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基于fast特征匹配的实时数字视频稳像方法研究

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基于FAST特征匹配的实时数字视频稳像方法研究

作者：刘义大连理工大学

学位级别：硕士

自然条件下拍摄的视频难免会由于拍摄者或者拍摄设备的不规则运动,导致视频帧间存在不同形式的位移,称之为视频抖动。视频抖动会严重降低视频的视觉效果,也会降低其他数字图像处理效果,例如人脸识别、目标跟踪等。稳像技术包括机械稳像... 详细信息

自然条件下拍摄的视频难免会由于拍摄者或者拍摄设备的不规则运动,导致视频帧间存在不同形式的位移,称之为视频抖动。视频抖动会严重降低视频的视觉效果,也会降低其他数字图像处理效果,例如人脸识别、目标跟踪等。稳像技术包括机械稳像、光学稳像和数字稳像,随着图像处理技术和计算机技术的迅猛发展,数字视频稳像技术越来越受到人们的重视。本文在阅读国内外大量文献的基础上,主要做了以下几个方面的研究工作： (1)本文首先介绍了数字视频稳像算法基本框架和数学模型,并对经典稳像算法进行了深入的理论分析;其次总结了不同运动矢量估计算法的优缺点;最后详细介绍了运动矢量补偿算法-Kalman滤波。 (2)针对平移加旋转的视频抖动,本文给出了基于fast特征匹配的实时数字视频稳像方法。该方法首先提取参考帧图像fast特征点位置信息,通过金字塔Lucas-Kanade光流法匹配得到参考帧特征点在当前帧的位置信息,结合RANSAC算法和前向—后向匹配法来剔除错误匹配的特征点对;然后应用最小二乘法得到相邻帧问的刚性变换矩阵,并经过Kalman滤波得到扫描运动矢量;最后采用双线性插值得到补偿后的视频帧。该方法实现了帧率为30fps,分辨率为856*480视频的实时稳像。本文还对该方法的稳像效果进行了主观评价,并客观地对比了稳像前后视频峰值信噪比以及稳像前后视频相邻帧间绝对运动矢量曲线平滑度。本论文涉及到的14组实验视频包括7组自主拍摄视频和7组经典稳像视频。 (3)本文将基于fast特征匹配的实时数字视频稳像方法移植到移动操作系统上,设计并开发了Android端和iOS端的稳像应用。在CPU主频为1.6GHz, RAM为2GB的Android手机以及CPU主频为800MHz, RAM为512MB的iPhone4手机上的测试结果表明：移动设备端稳像应用实现了对帧率为30fps,分辨率为320*240视频的实时稳像。本文对手持设备应用的稳像效果分别进行了主观评价和客观评价,客观评价标准采用稳像前后视频的峰值信噪比。针对扫描拍摄、跟踪拍摄、固定拍摄和随机拍摄这4种情景下的视频稳像,本文均做了大量仿真实验,并与斯坦福大学提出的基于陀螺仪的实时稳像算法进行了对比,实验结果表明在保证实时的前提下,本文方法同时具有较高的鲁棒性和稳像精度,对于存在大角度旋转抖动和高频抖动的视频,本文方法也能取得良好的稳像效果。

关键词：数字实时稳像 fast特征 Lucas-Kanade光流 Android iOS

基于CUDA与fast特征的实时机场全景图像拼接并行算法研究

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信息通信 2020年第8期33卷 29-32页

作者：韩宣宗民航贵州空中交通管理分局贵州贵阳550012

文章提出了一种基于CUDA与fast特征的全景图实时生成方法。针对相邻图像的无缝拼接,设计了一种基于动态规划缝合线与三角函数的方法。以贵阳机场全景视频监控系统开发过程中采用的全景拼接技术开发过程中的实验,采用了基于四路摄像头图... 详细信息

文章提出了一种基于CUDA与fast特征的全景图实时生成方法。针对相邻图像的无缝拼接,设计了一种基于动态规划缝合线与三角函数的方法。以贵阳机场全景视频监控系统开发过程中采用的全景拼接技术开发过程中的实验,采用了基于四路摄像头图形的全景拼接构成,由于民航业对图像实时性,准确性要求高,实验通过包括柱面投影,图像特征码抽取和图像耦合,图形梯度变化等进行了同步优化整合,实验成果指出通过本实验构建的算法及平台,有效的在保证图像全景生成实时性的基础上,提升了图象耦合部位的可视性和可用性。

关键词： CUDA fast特征图像配准图像拼接图像融合

基于fast特征的智能安全帽静态报警方法的研究

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电力信息与通信技术 2019年第4期17卷 67-71页

作者：严良平童静王凯程剑林崔学坤李志浩国网新源浙江宁海抽水蓄能有限公司浙江宁波315000 四川超影科技有限公司四川成都610000 国网新源控股有限公司北京100000

目前有关智能安全帽大多只是关注工作人员是否佩戴安全帽和他们的异常操作,而对作业人员本身的异常状态则基本忽略,针对上述现状,文章提出了一种基于fast特征的智能安全帽报警方法,检测佩戴智能安全帽人员的非正常状态(晕厥、猝死等静... 详细信息

目前有关智能安全帽大多只是关注工作人员是否佩戴安全帽和他们的异常操作,而对作业人员本身的异常状态则基本忽略,针对上述现状,文章提出了一种基于fast特征的智能安全帽报警方法,检测佩戴智能安全帽人员的非正常状态(晕厥、猝死等静止状态)并进行报警。利用智能安全帽上搭载的摄像头采集图像数据,使用fast特征检测算法快速提取特征,然后比较2幅图像的特征是否匹配,以此检测当前安全帽是否处于静止状态。实验结果表明,这种基于fast特征检测的方法能够有效判断佩戴智能安全帽的人员是否处于静止状态,从而进行报警,在工人单独作业的情况下有较高的实用价值。

关键词： fast特征特征提取智能安全帽静态报警

基于Oriented fast和MAD的特征匹配图像自动配准

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计算机与数字工程 2017年第9期45卷 1859-1862页

作者：燕磊孙启湲朱菲菲天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津300384 天津理工大学机械工程学院天津300384

针对双目摄像机所获取的两幅具有平移变换的图像提出了一种基于Oriented fast和平均绝对差值法(MAD)进行特征匹配的自动配准算法。应用fast特征提取算法检测图像中的角点、边缘特征,并应用灰度质心计算每个特征点的方位角,使用方位角作... 详细信息

针对双目摄像机所获取的两幅具有平移变换的图像提出了一种基于Oriented fast和平均绝对差值法(MAD)进行特征匹配的自动配准算法。应用fast特征提取算法检测图像中的角点、边缘特征,并应用灰度质心计算每个特征点的方位角,使用方位角作为特征描述符筛选出待配准图像的候选匹配点队列,然后利用MAD对特征点邻域进行匹配,后续处理采用交叉过滤、随机采样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)去除误匹配点并求出两幅图像的仿射变换矩阵。实验结果表明,该算法可以准确高效地实现两幅图像的自动配准。

关键词：图像配准 fast特征 MAD匹配

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基于SURF的图像拼接算法研究

基于SURF的图像拼接算法研究

作者：曹君宇云南大学

学位级别：硕士

图像拼接是在图像处理中的一个很重要的应用,近年来,图像拼接技术在遥感图像、计算机视觉以及医学成像领域都有很实际的应用。图像拼接的过程有以下5部分组成：(1)预处理图像;(2)图像配准;(3)确定拼接变换模型;(4)待拼接图像变换;(5)图... 详细信息

图像拼接是在图像处理中的一个很重要的应用,近年来,图像拼接技术在遥感图像、计算机视觉以及医学成像领域都有很实际的应用。图像拼接的过程有以下5部分组成：(1)预处理图像;(2)图像配准;(3)确定拼接变换模型;(4)待拼接图像变换;(5)图像融合。图像配准在整个拼接过程中具有重要作用,直接影响到拼接效果的好坏。现有的算法存在准确率较低、速度较慢等问题。为了提高图像配准的准确率和拼接速度,本文重点研究了经典的特征点检测算法和基于特征点的配准算法,在此基础上进行了改进。现有的图像配准改进算法一般是对特征点检测算法的过程进行改进或者是对精匹配过程中用到的RANSAC算法进行改进,从而达到提高配准率的效果,本文则是使用特征点的现有特征进行多特征融合匹配,增加了配准的精确性,相对于其他改进算法具有较好的改进效果。本文首先介绍了图像拼接中常用的算法,之后以经典的SURF算法为基础,对原有的FLANN配准算法进行改进,将SURF算法现有的特征应用到配准初筛中,实现了多特征融合匹配,提高了配准的准确率。其次,将特征点检测速度上具有显著优势的fast算法应用到图像拼接中,对比了基于fast和基于SURF的图像拼接算法进行拼接的速度。实验表明,基于fast的拼接算法速度是基于SURF算法拼接速度的2-3倍,并且fast算法进行拼接性能稳定,能达到很好的拼接效果。

关键词：图像拼接图像配准 FLANN算法 SURF特征 fast特征多特征融合匹配

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基于智能视频分析的区域式客流计数算法

中国铁路 2013年第1期 87-90页

作者：罗志强林肯北京国铁华晨通信信息技术有限公司工程师北京100070 北京大学信息科学技术学院硕士研究生北京100871

在客流计数的实现方法中,计算机视觉方式具有实时、准确、抗干扰能力强和经济适用的优势。比较常用客流计数算法,并针对铁路车站等与公共交通有关的人员密集场所提出基于智能视频分析的区域式客流计数算法。实验表明:基于智能视频分析... 详细信息

在客流计数的实现方法中,计算机视觉方式具有实时、准确、抗干扰能力强和经济适用的优势。比较常用客流计数算法,并针对铁路车站等与公共交通有关的人员密集场所提出基于智能视频分析的区域式客流计数算法。实验表明:基于智能视频分析的区域式客流计数算法具有良好的环境适应性,在系统配置要求不高的条件下准确率高,易于操作,实时性强。

关键词：智能视频分析客流计数特征回归 fast特征

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基于激光视觉融合的帧间匹配方法

汽车实用技术 2022年第1期47卷 19-23页

作者：何仲伟张小俊张明路河北工业大学机械工程学院天津300132

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境... 详细信息

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。

关键词： SLAM 多传感器融合地面提取迭代最近点随机一致性采样 fast特征光流法帧间匹配