基于顶点轮廓的鲁棒性抗前景干扰稳像算法

摘要：

为了解决复杂运动前景对稳像精度干扰的难题,提出了一种基于顶点轮廓的鲁棒性抗前景干扰稳像算法.先对输入视频检测FAST特征,将图像划分为m∗n的网格,结合基于金字塔的Lucas-Kanade光流算法得到特征匹配对;并根据运动矢量的相似性,利用中值滤波器f1 生成基于网格顶点的稀疏运动矢量.通过时间分析法识别出具有不连续运动矢量的网格顶点,剔除"离群"顶点处的运动矢量,并利用中值滤波器f2 对缺失的运动矢量进行补全,实现运动矢量的空间平滑.最后形成顶点轮廓,并结合多路径平滑策略实现图像稳定.实验结果表明:当处理大范围和多运动前景干扰的情况时,上述算法比传统稳像算法的PSNR值分别高 14.9%和13.2%,视频的过渡更加平滑,且具有更好的稳像精度和鲁棒性,运行效率也更高.

关键词：稳像、顶点轮廓、抗前景、鲁棒

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部中国高校产学研创新基金;十三五国防预研项目

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：184-190,196