首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

动态场景中自适应去除外点的全局运动估计方法
引用本文:王兴梅,印桂生,门志国,仇晨光.动态场景中自适应去除外点的全局运动估计方法[J].南京理工大学学报(自然科学版),2011(4).
作者姓名:王兴梅  印桂生  门志国  仇晨光
作者单位:哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工程大学自动化学院;中国兵器工业集团第二一四研究所苏州研发中心;
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HEUCF100605,HEUCFR1121); 黑龙江省博士后资助项目(3236310003)
摘    要: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。

关 键 词:动态场景  匹配  特征点  全局运动估计  外点  

Global Motion Estimation Method with Adaptive Outliers Elimination in Dynamic Scene
WANG Xing-mei,YIN Gui-sheng,MEN Zhi-guo,QIU Chen-guang.Global Motion Estimation Method with Adaptive Outliers Elimination in Dynamic Scene[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology(Nature Science),2011(4).
Authors:WANG Xing-mei  YIN Gui-sheng  MEN Zhi-guo  QIU Chen-guang
Institution:WANG Xing-mei1,YIN Gui-sheng1,MEN Zhi-guo2,QIU Chen-guang3(1.College of Computer Science and Technology,2.College of Automation,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China,3.Suzhou Research Centre,East China Research Institute of Photo-electronic,Suzhou 215163,China)
Abstract:To exactly obtain global motion estimation in dynamic scene,this paper presents an adaptive global motion estimation method to eliminate outliers.The Best Bin First(BBF) method of the nearest neighbor search algorithm is used to match feature points extracted by the scale invariant feature transform(SIFT) algorithm.In order to improve the accuracy of feature matching,an improved RANdom SAmple Consensus(RANSAC) algorithm is proposed that can eliminate outliers adaptively.The iterative number is controlled by...
Keywords:dynamic scenes  matching  feature points  global motion estimation  outliers  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号