加权最小二乘法与卡尔曼滤波实时稳像技术
Improved least-squares and Kalman filtering real-time image stabilization
华东师范大学 数据科学学院, 上海 200062
摘要
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。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0355
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3121-3123
文章编号: 1001-3695(2019)10-053-3121-03
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
谷乐, 陈志云. 加权最小二乘法与卡尔曼滤波实时稳像技术 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 3121-3123. (Gu Le, Chen Zhiyun. Improved least-squares and Kalman filtering real-time image stabilization [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 3121-3123. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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