基于改进SURF的实时视频拼接方法

视频拼接在现实生活中具有十分重要的意义。文中实现的功能是实时地将多路视频进行拼接以形成一个大视野的视频。为了使系统具有良好的实时性,先用DirectShow分离视频流、提取图像帧,然后提出了一种改进的SURF算法进行图像配准,最后采用渐入渐出法进行图像融合。改进的算法在特征点提取时对范围作了限制,同时改进了原有特征描述符,这样可以大大加快提取速度。在特征匹配时采用基于最近邻和次近邻距离比值的方法进行粗匹配,然后采用RANSAC方法进行提纯和求取变换矩阵,最后在视频拼接中,不是对每一帧图像进行配准和融合,而是只对首帧图像进行图像配准,之后的每帧图像利用第一帧计算出的变换矩阵进行图像拼接,这样可以加快视频拼接的速度。实验结果表明,该方法可以实时地生成无缝清晰的宽场景视频。     

基于SIFT特征跟踪匹配的视频拼接方法

针对不同摄像头的监控视频序列,提出了一种基于视频帧SIFT（Scale Invariant Feature Transform,即尺度不变特征变换）特征跟踪的拼接方法。通过SIFT算法提取帧图像的特征,并在跟踪的估计区域搜索匹配特征,从而确定待整合帧之间的变换参数。实验结果表明,该方法较好实现视频快速拼接,且对重叠区域小、形变大、有运动物体遮挡的视频具有较强的鲁棒性。     

快速有效的视频图像序列拼接方法

针对现有的视频图像序列拼接方法处理速度慢的问题,提出一种基于SURF特征的快速有效的拼接算法。该算法用鲁棒性强且计算性能优越的SURF算子取代传统的SIFT算子进行特征点提取;在特征点匹配方面,提出了一种基于哈希映射和双向最近邻距离比的匹配算法,可以快速有效地获得特征点间的对应关系。为了消除由于运动物体干扰带来的误匹配,采用随机采样一致性（RANSAC）方法来消除外点确保匹配的有效性,再通过最小二乘法估计视频帧之间的全局运动参数,最终拼接形成全景图。实验结果表明,该拼接算法快速有效,鲁棒性强,具有较高的使用价值。     

大场景的视频全景图拼接

为了解决大场景全景图拼接过程中的误差累积问题,提高图像拼接的一致性,提出了一个新的全景图拼接算法。把全局图像配准看作是一个统计估计问题,运用增广的卡尔曼滤波对图像的全局变换参数进行递归地增广和估计。实验结果表明,得到的变换参数是全局一致的,生成的全景图不存在拼接裂缝。拼接算法考虑了各种不确定性,适用于噪声大场景的全景图拼接。     

拼接技术在图象处理中的应用

图像拼接(Mosaic)技术是由于摄像器材的视角限制,不可能一次拍出很大图片而产生的.在现实生活中有着,图像拼接(Mosaic)技术有着广泛的应用.本文主要围绕拼接合成技术展开讨论,首先介绍拼接的主要用途,再简单说明拼接流程和核心问题、图像配准及方法、象素级图像融合及算法.     

图像拼接技术综述*

给出了图像拼接的一般流程,在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术——图像配准技术和图像融合技术,并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。     

全景图拼接技术研究及应用

根据全景图的生成流程，介绍全景图生成过程q-所用到的各项技术。通过对全景图拼接技术的国内外现状及其应用领域的分析和研究，得出全景图拼接技术具有广阔的应用前景。     

全景图拼接技术研究及应用

根据全景图的生成流程,介绍全景图生成过程中所用到的各项技术。通过对全景图拼接技术的国内外现状及其应用领域的分析和研究,得出全景图拼接技术具有广阔的应用前景。     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.     

基于SIFT算法的图像拼接技术研究

随着人们在生产、生活过程中对获取更加优质视觉信息的要求逐步提高,图像拼接技术成为数字图像处理领域中的热点与重点研究内容。先采用SIFT这一图像特征点检测与匹配的基础算法对图像进行特征点的粗匹配,再使用RANSAC算法对特征点进行提纯,得到最优特征点。仿真试验验证了该图像拼接技术可以提高图像的拼接效果,增强算法的鲁棒性。     

基于多尺度分析的多源视频拼接方法

针对多视频源图像的拼接问题,提出基于多尺度分析的图像配准及融合方法。在配准方面,弥补传统的基于 Harris 角点的配准方法对尺度变化不稳定的缺点,使其具有多尺度特性,提取的角点更加稳定精确。在融合方面,采用基于多尺度多分辨率分析的图像融合方法,克服传统空间域图像融合算法在频域上的不足,具有在空间域和频率域的局部化能力,并提供人眼视觉对其比较敏感的强对比度信息。实验结果表明,相比较传统方法,该方法所提取角点更精确、融合效果更好。     

基于SURF和KLT跟踪的图像拼接算法

针对现有图像拼接精度不高和速度慢的问题,提出一种图像自动拼接算法。采用特征向量实现图像序列完全自动排序,把特征向量作为图像中的运动目标,利用KLT跟踪算法计算特征点的偏移量,从而得到图像之间精确的单应性变换矩阵,给出一种基于视觉特征的色彩融合方法实现图像的无缝拼接。实验证明该算法提高了匹配的精度和速度,能够实现自动排序,并具有较好的鲁棒性。     

一种基于SURF、FLANN和RANSAC算法的图像拼接技术

针对SIFT算法在图像融合中耗时长,维度高的问题,论文设计了一种基于SURF、FLANN和RANSAC三者结合的拼接方法.首先利用SURF算法鲁棒性强、算法复杂度低的优势来进行特征点的检测,凭借FLANN算法可以调整参数来进行精确度的提升的优点来进行特征点的匹配,并与常见的BF算法匹配进行比较;针对其中错误匹配对的存在...     

基于网格扩张的视频图像马赛克检测算法

提出一种基于网格扩张的视频图像马赛克检测算法,算法以网格扩张的方式遍历图像中的像素,并迅速发现图像中具有相似像素的矩形区域,即马赛克。通过实验表明,该算法在确保较高效率的同时有较高的准确率,满足了视频图像中马赛克检测的功能和性能要求。     

基于校园网的视频直播系统

通过对现有的校园网结构进行分析,结合学校的实际情况,从经济实用的角度出发,充分有效利用现有资源,促进学校的教学发展,在最大限度节省资金和设备的前提下,设计并实现了一个基于校园网的视频直播系统。文章重点论述了信号的采集以及信号的压缩编码方法,完整地介绍了系统所需的硬件设备和实现过程。在文章的最后,对系统进行了总结,指出了存在的问题。     

基于改进SIFT特征点匹配的图像拼接算法

基于传统SIFT方法和图像像素加权平滑融合的思想,提出了一种改进SIFT特征点的图像拼接方法;该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,通过和SIFT算法关键点坐标进行对比,去除不稳定响应点;其次通过K-L变换降低算法复杂度,对得到的匹配点对,使用RANSAC算法进行提纯,计算投影变换模型参数;最后使用渐入渐出的加权融合算法平滑图像,消除图像之间的拼接缝隙;该算法的可行性和有效性通过实验结果可以得到证明。     

校园网网络直播系统设计

在分析校园网网络直播系统的需求基础上,进行了网络直播系统方案设计,阐述了系统实现的关键技术。     

基于IP组播的视频直播教学系统的应用研究

针对传统视频教学系统成本较高、不能实时交互,设计一种基于流媒体技术的视频直播教学系统,系统采用USB摄像头和普通计算机做硬件平台,采用DirectShow技术对数据进行采集、回放,采用Mpeg-4进行视频压缩编码、解码,并采用RTP/RTCP传输控制协议进行组播传输音视频直播数据。结果表明,本系统进行视频直播教学图像清晰、交互性好,易于普及,能够满足网上直播教学。     

高分辨率视频会议中基于模板的自适应编码算法

如今,对高分辨率的便携计算机视频会议系统的需求日益高涨。虽然便携计算机使用方便、局域网带宽充足,能够为工作学习带来许多益处,然而计算资源的紧张却直接影响了高分辨率视频会议的效果。针对这个问题提出了自适应模板编码算法(template-based coding algorithm,TBCA),不仅能比传统自适应算法提高10%的计算资源利用率,还减少了近一倍的参数调整频率。TBCA已被实现在校园网会议系统(campus video meeting system,CVMS)中,成功地提高了用户体验。     

混合云可扩展视频编码的视频直播机制研究

随着网络技术的不断发展,使得网络视频的应用研究成为新的研究热点.针对用户请求异构性和服务器资源分配的问题,本文对传统的视频直播技术架构及存储和调度机制进行研究,提出了一种基于混合云存储的可扩展视频编码视频直播存储及调度机制.仿真数据表明,该机制能明显降低视频直播系统中的网络延迟.