一种基于光流拟和的航拍视频图像全局运动估算方法

在多分辨率光流估算的基础上,提出了一种基于光流拟和的方法用于对航拍视频图像中的全局运动进行估算。在利用光流对全局运动模型拟和时,针对光流估算的不确定性以及图像中独立目标运动的干扰,提出了一种光流分块拟和与评估的方法用于剔除光流场中不利于全局运动估算的干扰数据,从而有效提高了全局运动的估算精度。航拍视频图像配准与独立运动检测的仿真结果均验证了算法的有效性。     

基于不变特征和映射抑制的航拍视频图像配准

针对航拍视频图像在光学变换和几何变换下特征匹配容易产生误匹配,以及匹配精度不一致等问题,提出一种结合不变特征和映射抑制的航拍视频配准算法。首先,利用Harris检测器在尺度变化下的局部区域内选择出最稳定角点,并利用分区检测方法提取出分布均匀的角点作为待配准点。然后,计算以特征点为中心邻域窗口的描述符,通过比较两幅待配准图像特征点邻域描述符的欧式距离,提取出初始匹配点对。对匹配对点集建立D-三角网图,利用映射抑制方法提取出精确度最高的少数匹配点,并对模型参数进行估计,完成视频帧间的配准。大量实验表明,所提方法对航拍视频图像配准具有较强的适应性且配准精度高。     

基于视频图像处理的头部位置跟踪方法的探索

针对目前头盔显示器头部位置跟踪过程中存在瞄准速度不快,灵敏度不高,头盔重量偏大,只考虑头部位置,未考虑人眼在跟踪瞄准过程中的功能等问题,特提出一种基于人眼及头位综合视频检测高精度快速瞄准新方法,它采用基于视频图像处理方法来检测头部与飞机的夹角和注视方向相对头部的偏角。     

一种基于亚像素匹配的高精度视觉定位方法

大多数应用到无人机景象匹配导航中的匹配算法都只能满足像素级精度,且当无人机利用景象匹配定位时图像之间往往存在较大的视觉差异,这种情况下图像匹配精度低且性能会急剧下降。所以选用具有仿射不变特性的特征点进行匹配,结合高斯亚像素拟合原理及特征描述符简化方法,并采用渐进采样一致性(PROSAC)算法剔除误匹配点,最终实现亚像素级的景象匹配定位。实验结果表明,采用此方法可以大大提高图像匹配的精度,提高到0.05像素以内。     

基于SIFT特征的无人机航拍图像拼接

无人机在飞行过程中由于机体的倾斜和抖动,造成航拍图像出现大的仿射变形.因此,传统的图像拼接算法很难得到好的效果.基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的图像拼接算法,首先通过提取图像的尺度不变特征点,解决了待拼接图像间大的平移、旋转、尺度变化的干扰.然后,通过欧式距离判断...     

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。     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

航拍视频的多向条带拼接算法

无人机航拍视频中经常出现航向频繁改变的情况。基于条带的视频拼接算法尽管在处理速度上有很大优势,但是限制了相机的拍摄方式,主要处理平动相机拍摄的视频。用于采集全景图信息的纵向条带如用来扫描非平动场景会使效率降低甚至失效,所以不能直接拼接航拍视频。针对该问题,本文提出一种多向条带拼接算法,通过量化场景运动方向到预先定义的多个区间,分情况选取最佳方向的条带,控制了条带扫描方向与场景运动方向之间的最大夹角,从而避免了采集效率的降低。实验结果表明这种方法能有效拼接航向变化的仿真视频,全景图结果覆盖的场景范围大于原算法,证明了算法的有效性。     

基于SIFT和仿射变换的航空器起飞图像跟踪方法

针对机场监视的需要,结合航空器起飞特征,研究了尺度不变特征变换( SIFT)算法和仿射变换模型,在对图像进行灰度图像序列处理的基础上,提出了将SIFT特征点跟踪与仿射变换相结合对航空器起飞信息识别、跟踪的方法。以滨海国际机场的一个起飞过程为例,对图像序列进行了运动目标识别和帧间特征点的匹配,验证了方法的可行性,为机场航空器的起飞跟踪方法提供参考。     

轨道运动对高轨卫星成像的影响及补偿

针对三轴稳定静止轨道气象卫星图像运动补偿技术,分析了轨道运动误差源对有效载荷成像仪成像光轴的影响.基于轨道确定数据,采用空间成像矢量修正方法,对轨道运动引起的光轴偏离进行补偿.根据高分辨率成像对光轴高指向精度的指标要求,研究了轨道确定误差和有效载荷伺服控制系统误差对图像配准精度的影响关系,并指出了进一步提高图像配准精度的措施.仿真结果表明了补偿方法的可行性.     

基于SIFT的鲁棒的宽基线特征点匹配计算(英文)

本文提出了一种鲁棒的宽基线特征点自动匹配算法,该算法基于Scott邻近矩阵,可以在多种宽基线图像中找到更多的正确匹配点对,并且具有较高的准确率。针对宽基线条件下Scott邻近矩阵存在的缺陷,首先在特征检测中引入具有尺度旋转不变性的SIFT描述子,用其距离来度量特征之间的相似程度;然后再使用尺度和方向自适应的归一化互相关(ASO-NCC)以增强对应矩阵的匹配测度。因为SIFT仅对线性光照变化具有不变性,所以使用ASO-NCC不但具有尺度旋转不变性,而且使得对应矩阵对于一般光照变化具有更好的鲁棒性。新算法同时避免了Scott邻近矩阵中使用的点对间的空间位置距离度量,该度量是宽基线匹配中产生错误匹配的主要原因。通过实验表明,该算法对于存在较大的尺度、旋转、亮度等宽基线变化的图像序列,相比其他方法,能够自动获得更多的正确匹配点对和较高的准确性,该算法对视角和仿射变换也有一定的鲁棒性。     

基于分层变块大小运动估计的边信息提取算法(英文)

在分布式视频编码(DVC)中,边信息的质量对视频序列的压缩效果有很大影响。本文中,一种基于分层运动估计的边信息提取算法引入到DVC系统中。首先,采用了两种运动估计模式,向前运动估计和双向运动估计,然后利用分层变块大小运动估计算法获得了比较准确的运动矢量。接着运动矢量滤波器修正了由于局部相似造成的错误运动矢量。最后,选择决策模块更好地处理了帧内插技术中的多种估计模式的问题。这些算法为DVC提供了更好的边信息,提高了DVC系统的性能。实验结果显示,基于这种新算法的DVC系统高于传统视频编码帧内模式 3-4dB,而仅仅低于传统视频编码IBIB模式0.5-1dB。     

基于倒谱的运动模糊图像参数估计方法

通过分析运动模糊图像点扩展函数的倒谱特性,提出了基于倒谱特性的运动模糊参数估计方法。仿真实验结果与理论分析一致,验证了理论分析的正确性。数值实验表明,该方法具有较高的准确性,且具有较强的鲁棒性。     

一种基于航摄图像特性的H.263压缩算法的改进

研究了航摄视频图像的特性,并根据航摄视频图像的特性,从预测初始搜索点、搜索策略和半像素精度运动估值方面改进了H.263标准中的运动估计算法。实验结果表明,针对航摄图像特性改进的算法比全搜索算法和三步搜索算法具有更高的搜索效率。     

自适应选择抽取模式的运动估计算法

 提出一种去除运动估计中计算冗余的新方法,该方法与搜索算法结合,通过自适应选择抽取模式去除冗余。首先改进传统的一维梯度下降搜索算法,并提出由梯度下降方向自适应选择不同的抽取模式去除计算运动估计准则时的冗余。实验结果表明,该算法与全搜索以及没有去除计算冗余的梯度下降算法相比,视频质量没有较大影响,但是大大降低了计算量,在视频序列实时处理中有良好的应用前景。     

一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法简

 一些航拍图像的尺寸较大,现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间,针对这一问题,提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造原始图像的拉普拉斯金字塔,以获得图像的尺度信息,同时保留图像的方向信息;再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上,在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集;采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集,并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明,本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下,有较高的效率。     

一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法

一些航拍图像的尺寸较大,现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间,针对这一问题,提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造原始图像的拉普拉斯金字塔,以获得图像的尺度信息,同时保留图像的方向信息;再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上,在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集;采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集,并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明,本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下,有较高的效率。