针对加速鲁棒特征算法用于井下视频拼接时实时性不高的问题,通过降低特征点维度和仅在感兴趣区域提取特征点来改进加速鲁棒特征算法,在此基础上提出了一种井下视频拼接算法。首先,利用改进的加速鲁棒特征算法提取视频图像特征点;然后,动态追踪特征点数量,若非首帧图像特征点数量变化超过阈值,则重新进行特征点配准、提纯,以及投影变换矩阵计算及存储处理,否则采用前一帧图像所得的投影变换矩阵;最后,采用渐入渐出加权平均法进行图像融合处理,完成视频拼接。实验结果表明,基于改进加速鲁棒特征的井下视频拼接算法实时性高,拼接效果较好。
2021-09-16 13:17:45 1.47MB 行业研究
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针对数字图像水印算法嵌入容量小、抗几何攻击性能弱的问题,提出一种基于加速鲁棒特征算法(SURF)、冗余离散小波变换(RDWT)及奇异值分解(SVD)的数字水印算法。利用SURF算法的旋转平移不变性提取特征点,分别对载体图、水印图进行RDWT和SVD变换及其逆变换,实现水印的嵌入和提取。引入随机抽样一致性算法对特征点匹配结果进行优化。实验结果表明该算法提升了嵌入水印容量,并有效增强了抗几何攻击的鲁棒性。
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针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题, 提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian 检测子进行特征点检测, 并生成SURF特征描述向量; 然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对, 再对得出的单向匹配结果进行双向匹配; 最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率, 还保证了算法的实时性。
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