视频稳像的Sift算法优化

摘要：

针对连续拍摄的相邻视频帧具有视场重叠度高,视角转换小,平移量小等特点,对Sift特征匹配算法进行优化,以降低视频稳像的运算量.研究了图像尺度空间变换,尺度空间的特征点提取,特征点匹配算法和相邻帧间的平移旋转矩阵,并给出了Sift优化的说明和算法的实验结果.首先对当前帧的图像提取相邻两个尺度空间的特征点,并与上一帧图像的两个尺度空间的特征点进行匹配.然后去掉匹配度小于某一阈值的特征点,对剩余的特征点根据旋转平移矩阵求解视频帧的旋转分量和平移分量.实验证明本算法能够将Sift算法运算量减小96.8％,同时视频的旋转稳像误差在±0.3％以内.

关键词：Sift算法、尺度空间、特征点匹配、视频稳像、旋转平移矩阵

所属期刊栏目：18

分类号：TP319.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：109-113