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光流增稳原理光流增稳原理光流增稳是一种增强视觉稳定性的技术，在无人机、机器人等行业中得到广泛应用。
它基于视觉传感器，通过分析连续帧之间的像素位移来计算机器运动的速度和方向，从而实现对机器运动的稳定控制。
本文将从光流增稳原理的几个方面进行介绍。
一、光流增稳的基本原理光流增稳基于光流计算，光流计算是一种基于视觉传感器的运动估计方法，它利用同一场景在不同时刻留下的图像，通过分析其相邻帧之间的像素变化量，估计相机运动的位移和方向。
在光流增稳中，光流计算的基本原理是假设物体在连续帧之间的位置变化是连续的，且各点的运动速度是相同的。
也就是说，物体在相邻帧之间的位移可以看作是平移变换，这时可以通过追踪每个像素点的位移来估计相机的位移。
根据光流计算所得到的速度信息，再运用控制算法对机器进行稳定控制。
二、光流增稳算法的分类根据光流增稳的算法分类，常见的有Lucas-Kanade光流算法、Horn-Schunck光流算法、极线约束光流算法等。
Lucas-Kanade光流方法是一种广泛应用的光流计算方法，它假设相邻帧之间的像素变化是由一个小的平移变换产生的，并且通过最小均方误差方法来计算像素点的位移。
Horn-Schunck光流方法假设图像中所有点的位移都是相同的，通过最小化图像的亮度变化和平滑性约束，计算运动场。
极线约束光流算法则是一种基于结构光稳定技术的方法，通过对两幅图像上激光对应点的极线进行检测，减小光流计算的误差。
三、光流增稳技术的应用光流增稳技术广泛应用于无人机、自主导航、机器人等领域。
以无人机为例，采用光流增稳技术可以提高无人机航拍图像和视频的稳定性，得到更清晰和准确的影像信息。
此外，光流增稳技术还可以在机器人领域中应用于激光雷达数据的获取、三维重建、室内导航等方面。
总之，光流增稳是一种基于视觉传感器的稳定技术，凭借其计算准确性和适用范围的广泛性，不仅可以实现对机器的稳定控制，也可以在人工智能领域中发挥重要作用。
第32卷第3期2007年5月 光学技术OP T ICA L T ECHN IQ U EV ol.32No.3M ay 2007文章编号:1002 1582(2007)03 045003基于Canny 边缘检测的数字稳像算法研究尹德森,赵跃进,杨佩原,郑宁(北京理工大学信息科学技术学院光电工程系,北京 100081)摘 要:提出了一种将改进的Canny 边缘检测技术应用于数字电子稳像中的方法,通过选择图像边缘线的交叉点作为特征点,以此确定仿射模型的运动参数,并进行运动补偿从而达到输出稳定视频图像的目的。
实验结果表明用这种方法提取的特征点具有良好的稳定性,实际应用效果良好。
关键词:Canny 边缘检测;运动估计;运动补偿中图分类号:T P75;T P806+.1 文献标识码:AResearch of digital image stabilization algorithm based on canny edge detectionYIN De sen,ZH AO Yue jin,YAN G Pei yu an,ZHEN G N ing(Department of Optical Engineering,School of Infor mation and Science T echnology,Beijing Institute of T echnology,Beijing 100081,China)Abstract:T he improving method of Canny edge detection algorithm for dig ital imag e stabilization w as proposed.Cross points of edg e lines w ere picked up as the featur e points.T hen the parameters of the affine model w ere calculated based on these points.With these par ameters the motion compensate was completed and the steady video sequences were displayed.T he r esult shows t hat it has favo rable stabilities using this algorit hm,and the practicality effect of this method is all right.Key words:Canny edge detection;motion estimation;motion compensate0 引 言摄像系统应用于实时观察和实时监测等任务时,通常要求有高质量的观察和监测视频图像输出,但是由于受到应用环境的限制,处于工作平台上的摄像系统常常是不稳定的,造成了输出视频图像序列的抖动,这不仅使观察者产生眩晕感,而且对后续的图像跟踪、图像分析等工作造成不利的影响。
改进的灰度投影电子稳像算法游春芝;陈光喜【摘要】针对灰度投影算法在稳像时用时较长的问题,提出一种快速三点搜索算法。
在不影响稳像效果的前提下,对图像进行分区,用改进的算法进行灰度投影的矢量求解,并运用均值滤波得到全局运动矢量,实现运动补偿。
实验结果表明,该算法计算的峰值信噪比(PSNR)与传统的灰度投影算法比相差小于0.5 dB,但时间却减少了21.8 ms。
%Aiming at the gray proj ection algorithm for image stabilization with a relatively long time question,a new algo-rithm based on three-point search is proposed.The image is divided into several blocks without affecting the image stabiliza-tion effect,the algorithm is used for solving gray proj ection vector.Finally,the global motion vector is obtained by using the mean filter,the motion compensation is achieved.The experimental results show that the PSNR is less than 0.5 dB by the proposed algorithm than the traditional gray proj ectionalgorithm,however the time is reduce by 2 1 .8 ms.【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】4页(P152-155)【关键词】灰度投影算法;运动估计;三点搜索【作者】游春芝;陈光喜【作者单位】桂林电子科技大学数学与计算科学学院，广西桂林 541004;桂林电子科技大学数学与计算科学学院，广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TP391.14随着监控舰船摄影、摄像机等的广泛应用,人们对于视频图像清晰度的要求也越来越高。
一种面向智能车辆视觉系统的电子稳像算法
张宁;张浩彬;吴建华;阳媛;殷国栋
【期刊名称】《同济大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(50)4
【摘要】车载摄像头是智能车辆视觉系统中必不可少的部件。
在恶劣道路或极限工况下,车辆的振动状况显著,车载摄像头采集到的图像序列会发生抖动。
针对此问题,提出了一种适用于车辆复杂工况的电子稳像算法。
基于车载工况下的实时性要求,选择ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法进行特征检测与描述。
为了提高特征点匹配精度与匹配效率,改进了传统随机采样一致性算法,增强了其对多匹配点、匹配点集中工况的适应性。
为了适应车载工况下的剧烈振动,采用了自适应卡尔曼滤波算法以解决经典的卡尔曼滤波对初值敏感的问题。
最后搭建了一辆振动特性显著的汽油模型车,在恶劣的路面条件下开展了实验,在较正常工况更为极端的条件下验证了提出的电子稳像算法的正确性与有效性。
【总页数】7页(P497-503)
【作者】张宁;张浩彬;吴建华;阳媛;殷国栋
【作者单位】东南大学机械工程学院;东南大学仪器科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U461.4
【相关文献】
1.塔式起重机视觉系统中电子稳像算法
2.高速水面艇视觉系统电子稳像算法
3.智能交通系统中基于TMS320DM642的电子稳像算法实现
4.智能交通系统中基于TMS320DM642的电子稳像算法实现
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基于角点匹配的电子稳像算法
姚军;蒋晓瑜;杜登崇
【期刊名称】《光学与光电技术》
【年(卷),期】2009(7)4
【摘要】提出了一种基于角点匹配的电子稳像算法。
分析了Harris角点检测的原理。
获得角点后,根据相邻帧对应角点的坐标分布,建立当前帧与参考帧的映射关系,并运用仿射变换模型,以最小二乘解的形式获得帧间全局运动估计矢量。
最后,采用Kalman滤波器对运动估计矢量作低通滤波,平滑运动参数,获得运动补偿矢量,实现视频序列的实时稳像。
实验表明该算法较好地去除了视频序列的高频抖动,同时保留了摄像机的主动运动,稳像后视频序列的峰值信噪比明显提高。
【总页数】4页(P37-40)
【关键词】Harris角点;Kalman滤波;全局运动估计;电子稳像
【作者】姚军;蒋晓瑜;杜登崇
【作者单位】装甲兵工程学院控制工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TN941.4
【相关文献】
1.基于harris角点的电子稳像算法研究 [J], 张锏;房爱东;李建新
2.基于Harris角点与改进Hu矩的电子稳像算法 [J], 吴国楠;周超超;尹文波
3.基于 Harris角点匹配与图像融合算法的嵌入式稳像系统设计 [J], 蔡耀仪
4.基于高斯差分灰度补偿的角点匹配稳像技术 [J], 乔蕊;郭慧玲
5.一种改进的基于角点检测的并行化电子稳像算法 [J], 郑杰;刘杰;黄超;陈更生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
