基于特征块角点检测的电子稳像方法

针对稳像过程中的局部运动干扰, 提出了一种基于特征块角点检测的电子稳像算法。该算法采用SUSAN算子, 对均匀分布的大尺寸特征块进行检测, 并构造特征块及对应检索区域角点集合。通过计算基于角点响应函数的修正Hausdorff距离实现背景局部遮挡下的特征块配准, 进而通过运动矢量一致性检测得到有效运动矢量。实验结果表明, 该方法对实测抖动视频序列的平均峰值信噪比在稳像后提高了19. 83 dB, 对局部运动干扰下的抖动图像序列具有较好的稳像性能。     

基于时空信息的多运动目标跟踪算法

利用帧差法和基于Sampson距离的随机抽样一致性（RANSAC）匹配算法,实现基于时空信息的多运动目标跟踪。采用帧差法获知运动目标大概位置,运用Harris算法提取每帧视频图像中运动目标的角点,并对其进行归一化处理,利用RANSAC算法对角点进行匹配,使用闽值分割法确定运动目标位置。实验结果表明,该方法能准确跟踪相似目标,其实时性较高。     

雾天监控视频图像Harris角点检测

对监控视频图像研究发现,退化的视频图像在角点提取时,出现角点数量少,甚至检测不到角点的情况,对后续图像分析造成困难。通过对雾天拍摄的视频图像分析,采用改进的直方图均衡化预处理算法,对雾天图像进行局部增强处理,在高斯滤波去除噪声的基础上进行Harris角点检测。试验结果表明,通过改进的直方图均衡化处理雾天视频图像,对图像的增强效果好,解决了角点数量少的情况。     

基于多尺度Harris角点的图像文字检测

为解决传统的基于Harris角点的图像文字检测算法易受非文字角点干扰,检测准确率低的问题,提出一种基于多尺度Harris图像文字检测算法.该算法在多个尺度下提取角点,并利用分块方法分析文字局部特征,有效剔除了非文字角点.使用多次迭代逐步剔除非文字区域角点,精确提取备选块中的文字角点;通过区域融合形成文字区域,用轮廓跟踪法标识文字区域.实验结果表明,该算法明显提高了图像/视频文字检测的稳定性和准确率.     

基于角点跟踪的光流场计算

在综合视觉运动分析中的两类处理方法，选取图像中的角点作为特征点，并检测和跟踪图像序列中的角点。记录检测到的角点在图像序列中的位移，在理论上证明了时变图像的光流场可以近似地用角点的位移场代替，同时给出这种替代的两个前提条件。本文用真实图像序列验证提出的算法，实验结果表明该算法取得了较好的效果。     

基于改进光流特征的运动目标跟踪

在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪,针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题,提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法,对运动行人目标进行跟踪。该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测,再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合,将角点检测结果融入到LK光流法中,并对检测到的角点进行运动光流特征提取,最后通过卡尔曼滤波对出现的行人进行预测跟踪,采用匈牙利最优匹配算法实现对运动目标的持续匹配以及对运动目标的跟踪。仿真结果表明,本文提出的方法能够对视频中出现的运动目标进行检测跟踪,具有较好的识别效果,且检测效率得到提高。      

光流引导下机器人抓取目标物角点动态匹配

针对目标物位姿在线估计中的特征点动态匹配问题,以木块作为实验对象,提出了一种光流引导的目标物角点动态匹配方法。使用Yolov2-tiny进行目标物识别,完成目标物定位与分类。在提取区域内完成Shi-Tomasi角点检测,采用LK（Lucas-Kanade）光流对角点跟踪的方法实现角点在相邻两帧图像中的初始匹配,针对光流跟踪中特征点的偏移问题,对跟踪点为中心的11×11邻域进行角点再提纯。实验证明该算法能在视频序列中对目标物角点实时动态地匹配,且角点匹配结果比SIFT和Harris-SIFT方法准确度更高,实时性更好。     

一种多尺度PHOG特征和最优缝合线的运动场景图像拼接算法

针对运动物体对图像拼接易造成配准误差和合成鬼影的问题,提出一种多尺度PHOG特征和最优缝合线的运动场景图像拼接算法。首先,在多尺度空间角点检测的基础上,引入分层梯度方向直方图(PHOG)描述方法,生成多尺度PHOG特征,进行稳定配准,避免运动物体的局部影响。然后,通过构建能量函数,采用图割算法搜索几何、灰度差异最小的缝合线,去除运动鬼影。实验结果表明,该方法对存在运动物体的场景拼接具有较高的拼接精度,拼接效果良好。     

基于SUSAN算法的角点检测

角点是图像目标的重要的局部特征,角点检测是低层次图像处理的一个重要方法。介绍SUSAN算法的原理,介绍该算法在角点检测中的应用,对实验结果进行了比较,并对该算法进行评价,给出评价角点检测算法的标准。     

MOravec和Harris角点检测方法比较研究

角点是图像中的重要特征,在图像配准与匹配、运动分析、目标识别、目标跟踪等领域中均得到了广泛的应用.Moravec和Harris算法是计算机视觉领域中应用比较广泛的角点检测方法.介绍了Moravec和Harris及其改进等四种常用的角点检测算法的实现原理及其特点,并对这四种方法进行了分析、比较,给出了它们的效率性能评价.然后通过实验研究了它们在角点检测的速度、正确率和抗噪性等方面的差异,探讨了各种算法的优势和缺陷.最后,文章指出了角点检测技术的研究与发展方向.     

机器视觉中角点检测算法研究

角点检测是运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等必不可少的关键步骤,角点检测的准确性直接影响实验结果。为了更好地了解角点检测技术的发展现状,根据三种现有的角点检测方法分类对角点检测方法及相关改进进行了总结分析,并选择了FAST、SUSAN、SIFT、Shi-Tomas这几种较为典型的角点检测算法进行了实验对比,并给出了实验结果。不同的实际应用对角点检测的要求不同,不同的角点检测算法也可以相互结合,通过对现有角点检测技术的总结分析为在实际应用中对角点检测技术的选择和改进方向提供了借鉴和参考。     

利用角点历史信息的异常行为识别算法

针对视频监控场景中的异常行为事件,如突然的奔跑、人群的异常聚集等现象,提出一种利用角点运动历史图策略的行为识别算法,即首先通过角点提取算法进行场景角点提取;然后通过时间累积获取角点的历史图,通过角点历史图将场景中的角点划分为静态角点和动态角点;最后通过动态角点分析完成监控场景异常行为分析识别。新算法充分利用了图像的时空信息,并且克服了场景光照影响,增强了异常行为检测与识别的准确性。通过真实场景实验可以看出,新算法能够对不同监控场景的异常行为进行准确检测,并且其检测速度快,满足实际应用需求。     

一种针对大尺度运动的快速光流算法

传统的光流法必须满足一致连贯性假设,不适用于大幅度运动目标的跟踪。为克服复杂场景下,大尺度运动中目标位移量超出特征跟踪窗口带来的光流计算问题,提出了一种针对大尺度运动的快速光流计算方法。引入图像金字塔模型,利用基于多尺度分层的金字塔结构和光流映射变换,实现小窗口捕获大运动。同时,采用非极大值抑制方法保留图像自相关矩阵的大特征值,得到的强角点作为特征点,降低了光流计算的时间开销。实验结果表明,提出的方法在复杂场景和运动条件下,可准确快速地计算出表征目标运动方向和速率的光流矢量,具有较高的鲁棒性和实时性。     

Harris角点结合金字塔光流法的目标跟踪算法设计研究

针对现存很多跟踪算法在速度和准确度方面很难满足嵌入式跟踪开发的需要,提出一种基于Harris角点和金字塔光流法的快速跟踪算法,并详细给出了DSP-FPGA的硬件设计。首先,使用Harris角点提取目标角点特征;然后,使用金字塔光流法为后续视频帧匹配角点;最后,基于角点的质心跟踪算法用于匹配目标的重心,确定目标的位置,重心跟踪算法可以较好地抵消由于旋转或扭曲带来的形变问题。在硬件实现过程中,FPGA方便电路设计,使用硬件描述程序语言实现硬件算法、逻辑控制和外部接口,DSP则运行目标跟踪算法。实验结果验证了本文硬件实现算法的有效性,相比于AVT21开发板的质心跟踪算法、相位相关跟踪算法和金字塔相关性跟踪算法相比,本文算法在平均重叠和平均中心误差方面具有一定优势,在720p的视频流上可以满足25fps。     

基于自适应分数阶微分的Harris角点检测算法

针对Harris算法在对纹理复杂程度高的图像进行角点检测时会出现大量伪角点,以及分数阶微分应用到图像处理中需要人为地指定阶数的缺点。分析了伪角点大量产生的原因,并提出以分数阶替换原算法中的整数阶对图像进行微分的改进方法,以及一种以图像的分形维数作为参数来自适应地选择微分所需要的阶数的方法。从而使图像做微分运算时能更好地保留图像中的边缘信息,使分数阶微分可以应用于视频目标追踪、视频稳像等实时性要求较高的场合。实验表明,改进算法在进行角点检测时具有更高的精确度。     

利用真实场景中的角结构约束进行相机自定标

首先讨论了真实场景中的角结构几何约束，然后利用这种几何约束提出了一种新的相机自定标算法，利用单幅透视投影图像中的角结构计算出相机的焦距、平移向量和旋转矩阵的初始值，然后利用两幅图像中的几何结构对相机内外参数进行优化，由于在求取相机参数初始值的时候只用到了一幅图像，这样就避免了在相机定标过程中可能出现的临界运动序列（critical motions sequence)，从而避免了临界运动序列引起的相机定标退化问题，提高了相机定标过程的鲁棒性，用两幅图像中的结构约束对初始值进行优化，进一步提高了结果的精确度，实验结果证明算法是强壮的。