煤矿工作面视频拼接算法研究

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煤矿工作面环境复杂,有效的视频监控能够保证井下安全生产,而井下现有的摄像机观测区域有限,多个摄像机共同组成的监控网络画面重叠部分较多,容易造成视频利用率较低影响相关人员观测效率,视频拼接则可以有效解决该问题。但是目前视频拼接技术中相关算法存在适应性以及实时性较差等情况,所以研究针对井下工作环境的视频拼接算法具有重要意义。为了充分利用多个摄像机中监控视频的有效信息,去除监控视频的冗余。结合煤矿井下实际情况,针对现有视频拼接算法在应用中存在相似视频帧图像特征重复提取导致算法迭代次数较多以及拼接速度较差无法满足应用需求的问题,在图像拼接技术基础之上提出一种快速拼接视频的有效拼接方法,对井下监控视频进行拼接操作。通过分析常用的拼接算法,基于SIFT特征提取,提出一种优化的图像拼接算法,采用Moravec角点检测与PCA主成分分析优化特征提取过程。通过特征近似最近邻匹配算法和改进的Ransac算法筛选匹配特征点,计算变换矩阵,并使用渐入渐出式融合方法实现图像拼接操作。采用优化的图像拼接算法结合视频隔帧拼接方式,对井下视频进行拼接操作,并通过感知哈希法判断采集的视频帧是否相似,避免对相似视频帧图像特征重复提取,进一步提高算法运行效率。通过对井下视频进行拼接操作,在根据初始帧拼接模板基础上,优化的基于感知哈希法的快速视频拼接算法可以平均每秒拼接23帧图像。实验结果表明,论文提出的视频拼接方法能够有效满足实时性的需求,在井下工作面拼接效果中具有一定的稳定性以及适用性。
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