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形状与内容保护的多摄像机视频融合方法
  • ISSN号:0469-5097
  • 期刊名称:《南京大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州221116
  • 相关基金:国家自然科学基金(61402483); 中国博士后科学基金(2014M551696); 中国矿业大学大学生创新创业基金(201447)
中文摘要:

视频融合变换模型的设计是视频融合的关键技术,传统的视频融合变换模型使用单一的投影变换矩阵,投影变换在视频融合过程中通常会引起视频帧图像的变形,尤其是对于存在较大视差的视频帧图像,变形会更加严重.针对此问题,提出一种形状与内容保护的多摄像机视频融合变换模型,该模型通过拼接缝查找算法得到接缝均值,使用接缝均值将图像划分为两个半空间,在左半空间进行投影变换,右半空间使用相似变换代替投影变换,投影变换与相似变换的结合保护了视频帧图像在变形过程中不会发生较大的拉伸与缩放;同时在拼接缝邻域应用内容保护变形算法,更好地保证了过渡区域的融合精度.把新的视频融合变换模型应用于实际拍摄的视频数据上,实验结果表明该方法具有较高的鲁棒性与较强的实用性.

英文摘要:

The design of video fusion transform model is an important step in video fusion.Projection transformation matrix is used in the current multiple cameras video fusion transform model,but it usually causes the severe distortion.When there are larger parallax among cameras,the distortion will be larger.So the traditional video fusion transform model has a higher request for the camera position.To solve this problem,this paper presents a shape and content preserving video fusion transformation model.Finding the seam and getting the similarity transformation matrix are the keys of the proposed model.The algorithm of dynamic programming is used to find the seam,and the similarity transformation matrix is calculated according to the continuity between the projection transformation and the similarity transformation.When we get the seam,the space is divided into two half spaces.Projection transformation model is used in the left space,and similarity transformation model is used in the right space.The combination of projection transformation and similarity transformation protects the shape does not occur with larger tensile scaling.In addition,content preserving algorithm is used in the seam neighborhood,which causes a better result.Applying this new model to the actual video data,the experimental results show that this method has high robustness and practicality.

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期刊信息
  • 《南京大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:南京大学
  • 主编:龚昌德
  • 地址:南京汉口路22号南京大学(自然科学版)编辑部
  • 邮编:210093
  • 邮箱:xbnse@netra.nju.edu.cn
  • 电话:025-83592704
  • 国际标准刊号:ISSN:0469-5097
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1169/N
  • 邮发代号:28-25
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9316