基于加权最小二乘法和卡尔曼滤波的实时稳像技术

简介：
本研究提出了一种结合加权最小二乘法与卡尔曼滤波的算法，旨在优化视频图像的实时稳定处理效果，有效减少抖动，提升视觉体验。 无人机及车辆行驶过程中拍摄的视频常因外界因素而产生抖动现象。本段落通过对比现有的电子稳像技术，提出了一种改进算法：利用FAST算法获取特征点的位置信息，并结合光流法与NCC匹配方法确定参考帧中的特征点在当前帧的具体位置；在此基础上采用RANSAC算法剔除错误的特征点配对关系，从而提高图像处理的准确性。为了进一步提升运动矢量估计精度，在相邻视频帧之间应用加权最小二乘法计算刚性变换矩阵，并通过卡尔曼滤波技术实现运动平滑化以获得扫描运动矢量并进行补偿，最终生成稳定的实时视频流。 实验结果显示，经过改进算法处理后的视频序列在帧间变换的保真度方面得到了显著提高。同时，该方法能够满足实时处理速度的要求。