红外与激光工程
紅外與激光工程
홍외여격광공정
INFRARED AND LASER ENGINEERING
2011年
12期
2552-2557
,共6页
视频稳定%SIFT特征%运动估计%Kalman滤波
視頻穩定%SIFT特徵%運動估計%Kalman濾波
시빈은정%SIFT특정%운동고계%Kalman려파
当采用空基平台对道路进行交通检测时,平台沿道路飞行,空基平台姿态不易控制且控制精度较低,此外,由于风速影响和平台自身振动等因素,检测获取的视频图像存在不必要的随机摇摆和抖动,为了去除抖动,改善观测效果,需进行动态观测模式下的视频稳定处理以实现稳定观测.采用改进的SIFT算法进行特征提取,提高了SIFT特征提取的效率,并根据动态视频相邻帧匹配的实际应用,采用邻域搜索方法进行特征匹配,提高了匹配的精度.得到精确匹配的特征点对进行运动参数估计,并采用Kalman滤波对运动参数平滑后进行视频图像的校正补偿,得到稳定的视频输出.该算法精度较高,稳定效果较好,能有效地实现空基平台动态视频稳定处理,便于交通监控,为后续的目标检测与跟踪提供了便利.
噹採用空基平檯對道路進行交通檢測時,平檯沿道路飛行,空基平檯姿態不易控製且控製精度較低,此外,由于風速影響和平檯自身振動等因素,檢測穫取的視頻圖像存在不必要的隨機搖襬和抖動,為瞭去除抖動,改善觀測效果,需進行動態觀測模式下的視頻穩定處理以實現穩定觀測.採用改進的SIFT算法進行特徵提取,提高瞭SIFT特徵提取的效率,併根據動態視頻相鄰幀匹配的實際應用,採用鄰域搜索方法進行特徵匹配,提高瞭匹配的精度.得到精確匹配的特徵點對進行運動參數估計,併採用Kalman濾波對運動參數平滑後進行視頻圖像的校正補償,得到穩定的視頻輸齣.該算法精度較高,穩定效果較好,能有效地實現空基平檯動態視頻穩定處理,便于交通鑑控,為後續的目標檢測與跟蹤提供瞭便利.
당채용공기평태대도로진행교통검측시,평태연도로비행,공기평태자태불역공제차공제정도교저,차외,유우풍속영향화평태자신진동등인소,검측획취적시빈도상존재불필요적수궤요파화두동,위료거제두동,개선관측효과,수진행동태관측모식하적시빈은정처리이실현은정관측.채용개진적SIFT산법진행특정제취,제고료SIFT특정제취적효솔,병근거동태시빈상린정필배적실제응용,채용린역수색방법진행특정필배,제고료필배적정도.득도정학필배적특정점대진행운동삼수고계,병채용Kalman려파대운동삼수평활후진행시빈도상적교정보상,득도은정적시빈수출.해산법정도교고,은정효과교호,능유효지실현공기평태동태시빈은정처리,편우교통감공,위후속적목표검측여근종제공료편리.
