果表明,在图像质量满足观察需要的情况下,高分辨率生物显微图像的压缩比可以达到600倍以上.     

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。     

基于自适应高斯混合模型的图像稳定方法

提出了一种基于自适应高斯混合模型(Gaussian mixture model)的运动滤波器的图像稳定方法.首先采用多分辨力金字塔技术,通过特征跟踪进行运动估计;然后分析前n帧图像的统计特征,求取GMM参数;最后利用GMM运动滤波器对运动参数进行滤波,输出稳定的图像序列.实验结果表明,该方法对于图像的不规则运动的参数补偿是有效的,并且可以实现实时处理.     

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.      

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。     

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。     

基于灰度编码位平面匹配的视频图像稳定技术

介绍了灰度编码的位平面匹配算法的原理，该算法对图像序列灰度值信息编码形成位平面，对局部区域的运动参数进行位平面匹配估计，再根据局部运动参数和统计规律估计全局运动参数，并给出了应用该原理进行视频图像稳定处理的应用例子。