基于SIFT算法的大场景视频拼接算法及优化

摘要：

目前大量的由独立视频设备获取的小场景视频信息难以满足大场景下信息处理的要求,而通过多设备人工查阅的方式又存在效率低下、信息冗余和碎片化等问题.文中研究了大场景视频拼接技术,利用SIFT算法的尺度不变特性对关键点进行特征匹配,通过仿射矩阵变形完成对图像的拼接工作.在此过程中,对传统的SIFT拼接算法进行进一步的优化,主要是基于距离的优化算法来完善视频拼接的效果;对SIFT特征点匹配、加权优化算法、关键帧提取的技术等进行并行加速,以提高拼接效率.实验结果表明,提出的优化方法能更好地提取视频中的关键信息,以实现更好的视频拼接效果.在视觉效果上,所提方法得到的拼接结果中不存在传统方法出现的两幅图像的交接线.此外,在MATLAB环境下分别对关键点检测和拼接部分进行了加速优化,优化后的关键点检测效率提高了约20％,拼接部分的效率提高了将近57％.在C++环境下,关键点的检测效率提升了14％,拼接部分的检测效率提升了40％.

关键词：视频拼接、SIFT特征点匹配、加权优化算法、关键帧、并行优化

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育科学规划课题SGH16V022;陕西广播电视大学2017年度科研重点课题17D-08-A06

在线出版日期：2019-07-29（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：286-291