1 / 2
文档名称:

一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法的中期报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/3/28 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法的中期报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法的中期报告背景与研究意义随着图像采集设备的普及,人们越来越需要对采集的图像进行稳像处理,以避免由于手持设备震动等因素导致的图像模糊、抖动等问题。稳像算法通常需要考虑多个方面的因素,如移动物体的变化、相机运动轨迹的复杂性等,因此需要综合运用多种技术手段。本文提出了一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法,通过从图像中提取稳定的关键点,并利用特征匹配算法来估计物体的运动轨迹,使得相机拍摄的每一帧图像都能够对齐,达到稳像的效果。该算法具有较好的鲁棒性和精度,适用于不同场景下的图像稳定处理。,该算法利用高斯差分函数来提取特征点,并进行了方向分配和尺度不变性处理。从图像中提取出的关键点可以较好的描述物体的局部特征,为后续的特征匹配奠定了基础。,需要对关键点进行描述符的计算。本文采用了SURF算法来计算描述符。对于每一个关键点的描述符,可以通过比较两个描述符之间的欧氏距离来判断它们是否匹配。本文采用了一种改进的RANSAC算法来筛选匹配对,同时对于出现较多次数的匹配对,将它们赋予更高的权重,以提高特征匹配的鲁棒性。,需要利用匹配对来估计物体的运动轨迹,以确定相机的移动情况。本文采用了EssentialMatrix的方法,在进行运动估计时利用匹配对来计算EssentialMatrix,并进一步利用EssentialMatrix来计算相对运动R、t。本文采用了SVD分解的方法来求解EssentialMatrix以及旋转矩阵和位移向量。最后,利用旋转矩阵和位移向量来将图像进行对齐,以达到稳像的效果。实验与分析本文使用了多组不同场景下的图像进行了实验,并对比了本文提出的算法与其他同类算法的性能表现。实验结果表明,本文提出的基于特征匹配的鲁棒性稳像算法在不同场景下具有较好的稳定性和精度。结论在本文中,我们提出了一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法。通过从图像中提取稳定的关键点,并利用特征匹配算法来估计物体的运动轨迹,使得相机拍摄的每一帧图像都能够对齐,达到稳像的效果。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和精度,适用于不同场景下的图像稳定处理。