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论文研究-一种基于两步运动估计的系列图像匹配算法.pdf
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2019-07-22
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提出了一种基于两步运动估计的系列图像匹配算法。首先运用简化仿射运动估计对相邻两幅图像进行粗略匹配,然后运用改进的光流运动估计得到比较精确的匹配图像;此外,在保证简化仿射变换参数正确的同时,使用了更加简单直接的解法,大大降低了计算的复杂性。该算法弥补了传统图像匹配方法的不足,而且使图像匹配残差明显减小。实验表明,对存在大位移运动、复杂形变的图像,该算法更有效。
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收稿日期: 2008唱11唱20; 修回日期: 2008唱12唱31 基金项目: 重庆市自然科学基金资助项目( CSTC,2007BB2450)
作者简介:李文羽(1972唱) ,男,河南光山人,硕士,主要研究方向为偏 微 分方程、视频图像处理( liwenyu.1110 @ gmail.com); 胡学刚( 1965唱) ,
男,重庆人,副教授,博士,主要研究方向为偏微分方程、图像处理.
一 种 基 于 两 步 运 动 估 计 的 系 列 图 像 匹 配 算 法
倡
李文羽, 胡学刚
(重庆邮电大学 计算机科学与技术学院, 重庆 400065)
摘 要: 提出了一种基于两步运动估计的系列图像匹配算法。 首先运用简化仿射运动估计对相邻两幅图像进
行粗略匹配,然后运用改进的光流运动估计得到比较精确的匹配图像;此外,在保证简化仿射变换参数正确的同
时,使用了更加简单直接的解法,大大降低了计算的复杂性。 该算法弥补了传统图像匹配方法的不足,而且使图
像匹配残差明显减小。 实验表明,对存在大位移运动、复杂形变的图像,该算法更有效。
关键词: 图像匹配; 运动估计; 简化仿射变换; 光流法; 匹配残差
中图分类号: TP391 文献标志码: A 文章编号: 1001唱3695(2009)09唱3563唱03
doi:10.3969 /j.issn.1001唱3695.2009.09.105
Image matching algorithm based on two唱step motion estimation
LI Wen唱yu, HU Xue唱gang
( College of Computer Science & Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065, China)
Abstract: This paper proposed a two唱step motion estimation algorithm to match a series of images.First, applied simplified
affine motion estimation to matching two neighbouring images sketchily.Second, applied improved optic flow motion estimation
to obtaining more accurate matching image.Besides, with the use of simple and direct solution, the method could not only as唱
sure the accuracy of simplified affine transform parameters, but also greatly reduce computational complexity.The algorithm
compensated the disadvantage of classical image matching methods, and obviously reduced image matching error.Experiment
results show that the algorithm is more effective for images with large唱scale motion and complex deformation.
Key words: image matching; motion estimation; simplified affine transform; optic flow method; matching error
0 引言
系列图像匹配就是将相邻帧图像进行比较,以确定图像间
目标或点的对应关系或相对变形。 这一问题是图像处理和计
算机视觉领域研究的热点,被广泛应用于数字视频图像的压缩
编码、电子稳像技术、医学图像分析等。 总结有关系列图像匹
配的方法
[1,2]
,主要分为基于形状匹配的方法和基于运动预测
的方法。 其中基于形状匹配的方法就是处理由各种变换引起
的形状变化,如仿射变换法、多项式变换法等;基于运动预测的
方法是利用物体的运动特性,预测目标在下一帧中的位置和形
变,主要包括光流法和块匹配法等。
基于形状匹配的仿射变换方法能够准确地把发生了较大
平移、旋转、缩放、对称、错切变换及其复合变换的图像进行匹
配,被越来越多的学者研究和应用,其参数越多意味着匹配目
标越准确,还可以根据不同的需要灵活地选用不同的参数模
型
[3]
;但是当图像或目标有遮挡、局部扭曲、弹性变形等复杂
形变时,常常有很大的匹配误差。 基于运动预测的光流法
[4,5]
最大优点就是可以求得光流场,表示出相邻图像中一幅图像的
每个像素点在另一幅图像中的具体映射位置,从而克服了基于
形状匹配方法的不足
[6,7]
;但是对像素灰度不变区域运动估计
的精度存在问题,大位移的运动目标匹配甚至失败等。 于是,
有很多研究人员把这两种方法进行融合,得到了许多改进的模
型,但是有的方法计算的最终结果不是回归到了基于形状匹配
的全局估计参数
[8]
,就是变成基于运动估计的矢量场
[9]
。
到目前为止,真正把这两种方法结合起来同时处理系列图
像的精确匹配问题的研究还较少。 为此,本文以光流法( optic
flow)为基础,结合简化的仿射变换模型( simplified affine trans唱
form),提出一种新的系列图像匹配算法,称为 SAT_OF 算法。
1 基于两步运动估计的匹配算法
1畅1 仿射运动估计
假如取视频系列图像中相邻两帧分别为 I
1
和 I
2
,为了减
少全局运动估计的计算量、提高估计速度,考虑到系列图像一
般大小是相同的,即 I
1
、I
2
每一对应的维数值相等,所以这里认
为摄像机先只有沿着平行于目标的方向移动和转动,从而运用
简化的仿射变换模型:
x′
y′
=
cos θ sin θ
-sin θ cos θ
x
y
+
Δx
Δy
(1)
由上式可知,图像只有旋转和平移。 为了便于求解,令
a
1
=cos θ, a
2
=sin θ, b
1
=Δx, b
2
=Δy (2)
于是式(1)变为另一种方程组形式
x′=a
1
x +a
2
y +b
1
y′=-a
2
x +a
1
y +b
2
(3)
将式(3)中第一个方程两边同时减去 x,第二个方程两边
同时减去 y,并用速度近似代替位移,有下式成立:
u≈( a
1
-1) x +a
2
y +b
1
v≈ -a
2
x +( a
1
-1) y +b
2
(4)
这样可以利用光流法计算简化仿射变换参数,避免了文献
第 26 卷第 9 期
2009 年 9 月
计 算 机 应 用 研 究
Application Research of Computers
Vol.26 No.9
Sep.2009
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