李群流形上的在线视频稳像算法

论文摘要

针对传统视频稳像算法无法兼顾高质量稳像和低延时的问题,提出李群流形上卡尔曼滤波的实时视频稳像算法.将视频帧间运动分解为旋转分量和平移分量.旋转分量由陀螺仪数据计算的旋转矩阵表示,平移分量由视频帧间匹配得到的平移矩阵表示,旋转矩阵的序列和平移矩阵的序列分别对应于李群流形上的运动路径.利用李群流形上的卡尔曼滤波分别对旋转分量和平移分量进行平滑.最终通过运动补偿获得稳定的视频帧序列.实验表明,文中算法能够兼顾延时和稳像效果,可以在移动端实现高质量的在线视频稳像.

论文目录

• 1 李群流形上卡尔曼滤波的实时视频稳像算法
• 2 李群流形上的在线运动优化
• 2.1 李群流形上的视频运动表示
• 2.2 基于流形上卡尔曼滤波的在线运动平滑
• 2.3 在线运动补偿
• 3 实验及结果分析
• 3.1 实验设置
• 3.2 稳像结果对比
• 3.3 运行时间性能对比
• 4 结 束 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨佳丽,来林静,张磊,黄华

关键词: 视频稳像,李群,低延时,实时,传感器

来源: 模式识别与人工智能 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 北京理工大学计算机学院

基金: 国家自然科学基金项目(No.61772069)资助~~

分类号: TP391.41;TP212

DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201904002

页码: 298-305

总页数: 8

文件大小: 2125K

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