双摄像头的实时视频拼接及目标跟踪(四)

本文介绍如何在实时视频拼接中通过帧差法和直方图统计法检测运动物体,以更新拼接模板,保持视频质量。通过阈值处理和直方图相似度比较判断重合区域是否存在运动,从而避免鬼影现象,实现无缝拼接。

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实时视频拼接

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运动物体检测

对重叠区域进行运动物体检测,来更新拼接模板,目的是为了在不牺牲太多拼接速度的同时保证视频质量。所以检测方法并不需要太复杂,只需实用即可。

检测运动物体采取两种方法,一种是帧差法,一种是直方图统计法。

帧差法的在运动物体检测的思想如下:确定两图像的重合区域,对该区域灰度变换,灰度值范围为[0,255]。再对本帧重合区域各像素点灰度值与前一帧重合区域各像素点灰度值作差,得到两帧拼接图像重合区域的差值diff。再对重叠区域每个像素点的差值diff进行阈值化处理,当差值小于阈值η时,该差值diff被判为0,大于该阈值时,被判为255。如下式所示:
在这里插入图片描述

当阈值化处理后,重合区域灰度值为255的像素点的数量大于所设定的阈值时,则判定重合区域内变化较大,有运动物体经过。

直方图统计法,对图像中像素值进行灰度直方图统计。图像直方图是一种基于图像数据分布的图像表示,灰度直方图的灰度值在[0,255]之间,通过统计重叠区域内各像素点的灰度值,得到每个亮度值对应的像素数目从而得到灰度直方图。

实验中,分别统计前后两拼接帧的灰度直方图,然后进行对比,比较两个灰度直方图的相似度similarity,而opencv库中对于直方图相似度的计算有四种方法,分别为相关法࿰

视频监控应用中,如何有效实现宽视场范围视频的完整获取,是视频监控系统的关键功能之一。本文针对多摄像头硬件平台,重点研究 360 度全景视频拼接的实现技术。在保证高质量的拼接图像的前提下,满足实际应用场景的实时性要求是本文算法设计的主要目标。针对全景拼接视频监控领域这一应用背景,本文对多摄像头系统全景拼接存在的一些优势和约束进行详细分析,并在此基础上,采用多个广角镜头进行视频图像采集,实现摄像头个数和单个镜头视角之间的合理折中。在控制成本的前提下,有效实现水平方向 360 度无盲区监控。 针对全景视频拼接算法的实时性能和拼接效果,本文重点在以下几个方面开展了研究工作: 1、本文采用普通的监控 CCD 单板机和广角镜头组装摄像单元,对多个摄像单元通道采用多线程同步视频采集。针对普通监控镜头采集图像质量不高的问题,提出基于颜色校正板的颜色校正方法,对输入图像进行预处理,有效改善图像质量。并采用基于灰度均值的方法,对相邻图像的重叠区域进行亮度调整。 2、本文基于经典的直线标定法思想,提出两步法镜头矫正方案。通过所提出的直线标定法对镜头进行一次矫正,然后通过手动设置并调节畸变参数,对矫正后的图像进行二次矫正,所提出的算法能保证良好的镜头矫正效果。 3、研究了柱面投影模型的原理,提出将柱面映射的投影中心修正为镜头畸变中心,克服了由于畸变和透视失真等因素造成的重叠区物体成像尺寸不一致的问题。然后,利用所提出的坐标映射表的方式,一次性实现镜头畸变矫正和柱面映射,有效提高了算法执行速度。 4、分析了基于 Harris 特征和 SIFT 特征的配准算法原理。SIFT 特征配准算法鲁棒性高,但难以满足硬件系统的实时性要求;基于 Harris 特征的配准算法复杂度低,但难以应对广角镜头畸变引起的图像质量差的问题,匹配性能较差。最后采用了基于积分图像的快速归一化互相关配准方案,实验验证了算法的可行性和有效性。 5、此外,在图像融合方面,基于经典的多频带融合算法,结合线性融合的思想,优化了一种简单的多分辨率线性融合方法。在保证融合质量的基础上,提升了速度。 关键字:多镜头多传感器;图像配准;全景拼接实时监控;广角镜头
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