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随着计算机技术的飞速发展,计算机视觉得到了广泛应用,并且已经越来越接近人眼的认知水平。提出了一种全景视频监控系统模型,使用同步镜头实时采集图像帧,将相应图像拼接出全景图像。研究了基于特征点检测的图像拼接算法—surf算法,在实际应用中对特征点描述符方式进行改进,实验结果表明,在使用改进surf算法后,拼接效率明显改善,提高了实时播放应用的实用价值。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(2)
采集视频信息时因摄像机抖动造成图像不稳定,将给后期运动目标检测带来严重的误检测问题。针对此问题提出一种融合小波变换及自适应SIFT算法的运动补偿方案。首先引入基于阈值的小波变换对图像进行去噪,然后设计变步长迭代准则自适应地搜索匹配的SIFT特征点,保证了高配准精度的特征点对的获取,通过对比当前帧与参考帧匹配特征点的偏移量估计抖动参数,再利用改进的高斯混合模型对运动补偿后的视频帧进行运动目标检测。实验结果表明,与同类方法相比,能够获取具有更高配准度和稳定性的匹配特征点对以有效地估计抖动参数,具有良好的去抖动效果和较高的运动目标检测精度。 相似文献
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《常熟理工学院学报》2017,(4)
针对现有视频图像去雾存在信息丢失导致视频抖动的问题,提出了基于最小二乘法的B样条曲线的视频去雾方法 .首先,利用快速Harris角点检测提取视频关键帧的特征点;其次,对视频序列图像帧的特征点进行匹配;再次,基于最小二乘法利用关键帧像素点的估计非关键帧对应像素点的值点;最后,输出稳定完整的视频序列.实验结果表明,该算法利用曲线构建对特征点的处理能够有效地消除视频抖动现象. 相似文献
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为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。 相似文献
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一种基于Harris角点特征精确匹配的图像拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于Harris角点特征的精确匹配方法。该方法首先提取参考图像及待拼接图像中各自的Harris角点点集,并计算出这2个点集间每对点的圆形邻域图像的相关系数;再通过提取各个角点邻域的Hu矩特征,获得了该特征下每对点的相似程度。将不同特征下的相似度进行归一化并融合,构造出2个点集间,每对点的相似度表。在此表的基础上,优化匹配结果,使得匹配点对的总体相似程度高,从而得到精确匹配。由于Hu矩特征具有旋转及尺度不变性,因此提取出的角点特征能够较好地抵抗常见的图像变换。最后,实现了一套包括图像预处理、图像对齐与匹配等诸多模块的图像拼接系统。通过实际操作表明,该方法的图像拼接效率较高,有较好的鲁棒性。 相似文献
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本文提出了一种针对监控视频序列的分段算法．即通过计算输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧运动量,来实时更新背景,按当前帧与实时背景帧的差异进行聚类,然后按照每帧图像的类别对该视频序列进行分段,并提供了计算每帧图像时间的算法,从而可以确定各段视频的起止时间,该算法可以为后续的各种视频挖掘算法提供前期的视频数据处理,方便后续的视频数据分析． 相似文献
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为实现两幅或多幅图像的拼接需要提取两幅图像中的特征点,并对所提取的特征点进行精确匹配。本文在应用SIFT方法提取待匹配图像中的特征点并对提取的特征点进行粗匹配基础上,对基于距离约束的特征点的精确匹配方法进行了研究。消除误匹配点对共分两个步骤:1)在一幅图像中取一个特征点计算与该特征点欧式距离最小的两个特征点,并取欧式距离最小值;利用粗匹配点,在待拼接的另一幅图像中同样求相应点间欧式距离并取最小值;若两值中的较小值与较大值之比大于设定阈值,则初步得到精确匹配点对。2)在一幅图像中顺序取初步判定位误匹配的特征点,计算该特征点与精确匹配特征点间欧氏距离,并取距离最小的两个特征点;在待拼接的另一幅图像中同样求相应匹配点间欧式距离并取最小值,两值中的较小值与较大值之比与设定的阈值比较可得到精确匹配点对。实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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随着视频媒体中的广告元素日趋增多,对角标广告的出现时间和存在时长的检测成为视频监播工作新的需求。角标广告在视频中呈现形式多样,出现时间具有随机性,并且视频相邻帧之间的图像内容可能存在较大差别。针对这一特点,本文以主方向模板特征为基础提出视频中角标广告实时检测算法。该方法建立特定的匹配模板剔除目标图像中背景部分的干扰,并引入加权模板抑制角标边缘可能造成的误匹配,同时主方向模板对图像的特征压缩可以克服传统模板匹配计算复杂度高的缺点。实验结果表明,本方法同时兼顾了检索性能与实时处理能力,达到了视频中角标广告的检测要求。 相似文献
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在图像拼接技术中,单应性矩阵是实现两幅图像正确拼接的关键因素。针对传统RANSAC算法误匹配点概率较高,需要设置固定的投影误差阈值t导致迭代次数多、运行时间长、估计的单应性矩阵精度低等问题,提出一种改进的RANSAC算法以降低误匹配率。利用特征点周围灰度梯度相似性,剔除初始匹配中部分误匹配点,以减少矩阵估计的迭代次数;通过快速舍弃错误的单应性矩阵以减少内点检测时间,提高算法运行效率;通过BGD算法最小化损失函数以拟合精确的单应性矩阵。对比实验结果表明,改进的RANSAC算法能够有效剔除误匹配点,减少内点检测时间,提高单应性矩阵H的精度。 相似文献
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图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。 相似文献
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马无锡 《浙江工贸职业技术学院学报》2017,(2):35-40
针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中阈值影响着图像匹配的成功率,提出了一种阈值自适应的匹配算法.该方法首先对SIFT算法中的阈值系统地研究,发现检测局部特征点的阈值α和图像匹配时最近距离与次近距离的比值的阈值 β对图像是否能够成功匹配起着决定性的作用,然后利用控制α的大小来检测特征点,生成特征描述符.再利用广义紧互对原型的基础上,自动调整 β的大小来控制匹配的对数,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像间的映射关系得到拼接后的图像.实验结果表明,该算法通过自动调整阈值和利用RANSAC剔除误匹配点,加快了图像的匹配速率,开发了全景图像拼接软件. 相似文献
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为解决SIFT算法在视角变换、对比度变换、尺度变换及旋转变换混合复杂情况下匹配精准度低的问题,提出一种结合SIFT和RILBP（rotationinvariantLBP）的特征匹配算法。首先在图像SIFT特征点集上提取局部图像区域的RILBP特征向量;然后将SIFT的特征向量和RILBP特征向量融合成一个新的特征向量;其次,利用高维可扩展最近邻匹配算法实现两幅图像特征向量集之间的匹配;最后,使用VFC算法的筛选匹配策略对特征向量集进行筛选,找到两个特征向量集中的匹配对。实验结果表明,在视角变换和对比度较大的复杂情况下,该算法匹配精准度比SIFT算法提升了19.83%。 相似文献
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徐莹 《绵阳师范学院学报》2008,27(5)
图像Morphing技术是指把一组数字图像以一种自然流畅的、戏剧性的、超现实主义的方法变换到另一幅数字图像,是一种达到特殊效果的有效方法。Morphing是指将一给定的源数字图像或几何对象s光滑连续地变换到目标数字图像或几何对象T。在这种光滑过渡中,中间帧既具有s的特征,又具有T的特征。基于网格的图像morphing是图像morphing中使用较早的方法。该文在网格的图像morphing技术的基础上。提出一种改进的算法,通过特征点匹配和网格变形进行图像渐变。该算法极大地提高图像的平滑过渡,产生更加逼真的效果。 相似文献
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针对机器人快速运动时视觉里程计精度严重下降问题,提出基于点线特征的帧间匹配流视觉里程计（PL-FM）算法,以提高机器人在快速运动情形下的定位精度。PL-FM 算法通过对图像的预处理去噪,在特征点提取时引入灰度值权重,从而降低快速运动时光照的影响。将特征点匹配问题转化为向量计算,从而减少匹配时间,在帧间匹配流则采用衰减关键帧计算位姿,从而提高关键帧利用率。通过4 组实验对比,证明 PL-FM 算法误差精度提高 70%,时间效率提高 75%,保证了移动机器人的定位实时性,实现了低误匹配率及较高的定位精度。 相似文献
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掌纹识别是利用人的手掌掌纹图像对其身份进行认证的一种生物特征识别技术,有着巨大的发展潜力。掌纹线中的主线和皱褶是重要的特征,在空间域内掌纹图像中纹理的疏密和深浅,与频域内能量聚集和紧密程度相关。目前的掌纹研究主要集中在就一种掌纹特征的提取算法上如何提高匹配率,而对结合两种以及两种以上的掌纹特征的提取算法,如何提高掌纹识别匹配率的讨论较少。提出了一种有效提高掌纹识别率的方法,即结合点特征的提取和傅立叶变换特征的提取,提高掌纹特征匹配识别率。将该方法与单独使用点特征提取和傅立叶变换提取进行了比较实验,实验结果证明新方法的识别率有明显提高。 相似文献
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基于改进的视觉关注模型和MVSC的图像拼接算法 总被引：1，自引：0，他引：1
图像拼接的实质是将针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片拼结成大幅的、宽视角的、与原始图像接近且失真小、没有明显的缝合线的高分辨率图像。本文首先概述了图像拼接方法中四类典型的方法,并分析各自的特性;介绍了传统视觉关注模型,并进行了改进,利用改进的视觉关注模型算法获取图像的具有重复的显著区域;利用图像配准算法对重复的显著区域进行匹配,并确定源克隆域和目标克隆域;利用均值无缝克隆（MVSC）算法对源克隆域和目标克隆域进行融合;最后,利用基于改进的视觉关注模型和MVSC的图像拼接算法完成图像拼接。实验结果表明：该算法不仅自动准确地获取显著区域,而且降低了图像配准的复杂性,提高了图像拼接的质量。 相似文献