吉林大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (02): 451-458.

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区域快速鲁棒特征跟踪电子稳像

王洪1,2, 戴明1   

  1. 1. 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 长春 130033;
    2. 中国科学院 研究生院, 北京 100039
  • 收稿日期:2010-10-29 出版日期:2012-03-01 发布日期:2012-03-01
  • 通讯作者: 戴明(1965-),男,研究员,博士生导师.研究方向:光电平台稳定技术和图像稳定技术及航空光电成像技术.E-mail:daim@vip.sina.com E-mail:daim@vip.sina.com
  • 作者简介:王洪(1982-),男,博士研究生.研究方向:信号与图像处理,嵌入式设计. E-mail:hongwang2012@yahoo.com.cn
  • 基金资助:

    "973"国家发展规划项目(2009CB72400105);"863"国家高技术研究发展计划项目 (2008AA121803).

Area speed up robust feature tracking for electric image stabilization

WANG Hong1,2, DAI Ming1   

  1. 1. Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China;
    2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China
  • Received:2010-10-29 Online:2012-03-01 Published:2012-03-01

摘要: 针对稳像过程中稳像精度易受光照变化、噪声、局部遮挡等因素的影响,提出了一种区域快速鲁棒性不变特征跟踪稳像算法。首先采用改进的快速鲁棒性特征(SURF)算法提取图像局部区域特征点及其描述,然后,采用动态平衡KD树(DBKD-Tree)快速搜索匹配算法,实现局部区域特征点跟踪匹配,最后利用配准的特征点对,根据均方差最小计算稳像的全局参数实现稳像。在不同光照条件、噪声环境下进行了稳像测试,加入20%的高斯噪声时均能100%地重复检测特征,达到亚像素定位精度,误匹配率低。

关键词: 计算机应用, 电子稳像, 特征提取, 快速鲁棒性不变特征, 运动估计, DBKD树

Abstract: An area Speed up Robust Feature (SURF) tracking algorithm for video stabilization is presented to improve the precision under the condition of illumination variation, noises, and partial occlusion. The improved SURF algorithm is used to extract the local area feature points and their descriptors. Then the fast search-matching Dynamic Balance KD Tree (DBKD-Tree) is used to get the matching double points. Finally, the matching double points are used to estimate the motion parameter by the principle of minimum average variance. Experiments under different illumination and noise environments and additional 20% random noise show that the invariant feature can be 100% detected repeatedly with sub-pixel precision and near zero estimation error.

Key words: computer application, electric image stabilization, feather extraction, speed-up robust feather (SURF), motion estimation, DBKD-Tree

中图分类号: 

  • TP39
[1] Cai J, Walker R. Robust motion estimation for camcorders mounted in mobile platforms//The Conference of the Australian Pattern Recognition Society on Digital Image Computing: Techniques and Applications, 2008.

[2] Battiato S, Gallo G, Puglisi G, et al. SIFT Features tracking for video stabilization//International Conference on Image Analysis and Processing, Modena, 2007.

[3] 杨晓敏, 吴炜, 卿粼波, 等.图像特征点提取及匹配技术[J]. 光学精密工程, 2009, 17(9): 2276-2282. Yang Xiao-min, Wu Wei, Qing Lin-bo, et al. Image feature extraction and matching technology[J]. Optics and Precision Engineering, 2009, 17(9): 2276-2282.

[4] 高莹莹, 杨建峰, 马晓龙.基于Fourier-Mellin算法的干涉图像配准[J].光学精密工程, 2007, 15(9): 1415-1420. Gao Ying-ying, Yang Jian-feng, Ma Xiao-long. Interference image registration based on Fourier-Mellin algorithm[J].Optics and Precision Engineering, 2007, 15(9): 1415-1420.

[5] 孙辉, 张葆, 刘晶红, 等.航空光电成像电子稳像技术[J]. 光学精密工程, 2007, 15(8): 1280-1286. Sun Hui, Zhang Bao, Liu Jing-hong, et al. Electronic image stabilization for aerial E-O imaging system[J]. Optics and Precision Engineering, 2007, 15(8): 1280-1286.

[6] Lindeberg Tony. Feature detection with automatic scale selection[J]. International Journal of Computer Visio, 1998, 30(2):79-116.

[7] Simard P Y, Bottou L, Haffner P, et al. Boxlets: a fast convolution algorithm for signal processing and neural networks//In NIPS, Cambridge, MA, USA,1998.

[8] Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaar, et al. Speeded up robust features(SURF) computer vision and image understanding (CVIU)//Proc of the 9th European Conference on Computer Vision. Austria:Springer,2006.

[9] 孟勃, 朱明.粒子滤波算法在非线性目标跟踪系统中的应用[J].光学精密工程, 2007, 15(9):1421-1426.
[1] 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
[2] 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858.
[3] 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866.
[4] 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
[5] 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878.
[6] 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570.
[7] 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599.
[8] 桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605.
[9] 刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613.
[10] 车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628.
[11] 赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223.
[12] 黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230.
[13] 傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236.
[14] 曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243.
[15] 侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253.
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