航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

航拍视频拼图中基于梯度域的多帧图像融合方法

图像融合是视频拼图中获得高质量合成图像的重要步骤。利用梯度信息引导插值融合重合区域较小的两幅图像已经取得较好的效果,然而对于视频拼图而言,相邻两帧图像之间重合区域大,且多帧图像之间交叠重合,给这种方法的实际应用带来限制。为解决这一问题,设计梯度域内同时融合多帧图像的策略,利用图像的自然边界将拼图平面进行区域划分,在各区域内分别定义引导矢量场和边界条件,实现各划分区域的一次性融合。为克服拼图平面的过划分问题,提出相应的帧选择方法和区域合并算法。将该策略用于视频拼图实验,获得了视觉效果良好的合成图像,并提高了融合效率。