10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0355
加权最小二乘法与卡尔曼滤波实时稳像技术
无人机和车辆行驶等情况下拍摄的视频受外界影响会造成视频抖动.通过对比现有的电子稳像技术,提出了利用FAST获取特征点的位置信息,再通过光流法结合NCC匹配得到参考帧特征点在当前帧的位置信息,在此基础上结合RANSAC算法剔除错误匹配的特征点对的改进算法.为了提高运动矢量估计的精度,应用加权最小二乘法得到相邻帧间的刚性变换矩阵,并经过卡尔曼滤波进行运动平滑得到扫描运动矢量并补偿,最终得到实时的稳定视频.实验表明,视频序列稳像后的帧间变换保真度有所提高,并且能够达到实时处理速度.
电子稳像技术、特征点匹配、最小二乘法、卡尔曼滤波、运动补偿
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2020-01-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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