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题名基于改进随机抽样一致算法的视频拼接算法
被引量：9
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作者
程德强
厉航
黄晓丽
屠屹磊
游大磊
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机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
河南应用技术职业学院信息工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2017年第8期50-55,共6页
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基金
江苏省"六大人才高峰"高层次人才培养项目(2015-ZBZZ-009)
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文摘
为了解决实时视频拼接中的鬼影和拼接缝问题,提出了一种基于改进随机抽样一致算法的实时视频拼接算法。首先,针对双目摄像头的重叠区域,采用加速鲁棒特征算法提取特征点,寻找特征匹配点对;然后利用改进的随机抽样一致算法去除误匹配点对,获得最优单应性矩阵;最后,对重叠区域像素进行动态融合处理。实验结果表明,采用本文算法可以有效地消除视频重叠区域的拼接缝和鬼影,同时可保证视频拼接系统的实时性。
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关键词
全景图像
视频拼接
随机抽样一致算法
加速鲁棒特征算法
最优单应性矩阵
动态融合
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Keywords
panoramic image
video mosaic
ramdom sample consenus algorithm
speed-up robust features algorithm
optimal homography matrix
dynamic fusion
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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题名基于改进卡尔曼滤波的增强现实跟踪注册算法
被引量：2
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作者
刘佳
闫冬
郭斌
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机构
南京信息工程大学自动化学院
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020年第12期1225-1233,共9页
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基金
国家自然科学基金(61773219)
江苏省产业前瞻与关键核心技术(BE2020006-3)资助项目。
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文摘
针对传统应用在特征点匹配技术方向的增强现实系统部分存在鲁棒性不足和实时性较差问题,提出一种新的区域跟踪匹配算法。首先利用改进的FAST算法在不同尺度上提取像素信息建立低维模板进行快速定位。其次在跟踪阶段使用加速鲁棒特征(SURF)检测关键点在线实时匹配的同时,借助改进的非线性化的卡尔曼滤波算法预测运动轨迹,缩减匹配区域。接着对使用上述的算法截取部分图像帧,利用上一帧的观测值对下一帧进行预测并估计相机姿态,同时使用随机抽样一致(RANSAC)算法剔除离群值。最后通过得到的相机位姿矩阵进行虚拟物体的注册叠加。实验结果表明,本文提出算法在综合评价中占据优势,在光照变换、旋转变换、尺度变换方面都具有较好的鲁棒性,并具有优越的实时性能。
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关键词
卡尔曼滤波
FAST算法
加速鲁棒特征(SURF)算法
增强现实(AR)
姿态估计
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Keywords
Kalman filtering
features from accelerated segment test(FAST)algorithm
speeded-up robust features(SURF)algorithm
augmented reality(AR)
attitude estimation
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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