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针对二维电子稳像补偿全局运动矢量后会出现大量 的空白区域,提出了一种不需要采用单应性模型明确估计全局运动矢量的快速平滑特征轨迹 的稳像算法。首先,采用改进的快速鲁棒特征(SURF)提取图像局部特征点;然后,利用空间 运动的 一致性连接帧与帧之间匹配的特征点得到特征点轨迹;最后,建立同时考虑特征轨迹的平滑 度和视频质量退化程度的目标函 数平滑特征点轨迹,得到稳定的视频。实验结果表明,用本文方法稳定的视频比Matsushita 方法处理后的视频丢失的区域减小 了30%左右,更满足人眼感官需求,减轻了费时的运动修复任务;同时 消除了运动估计中帧间匹配的累积误差,对前景存在较大局部运动的视频仍能表现较好的稳 像效果。 相似文献
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基于车载的光电系统在采集图像的过程中,载车的随机振动会导致视频序列发生抖动,需要通过稳像技术来消除。为解决传统电子稳像方法中存在帧间跳变、机械性选择参考帧,以及边缘信息丢失的问题,提出了一种基于自适应补偿的电子稳像方法。首先,自适应地更新参考帧,后续帧与更新的参考帧进行特征点的提取和匹配,并通过参数迭代方法求解相对于第1帧的全局运动参数;然后,区分不同的全局运动参数:旋转角度、水平、垂直方向的偏移量,并通过运动滤波从全局运动参数中分离出扫描运动,补偿随机抖动;最后,采用后向映射方式实现运动补偿,并运用图像镶嵌,即利用参考基准帧的信息对校正后图像的边缘信息进行补偿。实验结果表明:稳像后视频序列有很好的视觉稳定效果,且提高了峰值信噪比(PSNR)和帧间变换保真度(ITF)。本文的方法具有很好的鲁棒性,在不同的视频场景下都可以实现稳像,可以满足稳像的精度要求。 相似文献
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该文提出一种基于图像交叉分块的电子稳像算法。该算法利用相邻两帧图像间存在相同特征的性质,首先通过对图像的交叉分块提取反映图像全局信息的特征点集合,然后根据运动模型建立能量函数,使相邻帧的特征点集合达到最佳匹配,同时获取全局运动参数,最后进行运动补偿以实现稳像目的。稳健的特征点与运动模型匹配相结合,能够有效地处理存在较大旋转和偏移的序列图像。通过强噪声实验表明,该算法具有较好的鲁棒性。 相似文献
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基于特征点匹配技术的运动估计及补偿方法 总被引:26,自引:7,他引:19
提出一种用于电子稳像技术的全局运动估计和补偿算法。通过特征点匹配,求其局部运动矢量;将其代入变换模型所得的线性力程组,求其全局运动矢量。用均值滤波的方法确定各帧的补偿量,并代入给定的变换模型对当前图像进行变换,实现对视频图像序列的稳定处理。为了减小特征点匹配计算的复杂性,加快匹配速度,还采用了多分辨率图像金字塔匹配策略。实验表明.使用该算法对于提高动态图像的稳定性有较好的效果。 相似文献
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手指静脉在采集时手指旋转和姿态改变导致静脉形变和图像阴影,影响手指静脉身份验证的准确性。因此,文中提出一种基于图像配准的指静脉认证方法,通过少量稳定特征点配准认证图像,并提取两幅配准图像的纹理特征进行身份验证。该方法首先选择邻域清晰度高的静脉叉点作为特征点,然后对特征点进行匹配,并将两幅图像配准,最后根据纹理特征计算两幅配准图像的相似度。所提方法主要克服了基于特征点匹配的方法中点对数量少的问题,并解决了静脉形变的问题。实验结果证明,该方法较模板匹配和特征点匹配方法具有良好的性能。 相似文献
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环境一号卫星CCD影像质量评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从图像工程质量评价和影像应用质量评价两个方面,对环境一号卫星CCD影像的质量进行了评价与分
析,通过将其与同时相Landsat TM影像的相关特征参数进行比较,客观评价了环境一号卫星CCD影像的质量。图像工程质量评价从影像的
统计特征、纹理特征和能量特征三方面进行,结果表明该卫星影像能够提供地物目标的形状、细节、纹理特征;影像应
用质量评价则是通过将该卫星影像应用于北京市城市绿地信息提取的具体工作来进行的,结果表明该卫星影像的
绿地信息提取精度较高,总分类精度达到84.45%,适用于城市绿地信息的提取。 相似文献
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利用CCD 相机完成对目标靶形心位置精度的测量后,需要对其测量精度进行验证,提出了一种通过测量目标靶图像特征点到形心位置的距离偏差来对测量精度进行验证的方法。介绍了利用CCD 相机对目标靶形心位置进行测量的原理。为了对形心位置测量结果进行验证,提出在目标靶的形心及特征点位置上加装LED 光源作为特征目标点,用于在像面上提取形心及特征点像素坐标值。根据目标靶与像面坐标的对应关系,给出了精度验证的数据处理方法。进行了两次检测实验,形心测量精度分别为A1=0.037 mrad,E1=0.021 mrad,A2=0.032 mrad,E2=0.015 mrad,两次实验结果基本一致。实验表明:利用该方法可以完成对CCD 相机目标靶形心位置测量精度的验证。 相似文献
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本文通过对已有图像拼接算法的分析研究,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris角检测算法提取特征点,然后通过归一化相关法进行初始匹配,接着引入马氏(Mahalanobis)距离,实现图像的精确匹配。最后通过加权平均的方法完成图像的融合。实验证明该方法能有效地去除伪匹配特征点对,降低了误匹配的概率,是一种有效的图像拼接方法。 相似文献
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红外图像与可见光图像记录着地物的不同属性信息,两者融合能够优势互补,弥补单一数据源信息的不足。然而由于两者成像原理不同,热红外传感器与可见光传感器对同一场景获取的图像灰度差异较大,二者图像误匹配多,融合难度大。本文在分析红外与可见光图像共有特征的基础上,提出了一种基于SIFT与ORB特征检测的匹配方法,利用SIFT算子与ORB算子同时进行特征点检测,先基于RANSAC对SIFT匹配得到的同名点进行筛选,同时结合最近邻比次近邻算法获取ORB匹配点,再利用SIFT匹配点对ORB匹配点进行距离和角度的几何约束进一步剔除误匹配,最终得到特征点分布均匀、可靠度更高的匹配结果,解决因灰度差异较大产生的匹配效果不佳的问题。利用4组红外与可见光图像进行实验,结果表明,本文算法特征点正确匹配数量相较于SIFT分别提高了约3.7倍、3.2倍、3.6倍、3倍,大幅地提高了红外与可见光图像的匹配数量,为两者间的匹配提供了一种有效的方法。 相似文献
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道路消失点检测是高级驾驶辅助系统中盲区监测的重要组成部分。针对现有消失点检测方法所存在的准确度低、运算量大等问题,提出一种基于车载视频图像的道路消失点检测算法。该算法在Harris角点检测基础上优化得分函数检测出图像特征点,减少在跟踪阶段的运算量;通过金字塔光流法和帧差距离对运动特征点进行跟踪,在结束帧上准确获得各特征点的位置;对特征点去除离值点后,通过优化初始聚类中心的K-Means聚类算法,得到车载视频图像的道路消失点。最后将算法应用于各种车辆行驶场景进行测试,在较短运行时间内,能准确检测出车载视频图像中道路消失点,证明算法鲁棒性好、运算简单易实现。 相似文献