一种基于光流拟和的航拍视频图像全局运动估算方法.docx

一种基于光流拟和的航拍视频图像全局运动估算方法
基于光流拟和的航拍视频图像全局运动估算方法
摘要：航拍视频图像的全局运动估算是无人机视觉导航和图像处理领域的重要研究方向。本文提出了一种基于光流拟和的航拍视频图像全局运动估算方法。首先，利用光流算法获取图像序列的局部运动信息，然后通过拟和方法将局部运动信息拟和为全局运动模型。实验结果表明，该方法在航拍视频图像的全局运动估算方面具有较高的准确性和稳定性。
关键词：航拍视频图像；全局运动估算；光流拟和；局部运动信息；拟和方法
1.引言
随着无人机技术的快速发展，航拍视频图像的全局运动估算成为无人机视觉导航和图像处理领域的研究热点。全局运动估算有助于无人机进行姿态估计、目标跟踪等任务，同时也对于图像处理中的运动补偿、图像拼接等应用具有重要意义。光流算法是一种常用的运动估算方法，通过分析图像序列中的像素变化情况来推测相邻帧之间的运动信息。然而，光流算法容易受到图像中的噪声、遮挡等因素的影响，导致运动估算的准确性和稳定性不高。
2.方法
本文提出的基于光流拟和的航拍视频图像全局运动估算方法主要包括以下步骤：
（1）光流计算：利用流行的光流算法（如Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等）对航拍视频图像序列进行运动估算，得到相邻帧之间的局部运动信息。
（2）特征点筛选：根据光流计算的结果，选取一部分具有较高稳定性和准确性的特征点作为全局运动估算的参考点。
（3）拟和：利用选取的特征点进行拟和，建立全局运动模型。常用的拟和方法有最小二乘法、最小中值法等，本文采用最小二乘法作为拟和方法。
（4）运动估算：根据全局运动模型，对整个图像序列进行全局运动估算，得到每帧图像的全局运动参数。
3.实验与结果
为了验证本文提出的方法的有效性，在真实的航拍视频数据集上进行了实验。数据集包含了多个场景和不同类型的运动模式。实验使用了OpenCV等常见的图像处理工具进行图像处理和运动估算。实验结果表明，本文的方法在航拍视频图像的全局运动估算方面达到了较高的准确性和稳定性。
4.结论
本文提出了一种基于光流拟和的航拍视频图像全局运动估算方法。实验结果表明，该方法在航拍视频图像的全局运动估算方面具有较高的准确性和稳定性。未来可以进一步改进该方法，提高运动估算的效率和稳定性，并将其应用于无人机视觉导航和图像处理等领域。
参考文献：
[1]ShiJ,TomasiC.Goodfeaturestotrack[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.1994:593-600.
[2]BlackMJ,AnandanP.Therobustestimationofmultiplemotions:Parametricandpiecewise-smoothflowfields[J].Computervisionandimageunderstanding,1996,63(1):75-104.
[3]BarronJL,FleetDJ,BeaucheminSS.Performanceofopticalflowtechniques[J].InternationalJournalofcomputervision,1994,12(1):43-77.