基于特征提取的图像稳像算法研究

发布时间：2017-03-27 01:00

  本文关键词：基于特征提取的图像稳像算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：稳像技术是一种广泛应用的视频增强技术,其应用于存在随机抖动的拍摄环境下,能够解决拍摄画面不稳定造成的画面质量下降的问题。稳像技术的发展经历了三个阶段:机械稳像、光学稳像和电子稳像。电子稳像应用计算机原理和图像处理技术实现图像稳定的目的。相对于机械或光学稳像的方法而言,电子稳像具有易实现、成本低、方法灵活、精度高等优点。此外,市场上针对视频、图像处理的专用数字信号处理器,其性能越来越优越,为视频、图像的实时处理提供了强有力的支持。本文对电子稳像算法进行了探讨,包括电子稳像的原理、运动估计算法以及常用的特征检测与描述方法等。文章详细介绍的运动估计算法包括灰度投影法、光流法、相位相关法和基于图像特征的方法,并且针对这些算法的适用情况进行了仿真验证。本文介绍的图像特征包括SIFT(Scale Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded-Up Robust Features)、ORB(Oriented FAST and Rotated Brief)以及BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)等,并应用开源计算机视觉库OpenCV(Open source Computer Vision)和微软基础类库MFC(Microsoft Foundation Classes)设计了图形用户界面的软件。该软件实现了两部分的功能:一部分的功能是视频分帧和改变视频帧的尺寸,另一部分是实现了各种特征检测、描述方法的比较。在前文内容的基础上,本文提出了基于ORB特征的图像稳像算法,并对算法的性能进行了分析。在分析算法的性能时,本文以特征匹配时计算出的特征点对的距离为标称提出了优质匹配的概念,其核心是距离门限值的选取。在文章的结论部分采用的性能分析的指标包括算法运算速度、匹配的特征点数、优质匹配的特征点数和优质匹配率。对于距离门限值,本文提出了4种方法,分别是匹配的特征点对的距离集合的均值、中值、最大值与最小值和的一半以及最小值的2倍。对这4种取值方法得出的优质匹配点对数量进行了统计,结果表明距离门限取中值时的效果最好。实验结果证明本文提出的算法在具有运算速度优势的基础上对视频图像帧间存在平移、旋转和缩放运动时能够很好的实现稳像的目的。
【关键词】：稳像算法 特征匹配 ORB 优质匹配 距离门限
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-11
• 1.1 引言9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 主要研究内容及论文构成10-11
• 第2章 电子稳像技术概述11-14
• 2.1 引言11
• 2.2 电子稳像的基本原理及系统框架11-12
• 2.3 摄像机运动的几何模型12-13
• 2.4 本章小结13-14
• 第3章 运动估计算法14-24
• 3.1 引言14
• 3.2 灰度投影算法14-17
• 3.2.1 灰度投影算法的原理14-15
• 3.2.2 灰度投影算法的仿真结果15-17
• 3.3 光流法17-20
• 3.3.1 光流法原理17-18
• 3.3.2 光流法的仿真18-20
• 3.4 相位相关法20-22
• 3.4.1 相位相关法的原理20-21
• 3.4.2 相位相关法的仿真21-22
• 3.5 特征法22-23
• 3.6 本章小结23-24
• 第4章 特征检测和描述算法24-33
• 4.1 引言24
• 4.2 SIFT的原理24-26
• 4.3 SURF的原理26-27
• 4.4 ORB的原理27-29
• 4.5 BRISK的原理29-31
• 4.6 FREAK的原理31-32
• 4.7 本章小结32-33
• 第5章 基于ORB特征的图像稳像算法33-46
• 5.1 引言33
• 5.2 基于ORB特征的图像稳像算法的实现33-37
• 5.3 基于ORB特征的稳像算法的软件37-41
• 5.4 电子稳像算法的比较41-43
• 5.5 距离门限的选取43-45
• 5.6 本章小结45-46
• 第6章 总结与展望46-47
• 参考文献47-50
• 致谢50-51
• 申请硕士学位期间的研究成果及发表的学术论文51

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本文编号：269603