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基于SURF和轨迹滤波的旋转视频稳像算法
被引量：
11
1
作者
蒋建国
牛杰杰
齐美彬
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期550-557,共8页
现有电子稳像技术主要以平移稳像为主,而对同时存在大角度旋转和抖动的视频稳像能力较差,针对该问题提出一种基于SURF和轨迹滤波的旋转视频稳像算法。首先,采用SURF特征点匹配算法获得相邻2帧匹配的特征点,使用双向最邻近距离比值法剔...
现有电子稳像技术主要以平移稳像为主,而对同时存在大角度旋转和抖动的视频稳像能力较差,针对该问题提出一种基于SURF和轨迹滤波的旋转视频稳像算法。首先,采用SURF特征点匹配算法获得相邻2帧匹配的特征点,使用双向最邻近距离比值法剔除误匹配点,利用相似变换模型和RANSAC算法,得到高精度的旋转角度并对当前帧进行反向旋转,从而消除视频旋转。然后,使用KLT特征点跟踪算法生成视频的特征点轨迹。最后,采用Kalman滤波和B样条曲线拟合相结合的方法进行稳像处理,进而得到不旋转且稳定的视频。实验结果表明,该算法适合任何角度旋转的视频,消旋精度达到0.02°,且能够有效地消除视频抖动,对于分辨率低,同时存在运动模糊的视频也有较强的鲁棒性。
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关键词
视频消旋
SURF算法
电子稳像
特征点轨迹滤波
B样条曲线拟合
Kalman滤波
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职称材料
小型无人机快速最优化稳像方法研究
被引量：
3
2
作者
郑鸿云
赵红颖
+1 位作者
魏云鹏
辛甜甜
《影像科学与光化学》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期51-58,共8页
小型无人机电子稳像可以纠正视频影像中存在的晃动、震动、畸变等不稳定因素,有利于视频影像目标跟踪、精确打击,同时还能缓解观察者的视觉疲劳。电子稳像有3个主要的步骤:全局运动估计、主运动估计和运动补偿。本文主要对主运动估计的...
小型无人机电子稳像可以纠正视频影像中存在的晃动、震动、畸变等不稳定因素,有利于视频影像目标跟踪、精确打击,同时还能缓解观察者的视觉疲劳。电子稳像有3个主要的步骤:全局运动估计、主运动估计和运动补偿。本文主要对主运动估计的方法进行研究,并提出了一种快速最优化的稳像方法,该方法能够快速准确的估计小型无人机视频影像的主运动。该方法结合了L1最优化方法的精确性和Kalman滤波方法处理速度快的优点,并克服Kalman滤波法预测精度不高和L1最优化方法只能事后处理的问题,从而获到更好的稳像效果。最后采用实际飞行数据对本文提出算法进行了验证,结果表明,本文所提出的方法在保证稳像处理精度的前提下,也保证了处理效率。
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关键词
小型无人机
电子稳像
主运动估计
L1最优化
KALMAN滤波
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职称材料
题名
基于SURF和轨迹滤波的旋转视频稳像算法
被引量：
11
1
作者
蒋建国
牛杰杰
齐美彬
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期550-557,共8页
基金
国家自然科学基金(61174170
61371155)
安徽省科技攻关(1301b042023)资助项目
文摘
现有电子稳像技术主要以平移稳像为主,而对同时存在大角度旋转和抖动的视频稳像能力较差,针对该问题提出一种基于SURF和轨迹滤波的旋转视频稳像算法。首先,采用SURF特征点匹配算法获得相邻2帧匹配的特征点,使用双向最邻近距离比值法剔除误匹配点,利用相似变换模型和RANSAC算法,得到高精度的旋转角度并对当前帧进行反向旋转,从而消除视频旋转。然后,使用KLT特征点跟踪算法生成视频的特征点轨迹。最后,采用Kalman滤波和B样条曲线拟合相结合的方法进行稳像处理,进而得到不旋转且稳定的视频。实验结果表明,该算法适合任何角度旋转的视频,消旋精度达到0.02°,且能够有效地消除视频抖动,对于分辨率低,同时存在运动模糊的视频也有较强的鲁棒性。
关键词
视频消旋
SURF算法
电子稳像
特征点轨迹滤波
B样条曲线拟合
Kalman滤波
Keywords
video
rotation
eliminating
SURF
algorithm
electronic
video
stabilization
point-feature
trajectory
smoothing
B-spline
curve
fitting
Kalman
filtering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
小型无人机快速最优化稳像方法研究
被引量：
3
2
作者
郑鸿云
赵红颖
魏云鹏
辛甜甜
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
出处
《影像科学与光化学》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期51-58,共8页
文摘
小型无人机电子稳像可以纠正视频影像中存在的晃动、震动、畸变等不稳定因素,有利于视频影像目标跟踪、精确打击,同时还能缓解观察者的视觉疲劳。电子稳像有3个主要的步骤:全局运动估计、主运动估计和运动补偿。本文主要对主运动估计的方法进行研究,并提出了一种快速最优化的稳像方法,该方法能够快速准确的估计小型无人机视频影像的主运动。该方法结合了L1最优化方法的精确性和Kalman滤波方法处理速度快的优点,并克服Kalman滤波法预测精度不高和L1最优化方法只能事后处理的问题,从而获到更好的稳像效果。最后采用实际飞行数据对本文提出算法进行了验证,结果表明,本文所提出的方法在保证稳像处理精度的前提下,也保证了处理效率。
关键词
小型无人机
电子稳像
主运动估计
L1最优化
KALMAN滤波
Keywords
small
Unmanned
Air
Vehicle（UAV）
electronic
video
stabilization
intentional
motion
estimation
L1optimization
Kalman
filtering
method
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SURF和轨迹滤波的旋转视频稳像算法
蒋建国
牛杰杰
齐美彬
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
11
下载PDF
职称材料
2
小型无人机快速最优化稳像方法研究
郑鸿云
赵红颖
魏云鹏
辛甜甜
《影像科学与光化学》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
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