导读:本文包含了稳像算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视频稳像,李群,低延时,实时
稳像算法论文文献综述
杨佳丽,来林静,张磊,黄华[1]（2019）在《李群流形上的在线视频稳像算法》一文中研究指出针对传统视频稳像算法无法兼顾高质量稳像和低延时的问题,提出李群流形上卡尔曼滤波的实时视频稳像算法.将视频帧间运动分解为旋转分量和平移分量.旋转分量由陀螺仪数据计算的旋转矩阵表示,平移分量由视频帧间匹配得到的平移矩阵表示,旋转矩阵的序列和平移矩阵的序列分别对应于李群流形上的运动路径.利用李群流形上的卡尔曼滤波分别对旋转分量和平移分量进行平滑.最终通过运动补偿获得稳定的视频帧序列.实验表明,文中算法能够兼顾延时和稳像效果,可以在移动端实现高质量的在线视频稳像.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2019年04期）
胡常俊,张着洪[2]（2019）在《基于视频抖动的灰度投影稳像算法》一文中研究指出针对抖动导致车载视频图像失真的问题,将图像区域等分的思想与灰度投影算法融合,获得一种利用局部运动矢量估算全局运动矢量的方法;借助图像的全局运动矢量和滤波的思想,利用运动矢量偏差补偿抖动对图像失真的影响,获得一种稳像算法。数值实验结果表明,该稳像算法对于提高车载视频图像的稳定性具有好的效果。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
魏雪迎,王敬东,王崟,杨秀梓[3]（2019）在《基于特征点轨迹增长的视频稳像算法》一文中研究指出现今的特征点轨迹稳像算法都是基于网格变形达到稳定视频的最终目的,而保证结果不扭曲失真且稳定的网格变形需要由一定数量的长特征轨迹通过相应最优算法来实现。目前所提出的算法无法在保证良好时间性能下达到这一要求,针对这个问题,提出一种基于特征点轨迹增长的视频稳像算法。首先提取特征轨迹,为避免算法优先选择较长轨迹而导致轨迹分布过于集中造成局部抖动的问题出现,将特征点位置分布与轨迹长度相结合作为选择策略使特征点轨迹分布更加均匀;接着利用低秩矩阵迭代逼近原理生成虚拟轨迹来实现轨迹增长;最后利用网格变形生成稳定帧。将本文的算法与另外两种典型的特征点轨迹稳像算法相比较,其中包括基于对极几何点转移的稳像算法以及基于叁焦点张量重投影的特征点轨迹稳像算法。实验结果表明,本文算法的特征点分布均匀且轨迹利用率高,与基于对极几何点转移的稳像算法相比,稳像效果更稳定并且时间复杂度更低,与基于叁焦点张量重投影的特征点轨迹稳像算法相比,在保证稳像效果的同时时间复杂度更低。(本文来源于《红外技术》期刊2019年02期）
酒锐波,李冰寒,刘玉婷[4]（2019）在《基于FAST-9角点与光流法的机载视频稳像算法》一文中研究指出针对机载视频图像受载体姿态运动及抖动而出现的不稳定现象,提出FAST-9角点与光流法结合的电子稳像算法。首先对参考帧提取FAST-9角点,利用光流法在当前帧找到匹配特征点以求取帧间运动矢量。采用卡尔曼滤波计算出补偿分量,对各帧图像进行运动补偿。经过稳像前后的视频序列帧间差值对比可知,很好地去除了视频序列的抖动。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年01期）
胡琪,罗健欣,胡谷雨,李杰[5]（2018）在《基于自适应相机运动速度的视频稳像算法》一文中研究指出针对业余拍摄的视频中存在的抖动问题,根据相机本身的运动速度与视频稳定性之间的关联,提出了一种基于自适应相机运动速度的视频稳像算法。首先,使用光流法跟踪图像特征,应用RANSAC算法排除异常点,建立帧间仿射变换模型。然后采用基于自适应速度选择的路径优化算法对原始相机路径进行多分辨率下的滑动窗口多项式平滑,得到优化后的仿射变换参数。最后重新渲染输出稳定的视频。实验表明,该算法能够同时去除高频和低频抖动,具有良好的稳像效果,而且运算复杂度低,适用于视频的实时处理。(本文来源于《信息技术与网络安全》期刊2018年10期）
尹丽华,李范鸣,刘士建[6]（2018）在《基于区域分割与融合的全景稳像算法》一文中研究指出车载红外全景扫描成像系统具有每列单独成像、360°全方位视场覆盖的特点,从而导致传统的电子稳像算法无法直接适用,因此,提出一种基于区域分割与融合的全景稳像算法。首先,通过局部列偏移调整方法对图像预补偿。接着,以车头前进方向为基准,对全景图像进行区域分割,即前端、右端、后端、左端区域。然后,根据各区域的成像特点,选择不同的稳像模型进行稳像,其中,运动估计环节采用滑窗策略缩短运算时间,运动补偿环节采用未定义区重构方法弥补边界缺失信息。最后,利用局部区域扩展、渐入渐出加权平均融合方式对重迭区域进行区域拼接、融合,保证全景图像无缝拼接。实验结果表明:该算法有效解决了车体行进过程中红外全景扫描系统的稳像问题,稳像关键指标——帧间峰值信噪比(PSNR)可以提高14.7%,运行时间可缩短为传统算法的1/10,基本满足了工程应用的需求。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2018年09期）
董常青,程雪岷,郝群[7]（2018）在《电子稳像算法的速度与精度改进》一文中研究指出电子稳像算法的目的是实时地去除视频拍摄过程中造成的随机不规则运动,以便后端的图像处理操作.针对处理时间以及精度方面进行研究提出了一种电子稳像算法.首先,实现了特征点个数的自适应提取,然后,提出并应用了满足凸优化条件的叁点求解和随机点校正来优化仿射矩阵,再对计算过程各阶段误差进行了优化控制,最后,通过局部提取运动目标区域进行动态补偿,将计算时间从20 ms减少到1 ms.实验结果表明,该算法每帧处理时间约为7 ms(不包括特征点提取部分),并具有较好的稳像效果.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2018年08期）
蒋双霜,朱振峰,常冬霞[8]（2018）在《利用全景图的视频稳像算法》一文中研究指出针对具有场景变换、景深变换较小的抖动视频,本文提出了一种利用全景图的视频稳像方法。不同于传统稳像方法,本文所提算法利用原始视频序列生成广角视图,通过后期抽取视频帧,以合成方式输出稳定视频。通过区域块的运动估计,获取相机的运动轨迹;在此基础上,为消除视频抖动导致的原始运动轨迹的非平滑问题,提出了一种基于运动矢量统计的相机运动模式判决方法,并以此选择相应的平滑方式。最后,通过平滑后的运动轨迹对全景图进行抽帧,合成平滑、稳定视频。实验结果表明,本文提出的稳像方法能有效去除较大抖动,同时避免了对视频宽度的裁剪等后处理,具有较好的稳像能力。(本文来源于《信号处理》期刊2018年07期）
杨启航[9]（2018）在《基于特征点匹配的电子稳像算法研究及其硬件实现》一文中研究指出电子稳像是将电子科学和数字图像处理相结合的新一代稳像技术。相比于传统的机械稳像和光学稳像,电子稳像技术由于具备体积小、精度高、成本低等优点,逐渐成为当前稳像技术的主要研究方向,广泛应用于机载、舰载、车载等各种场合。由于这些摄像载体在拍摄过程中容易受到外界因素的干扰,从而导致输出的视频序列出现不规则的抖动,使得视频中的图像信息不能得到有效的利用。电子稳像技术的主要目的就是消除视频的帧间抖动,提高视频质量和观测效果。论文分析了基于特征点匹配的电子稳像基本原理,以待测图像像素点与其半径为3的圆周上16个像素点的灰度差值为基准计算整幅图像的对比度,使其作为FAST特征点检测算法的动态阈值,能够针对不同条件下的视频图像检测出合适的特征点个数。接着采用非极大值抑制方法对检测到的特征点进行筛选,降低了图像中特征点的聚集现象。通过计算每个特征点邻域的灰度质心,有效改善了 BRIEF算法旋转不变性差的问题,使其能够对任意旋转角度的图像进行特征点描述,通过汉明距离和2近邻方法匹配两幅图像的特征点,采用PROSAC算法进一步筛选错误的匹配点对,减少了错误的匹配点对,并通过仿射变换模型计算全局运动矢量。采用Kalman滤波分离全局运动矢量中的主观运动矢量和随机抖动分量。最后通过双线性插值的方式对抖动图像进行补偿,并利用参考帧图像对补偿后图像的未定义像素区域进行重建。传统的电子稳像系统都是以计算机软件的方式实现的,其固有的串行工作模式使得计算机难以达到对运算量要求过高的电子稳像系统实时性要求。所以,论文搭建了电子稳像系统硬件平台,以ALTERA公司STRATIXⅣ系列的FPGA为控制核心,实现了稳像系统的硬件电路设计,增强系统应用的实时性,该系统主要包含了稳像处理单元、系统总线和存储模块、视频的输入输出模块。稳像系统通过OV5642摄像头为其提供输入视频源,送入视频采集模块,然后将视频中有效的图像信息传输给稳像处理单元,最后将处理后的视频序列输出到VGA显示器上进行显示。其中稳像处理单元包括图像的特征点提取、特征点描述和匹配、计算全局运动矢量、Kalman滤波以及图像恢复等模块,通过系统总线和外部存储实现各功能模块间的数据传输和缓存。接下来采用MENTOR公司的Modelsim软件对整个电子稳像硬件系统各模块进行了功能验证,给出了实验仿真结果。最后在FPGA开发板上进行稳像系统的板级验证,给出了系统的性能、功耗。实验结果表明,本文稳像系统平合能够对最大分辨率为1024×768、帧速率为28fps的视频图像的平移和旋转抖动进行恢复。(本文来源于《西安理工大学》期刊2018-06-30）
赵赛,康宝生,王力[10]（2018）在《基于MEMS陀螺仪的电子稳像算法》一文中研究指出针对电子稳像运动估计过程中,特征匹配方法存在匹配误差以及3D运动估计方法计算复杂等问题,提出一种基于MEMS(Micro-electro-mechanical system)陀螺仪的电子稳像算法。首先,利用MEMS陀螺仪估计相机旋转抖动量,利用尺度不变特征变换方法SIFT(Scale-invariant feature transform)估计相机平移抖动量;其次,利用滤波技术对平移及旋转运动矢量平滑滤波处理;然后,对视频序列的高频率旋转及平移抖动量进行运动补偿;最后,利用图像拼接技术去除运动补偿后的图像边缘"黑边"。实验结果表明,该算法对于相邻图像帧的抖动补偿准确性较高,处理效果较好,减少了系统的计算复杂度。(本文来源于《西北大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
稳像算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对抖动导致车载视频图像失真的问题,将图像区域等分的思想与灰度投影算法融合,获得一种利用局部运动矢量估算全局运动矢量的方法;借助图像的全局运动矢量和滤波的思想,利用运动矢量偏差补偿抖动对图像失真的影响,获得一种稳像算法。数值实验结果表明,该稳像算法对于提高车载视频图像的稳定性具有好的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
稳像算法论文参考文献
[1].杨佳丽,来林静,张磊,黄华.李群流形上的在线视频稳像算法[J].模式识别与人工智能.2019
[2].胡常俊,张着洪.基于视频抖动的灰度投影稳像算法[J].贵州大学学报(自然科学版).2019
[3].魏雪迎,王敬东,王崟,杨秀梓.基于特征点轨迹增长的视频稳像算法[J].红外技术.2019
[4].酒锐波,李冰寒,刘玉婷.基于FAST-9角点与光流法的机载视频稳像算法[J].科技资讯.2019
[5].胡琪,罗健欣,胡谷雨,李杰.基于自适应相机运动速度的视频稳像算法[J].信息技术与网络安全.2018
[6].尹丽华,李范鸣,刘士建.基于区域分割与融合的全景稳像算法[J].红外与激光工程.2018
[7].董常青,程雪岷,郝群.电子稳像算法的速度与精度改进[J].计算机辅助设计与图形学学报.2018
[8].蒋双霜,朱振峰,常冬霞.利用全景图的视频稳像算法[J].信号处理.2018
[9].杨启航.基于特征点匹配的电子稳像算法研究及其硬件实现[D].西安理工大学.2018
[10].赵赛,康宝生,王力.基于MEMS陀螺仪的电子稳像算法[J].西北大学学报(自然科学版).2018