【摘 要】
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目的为解决外包装行业对产品外观进行检测时,采集视频图像存在抖动失真的问题。方法提出一种基于L1范数优化路径的视频稳像算法,采用SURF算法和FREAK算法对视频序列帧中的特征点进行检测和描述;然后,使用KNN算法和RANSAC算法对相邻帧间的特征点进行匹配和筛选;最后,通过L1范数优化算法对序列帧进行校正和去黑边处理,得到稳像视频。结果在处理前景无运动和前景有运动的2类视频时,稳像前后视频的平均P
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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目的为解决外包装行业对产品外观进行检测时,采集视频图像存在抖动失真的问题。方法提出一种基于L1范数优化路径的视频稳像算法,采用SURF算法和FREAK算法对视频序列帧中的特征点进行检测和描述;然后,使用KNN算法和RANSAC算法对相邻帧间的特征点进行匹配和筛选;最后,通过L1范数优化算法对序列帧进行校正和去黑边处理,得到稳像视频。结果在处理前景无运动和前景有运动的2类视频时,稳像前后视频的平均PSNR值分别提升了5.094 dB和4.273 dB,并且相对于常用的特征匹配算法,文中算法能显著降低相
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