融合小波变换及SIFT算法的去抖动运动目标检测

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。     

基于块匹配的电子图像稳定算法

针对摄像机不稳定引起的图像序列抖动提出一种基于块匹配的全局运动估计与补偿算法,介绍了它在电子图像稳定(EIS)系统中的应用。该算法较好地解决了摄像机图像在水平与垂直方向的抖动问题。     

全搜索块匹配算法的一种改进算法

对于现代小型摄像机的不稳定引起的图像序列抖动提出一种基于全搜索块匹配的全局运动估计与补偿算法,通过对运动估计算法的改进,既保留经典全搜索匹配算法的精度,又大大缩短了经典全匹配算法的运算时间。同时也介绍了它在电子图像稳定(EIS)系统中的应用,通过此算法较好地解决了摄像机图像在水平与垂直方向的抖动问题。     

基于图像特征的运动估计方法研究

在民用及军事中都有其广泛应用前景的电子稳像技术研究中,其中重要的一部分就是稳像算法的实现,其核心在于借助帧间图像的差异区分来取得运动参数,因此运动估计模块的质量将直接影响稳像系统的整体运行结果效用。本文主要以图像特征为基础的运动估计方法为研究对象,进行简要分析介绍,同时描述说明边缘匹配法、特征量跟踪法以及特征点匹配法等几种常用算法。     

基于最小二乘法B样条曲线的视频去雾研究

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.     

基于FPGA的嵌入式稳像系统设计

针对传统电子稳像平台的缺陷,设计基于FPGA的实时稳像系统,运用基于图像分块投影匹配的稳像算法,此系统能够适应存在平移运动同时带有旋转与缩放的运动画面,提高算法的精度与适应性。对此算法与传统算法所消耗时间进行对比研究,结果证明,此系统基本能消除随机抖动。     

二维视频序列转换为伪3D视频的方法

本文提出了一种二维视频到三维视频的转换方法。采用时域和空域相结合的方法,根据边缘信息．从图像序列中提取运动对象。对二维视频序列来说,其本身并不包含有视差信息,但是可以根据运动信息来估算视差。本文中采用基于三角形网格的浓密视差提取方法来估算。根据双目立体视觉原理和立体显示技术．我们将二维视频帧经过变换,得到伪三维立体视频帧,并合成视频序列。     

视频噪声方差估计算法研究

针对传统差分视频噪声方差估计算法在处理运动前景变化较大时,容易把视频实际信号分量也当作噪声,使得噪声估计结果偏大的问题,提出了一种改进的噪声方差估计算法。该算法不仅利用了静止图像在空间上的相关性和视频序列图像在时间上的相关性,而且还自适应地选取帧差图像中大部分像素的差分值用于估计噪声,使得估计结果更加准确和稳定,达到更好的视频去噪性能。     

图像序列中快速全局运动估计和运动目标提取算法

提出了一种基于边界灰度投影匹配的全局运动估计和运动目标提取算法．算法将边界灰度水平投影和垂直投影值作为匹配特征,较好地估计了全局运动参数．由于只需计算一维特征向量所以降低了全局运动估计的计算量．经过全局运动补偿后,可以运用传统的帧间差法得到运动目标、为了减少噪声的影响,准确地提取到目标,采用了高阶统计量的方法（HOS）来区分背景和运动目标．试验结果证明所提出的方法在估计全局运动参数和提取运动目标方面有较好的鲁棒性．     

视频编码中的运动估计算法研究

在多媒体信息中,视频信息是一种比较特殊的媒体,数据量大,信息丰富.视频数据的表达、组织、存储和传输都有很大难度.帧间预测编码可以用来消除视频序列中大量的时间和空闻冗余,由此压缩视频序列.运动估计耗用整个编码器编码时间80%左右,成为最耗时的部分.本文分析视频压缩的基本原理,论述运动估计的哪特点,重点是视频编码中的运动估计算法研究以及比较各种运动估计算法的优劣.