论文研究-外点不敏感的快速图像配准算法.pdf

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提出一种图像配准算法,用于视频监控中将预存的背景帧与当前视频帧配准检测出运动对象。由于外点的存在,运动参数方程求解只适于使用稳健回归算法,但稳健回归需要较长的计算时间,因此提出一种称为屏蔽外点的图像配准算法,综合利用线性回归和稳健回归,求解运动参数方程。实验表明,该方法在计算速度和稳健性两方面均有较好的综合性能。
180 计算机应用研究 2007年 视频帧,一幅作为背景帜(图3);另一幅作为当前帧(图4)。算法,但稳健冋归需要较长的计算时间。木文利用高斯金字塔 为了便于与其他算汰对比,外点是通过人工加入亮度较大的矩多分辨率参数估计,在最低图像分辨率级使用稳健回归,并以 形图块产生的,这样可以清楚知道两峿图像中实际存在的外点此佔计岀较髙分辨窣级中图像的外点,在消除这些外点之后利 数和不同算法实际发现的外点欻,从而比较屮不同算法性能。用一般线性回归算法求解运动参数方稈,这样有效地减少了运 两个对比算法是美国斯坦福大学的教授 Heege用 MATLAB语动参数的计算付间 言实现的某于仿射模型的线性回归和稳健回归图像配准算法。 由于图像配准操作过程涉及大量的图像变换(Warp)和插 实验引入的外点数量从0~2500,共进行了26组实验,所有算值等耗时的运算,使用软件方法在日前的PC机上还不能做到 法均采用相同的结東条件∶连续两次配准循环运动参不再发实时检测。但图像变换和插值计算都是并行泩很强的运算特 生有意义的变化,即llδρ<ε(ε为常数)。图5、图6分别别适」使用数字处理芯片(如FPGA,DP等)行处理,因此 是三种算法随着引入外点数日的增加,检测岀的外点数日和执将来可以考虑用硬件实现图像配准以解决实付检测问题。 行时间变化的曲线 参考文献 [1] oghlami I, Faugeras o, Deriche R. Usi ng Geometric Comers to Build a 2D Mosaic from a Set of Images[ C]. Proc. of IEEE Confe- rence on Computer Vision and Patten Recogn ti on, 1997.420-425 [2] Wen-Jing Li, Tang Lee. Image Registration and Object Recognition by Affine Invariant Matching[ C]. Proc. of Intell igent Multimedia, video 图3背景帧 图4当前帧 and speech Processing, 2001. 320-323 性网叶物健回人不算团线性十您篚回归公不文算 [3 Gumustekin S, Hal R W. Image Registration and Mosaicing Using a Self Cali brating Camera[ C]. Proc. of IEEE Image Processing, 1998. 26-128 [4 Reddy B s, Chaterji B N. An FFT based Technique for Trans ation 1000 Rotatin, and Scale-invariant Image Regstration J. IEEE Transac 得影号冒单号 tions on Image Processing 1996, 5(8): 212-214 图5三种算法分别检测出的外点图6三种算法的执行时间 [5 Davis ]. Mosaics of Scenes with Moving objects[ C]. Proc. Of IEEE 数随实际引入外点数的变化比较随引入外点数的变化比较 Computer vision and Pattem Recognition, 1998 [6 Szeliski R. Vi deo Mosaics for virtua Environments[ J]. IEEE Com (1)算法稳键性比较:图5中的三角符号曲线为木文算法 puter Graphics and Applications, 1996, 16(2): 22-30. 检测出的外点数日随引入外点数日变化的关系图,本文算法检[7WodK, Li Fan, Chag Wen Che,ea!, Model Supported Imag 测出的外点数日基本上等同于实际图像中存在的外点数日,因 Regstation and Warping for Change Detectin in Computer-aided 此由线基本近似为一条直线;图5中菱形符号曲线代表线性回 Diagnosis[C]. Proc. of Applied Imagery Patern Recogni tim Work- 归算法,当外点数口超过400点吋,检测出的外点数日已远远 shop,2000.471-473 超过实际的外点数,当外点继续增加时,檢测出的外点迅速[8IanM, Hsu s, Anandan F. Video campression Using Mosaic Repre- 增加,表眀配准算法失败,这說明线性回归算法稳健性较差;相 sentations[ ]]. Signal Processing, 1995, 7(4): 529-552 对于线性回归算法,稳健回归有较好的稳健性,在外点数目增[9 Nestares C, Heeger d J. Robust Mul ti-resol ution Aligment of MRI 加到1700个之前,稳健回归基本上与本文算法检测出的外点 Brain Volumes[ ]]. Magnetic Resonance in Med cine, 2000, 43(5) 05-715 数曲线重合,但当外点增加超过1700时,稳健叫归算沄检测 出的外点数月剧增,表明配准算法失败。实验结果表明小文拿101 Hager G, Belhumeur p. Efficient Regions Tracking with Parametric Models of Geometry and Illumination[ J]. IEEE Trans. on Pattern a- 法具有更好的稳定性。 nalysis and Machine Inteligence, 1998, 20(10): 1025-1039 (2)算法的杋行时间比较:从图6可以看出,本文算法在 [11 Bergen ]R, Anandan P Hanna k e a/ Hierarchical Model Based 外点数为2000以下时耗时0.8s,当外点超过2000点时算法 Motion Estimation[ C]. Proc. of the 2nd European Conf. on Campu- 执行时间迅速增加,当外点超过2500时需要耗时2S左右;线 ter Vision Santa Margherita Ligure, Italy: Springer-Verlag, 1992. 237 性回归算法所需要的间某本上不受引入外点的影晌,大约需 要3s左右;稳健回归在外点数目没有超过1700点以前基本固[12] Holland p w, Welsch e. Robust regression Using Iteratively Re 定;大约需要4s,但外点超过1700点时山于配准算法失败,可 weighted Least-squares[ J]. Common Sat. Theory Methods, 1977 能产生各种解,因此算法需要的时间出现波动。从算法的执行 A6(9):813-827 吋间来看,本义算法是最快的,当外点数日不太多时算法可在[13]周兵,视频监控中运动对象检测[D].北京:北京航空航天大学 1s内完成,即使外点较多吋木文算法的执行时间也不超过线 2003 性回归算法 作者简介 5结束语 苏士美(1965-),女,副教授,硕士,主要研究方向为图像处理;赵峰 (1974-),男,讲师,硕士,主要研究方向为图像处理;周兵(1964-),男 巾于外点的存在,运动参数方程求解只适于使用稳健回刂教授,博士,主要研究方向为数字图像处理

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