基于AKAZE特征的复杂抖动数字视频稳像算法

摘要：

针对目前大部分视频稳像算法实时性及适用性较差的问题,基于AKAZE特征,提出一种复杂的抖动数字视频稳像算法.通过AKAZE特征提取视频图像的特征点,采用快速近似最邻近库算法匹配视频邻帧间的特征点.利用特征点筛选机制剔除误匹配的特征点,以提高运动估计的准确性,并采用随机抽样一致性算法迭代求解视频图像间的运动参数.为得到去抖动的视频运动参数,使用高斯滤波器将运动参数进行滤波,对视频序列进行运动补偿得到稳像视频.实验结果表明,该算法在特征点数较多的情况下,其运动估计速度接近于加速健壮特征(SURF)算法的3倍,比基于SURF特征点的运动估计算法具有更强的实时性及健壮性,比三维内容保持变换算法、子空间视频稳像算法效果更稳定.

关键词：加速KAZE特征、视频稳像、复杂抖动、快速近似最邻近库、特征匹配、运动估计、高斯运动滤波

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目31302231;浙江省教育厅科研基金资助项目Y201226043

在线出版日期：2016-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：251-256