CN108174087A - 一种灰度投影稳像中参考帧更新方法及系统 - Google Patents
一种灰度投影稳像中参考帧更新方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种灰度投影稳像中参考帧更新方法及系统，所述方法包括获取当前帧和当前帧的参考帧，并获取二者的灰度投影直方图，当前帧的灰度投影直方图用S1表示，当前帧的参考帧的灰度投影直方图用S2表示；通过移动S1对S1和S2进行匹配，得到S1的平移量；获取当前帧和参考帧的差分图；根据所述差分图，计算差分图的像素点平均值；获取差分图的像素点平均值的阈值；判断差分图的像素点平均值是否大于差分图的像素点平均值的阈值，进而判断是否将所述当前帧作为下一帧图像的参考帧。本发明中的该方法或系统根据实际情况来更新参考帧，避免了参考帧更新不及时导致方法失效，参考帧更新频繁，浪费计算资源，导致运算速度下降。
Description
技术领域
本发明涉及稳像领域，特别是涉及一种灰度投影稳像中参考帧更新方法及系统。
背景技术
传统的基于灰度投影的稳像算法需要对原始图像进行裁剪，牺牲掉一部分图像信息，缩小了摄像头的可视范围，并且传统的算法中参考帧固定，在当前帧与参考帧的差异过大时无法匹配，算法失效，车辆在行进过程中景色不断变化，传统的稳像算法不更新参考帧，当景色与最初时刻差异较大时，就无法对当前帧进行实时稳定，而且对于无人非道路车辆，路面不平度较大，车辆颠簸程度剧烈，需要稳像的范围大，传统的稳像算法探视的范围狭窄不能满足车辆实际的使用需求。并且传统的稳像方法中，对于参考帧的更新存在不及时以及更新频率频繁等问题，当参考帧更新不及时时，会导致方法失效，当参考帧的更新过于频繁时，会浪费计算资源，导致运算速度下降，匹配出错，稳像效果大打折扣。因此，有必要提供一种灰度投影稳像中参考帧更新方法及系统，来解决现有技术中的不足。
发明内容
本发明的目的是提供一种灰度投影稳像中参考帧更新方法及系统，来解决现有技术中对参考帧更新不及时时导致方法失效，对参考帧的更新过于频繁时浪费计算资源，导致运算速度下降，匹配出错，稳像效果大打折扣的问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种灰度投影稳像中参考帧更新方法，所述方法包括：
获取当前帧和当前帧的参考帧；
获取所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图，所述当前帧的灰度投影直方图用S1表示，所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图用S2表示；
通过移动所述S1对所述S1和所述S2进行匹配，得到所述S1的平移量；
根据所述S1的平移量，获取所述当前帧和所述参考帧的差分图；
根据所述差分图，计算所述差分图的像素点平均值；
获取所述差分图的像素点平均值的阈值；
判断所述差分图的像素点平均值是否大于所述差分图的像素点平均值的阈值，当所述像素点平均值大于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧的参考帧作为下一帧的参考帧；当所述像素点平均值小于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧作为下一帧图像的参考帧。
可选的，所述获取所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图具体包括：
所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的行灰度投影值的计算公式为：Gi表示图像该行第i个点的灰度值；c表示图像的列数；
所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的列灰度投影值的计算公式为：Gi表示图像该列第i个点的灰度值；r表示图像的行数。
可选的，所述通过移动所述S1对所述S1和所述S2进行匹配，得到所述S1的平移量具体包括：
1)程序初始化；
2)初始化行序号，r＝0；
3)将所述S1移动r个像素点，判断所述S1各行是否在所述S2的重叠区域；
4)若所述S1各行在所述S2的重叠区域，则将所述S1和S2对应的行灰度值做差，若所述S1各行不在所述S2的重叠区域，则直接读取所述S1该行的灰度值；
5)将所述S1和S2对应的行灰度值的差值和所述S1该行的灰度值累加至变量SumY；
6)将所述r和所述sumY成对排列；
7)比较所述r与所述S1总行数的大小，若r小于等于所述S1的总行数，r＝r+1,返回步骤3)，若r大于所述S1的总行数，则执行下一步骤；
8)将所述SumY变量由小到大排序，输出SumY最小时对应的r值。
可选的，所述获取所述差分图的像素点平均值的阈值具体包括：
将图像设备采集到的第一帧作为参考帧，将除所述参考帧以外的其他帧作为当前帧，采用惯性测量单元作为测量工具，测量所述图像设备的角度；
获取所述惯性测量单元的输出角度，单位为弧度；
获取所述图像设备的输出角度，单位为弧度；
比较所述惯性测量单元的输出角度和所述图像设备的输出角度，得到误差角度值；
当所述误差值等于所述预先设定误差值的时，根据所述误差值得到所述差分图像素点平均值的阈值。
可选的，所述获取所述惯性测量单元的输出角度具体为：
获取所述惯性测量单元采集的当前帧的当前姿态的绝对角度值；
获取所述惯性测量单元采集的参考帧对应的绝对角度值；
将所述惯性测量单元采集的当前帧的当前姿态的绝对角度值和参考帧的绝对角度值做差，得到所述惯性测量单元的输出角度。
可选的，所述获取所述摄像设备的输出角度具体为：
获取所述摄像设备采集的所述当前帧和参考帧之间的相对位移量；
根据所述相对位移量计算所述摄像设备的输出角度，计算公式如下：
y＝Ax+b，其中x为相对位移量，y为摄像设备的输出角度，A为转换系数，含义为每像素对应的角度，所述A＝视野/像素值，所述b与参考帧的绝对角度有关。
本发明另外提供一种灰度投影稳像中参考帧更新系统，所述系统包括：
图像获取模块，用于获取所述当前帧、所述当前帧的参考帧、所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图；
匹配模块，用于通过移动所述当前帧的灰度投影直方图对所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图进行匹配，得到所述当前帧的灰度投影直方图的平移量；
差分图获取模块，用于获取所述当前帧和参考帧的差分图；
计算模块，用于根据所述当前帧和参考帧的差分图计算所述差分图的像素点平均值；
阈值获取模块，用于获取所述差分图的像素点平均值的阈值；
判断模块，用于判断所述差分图的像素点平均值是否大于所述差分图的像素点平均值的阈值，得到判断结果；
第一确定模块，用于当判断结果表示当所述像素点平均值大于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧的参考帧作为下一帧的参考帧；
第二确定模块，用于当判断结果表示所述像素点平均值小于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧作为下一帧图像的参考帧。
可选的，所述图像获取模块具体包括：
灰度值获取单元，用于获取所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的行灰度投影值和所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的列灰度投影值。
可选的，所述阈值获取模块模块具体包括：
惯性测量单元输出角度获取单元，用于获取所述惯性测量单元的输出角度；
图像设备输出角度获取单元，用于获取所述图像设备的输出角度；
输出角度比较单元，用于比较所述图像设备的输出角度和所述惯性测量单元的输出角度；
计算单元，用于根据所述惯性测量单元的输出角度和所述摄像设备的输出角度，得到起始误差角度，所述起始误差角度为所述惯性测量单元的输出角度和所述摄像设备的输出角度开始存在误差时的角度；
阈值计算单元，用于根据所述起始误差角度计算所述差分图像素点平均值的阈值。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明中的该方法和系统，首先通过移动所述当前帧的灰度投影直方图对所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图进行匹配进而获取所述当前帧和参考帧的差分图，计算所述差分图的像素点平均值；获取所述差分图的像素点平均值的阈值；通过判断所述差分图的像素点平均值是否大于所述差分图的像素点平均值的阈值，进而判断是否将所述当前帧作为下一帧图像的参考帧。本发明中的该方法和系统根据实际情况来更新参考帧，避免了参考帧更新不及时导致方法失效，参考帧更新频繁，浪费计算资源，导致运算速度下降，匹配出错，稳像效果大打折扣。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种灰度投影稳像中参考帧更新方法流程图；
图2为本发明实施例当前帧的灰度投影直方图和当前帧的参考帧的灰度投影直方图匹配流程图；
图3为本发明实施例惯性测量单元与图像设备误差角度和差分图像素点平均值示意图；
图4为本发明实施例一种灰度投影稳像中参考帧更新系统结构图；
图5(a)为本发明实施例参考帧与当前帧匹配示意图；
图5(b)为本发明实施例参考帧与当前帧匹配后的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种灰度投影稳像中参考帧更新方法及系统，来解决现有技术中对参考帧更新不及时时导致方法失效，对参考帧的更新过于频繁时浪费计算资源，导致运算速度下降，匹配出错，稳像效果大打折扣的问题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例一种灰度投影稳像中参考帧更新方法流程图，如图1所示，所述方法包括：
步骤101：获取当前帧和当前帧的参考帧；
步骤102：获取所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图，所述当前帧的灰度投影直方图用S1表示，所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图用S2表示；
所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的行灰度投影值的计算公式为：Gi表示图像该行第i个点的灰度值；c表示图像的列数；
所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的列灰度投影值的计算公式为：Gi表示图像该列第i个点的灰度值；r表示图像的行数。
步骤103：通过移动所述S1对所述S1和所述S2进行匹配，得到所述S1的平移量；
具体包括：1)程序初始化；
2)初始化行序号，r＝0；
3)将所述S1移动r个像素点，判断所述S1各行是否在所述S2的重叠区域；
4)若所述S1各行在所述S2的重叠区域，则将所述S1和S2对应的行灰度值做差，若所述S1各行不在所述S2的重叠区域，则直接读取所述S1该行的灰度值；
5)将所述S1和S2对应的行灰度值的差值和所述S1该行的灰度值累加至变量SumY；
6)将所述r和所述sumY成对排列；
7)比较所述r与所述S1总行数的大小，若r小于等于所述S1的总行数，r＝r+1,返回步骤3)，若r大于所述S1的总行数，则执行下一步骤；
8)将所述SumY变量由小到大排序，输出SumY最小时对应的r值。
因为累加量最小时，平移后的当前帧的灰度投影直方图与当前帧的参考帧的灰度投影直方图的重叠概率最大。
步骤104：根据所述S1的平移量，获取所述当前帧和所述参考帧的差分图，所述差分图通过引用OpenCV中的cvAbsDiff进行获取。例如src1为一帧图像，src2为另一帧图像，dst则为两帧图像的差分图。
步骤105：根据所述差分图，计算所述差分图的像素点平均值；
步骤106：获取所述差分图的像素点平均值的阈值，具体如下：
将图像设备采集到的第一帧作为参考帧，将除所述参考帧以外的其他帧作为当前帧，采用惯性测量单元作为测量工具，测量所述图像设备的角度；
获取所述惯性测量单元的输出角度；
获取所述图像设备的输出角度；
比较所述惯性测量单元的输出角度和所述图像设备的输出角度，得到误差角度值；
当所述误差值等于所述预先设定误差值的时，根据所述误差值得到所述差分图像素点平均值的阈值。
步骤107：判断所述差分图的像素点平均值是否大于所述差分图的像素点平均值的阈值；
步骤108：当所述像素点平均值大于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧的参考帧作为下一帧的参考帧；
步骤109：当所述像素点平均值小于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧作为下一帧图像的参考帧。
具体的，步骤106中，所述获取所述惯性测量单元的输出角度具体包括：
获取所述惯性测量单元采集的当前帧的当前姿态的绝对角度值；
获取所述惯性测量单元采集的参考帧对应的绝对角度值；
将所述惯性测量单元采集的当前帧的当前姿态的绝对角度值和参考帧的绝对角度值做差，得到所述惯性测量单元的输出角度，所述输出角度为惯性测量单元的相对角度值。
具体的，所述获取所述摄像设备的输出角度具体为：
获取所述摄像设备采集的所述当前帧和参考帧之间的相对位移量；
根据所述相对位移量计算所述摄像设备的输出角度，计算公式如下：
y＝Ax+b，其中x为相对位移量，y为摄像设备的输出角度，A为转换系数，含义为每像素对应的角度，所述A＝视野/像素值，单位为弧度/像素，即rad/pixel，所述b与参考帧的绝对角度有关，所述b与参考帧的绝对角度有关，对比相对姿态角时，b相消减去没有影响。
图3为本发明实施例惯性测量单元与图像设备误差角度和差分图像素点平均值示意图，如图3所示，针对本实施例中型号为Bumblebee图像设备，当所述惯性测量单元与所述图像设备的误差为50％时，此时差分图像素点平均值的阈值对应10.7。
图4为本发明实施例一种灰度投影稳像中参考帧更新系统结构图，如图4所示，所述系统包括：
图像获取模块201，用于获取所述当前帧、所述当前帧的参考帧、所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图；
匹配模块202，用于通过移动所述当前帧的灰度投影直方图对所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图进行匹配，得到所述当前帧的灰度投影直方图的平移量；
差分图获取模块203，用于获取所述当前帧和参考帧的差分图；
计算模块204，用于根据所述当前帧和参考帧的差分图计算所述差分图的像素点平均值；
阈值获取模块205，用于获取所述差分图的像素点平均值的阈值；
判断模块206，用于判断所述差分图的像素点平均值是否大于所述差分图的像素点平均值的阈值，得到判断结果；
第一确定模块207，用于当判断结果表示当所述像素点平均值大于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧的参考帧作为下一帧的参考帧；
第二确定模块208，用于当判断结果表示所述像素点平均值小于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧作为下一帧图像的参考帧。
具体的，所述图像获取模块具体包括：
灰度值获取单元，用于获取所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的行灰度投影值和所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的列灰度投影值。
具体的，所述阈值获取模块模块具体包括：
惯性测量单元输出角度获取单元，用于获取所述惯性测量单元的输出角度；
图像设备输出角度获取单元，用于获取所述图像设备的输出角度；
输出角度比较单元，用于比较所述图像设备的输出角度和所述惯性测量单元的输出角度；
计算单元，用于根据所述惯性测量单元的输出角度和所述摄像设备的输出角度，得到起始误差角度，所述起始误差角度为所述惯性测量单元的输出角度和所述摄像设备的输出角度开始存在误差时的角度；
阈值计算单元，用于根据所述起始误差角度计算所述差分图像素点平均值的阈值。
图5(a)为本发明实施例参考帧与当前帧匹配示意图，图5(b)为本发明实施例参考帧与当前帧匹配后的示意图；如图5(a)和图5(b)所示，移动所述当前帧的灰度投影直方图，移动的同时辨别出所述当前帧的灰度投影直方图与所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的重叠区域，图中Δy表示当前帧的平移量，x-y为参考帧和当前帧的重叠区域，x-w，y-z为参考帧和当前帧的非重叠区域。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种灰度投影稳像中参考帧更新方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前帧和当前帧的参考帧；
获取所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图，所述当前帧的灰度投影直方图用S1表示，所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图用S2表示；
通过移动所述S1对所述S1和所述S2进行匹配，得到所述S1的平移量；
根据所述S1的平移量，获取所述当前帧和所述参考帧的差分图；
根据所述差分图，计算所述差分图的像素点平均值；
获取所述差分图的像素点平均值的阈值；
判断所述差分图的像素点平均值是否大于所述差分图的像素点平均值的阈值，当所述像素点平均值大于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧的参考帧作为下一帧的参考帧；当所述像素点平均值小于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧作为下一帧图像的参考帧。
2.根据权利要求1所述的一种灰度投影稳像中参考帧更新方法，其特征在于，所述获取所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图具体包括：
所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的行灰度投影值的计算公式为：Gi表示图像该行第i个点的灰度值；c表示图像的列数；
所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的列灰度投影值的计算公式为：Gi表示图像该列第i个点的灰度值；r表示图像的行数。
3.根据权利要求1所述的一种灰度投影稳像中参考帧更新方法，其特征在于，
所述通过移动所述S1对所述S1和所述S2进行匹配，得到所述S1的平移量具体包括：
1)程序初始化；
2)初始化行序号，r＝0；
3)将所述S1移动r个像素点，判断所述S1各行是否在所述S2的重叠区域；
4)若所述S1各行在所述S2的重叠区域，则将所述S1和S2对应的行灰度值做差，若所述S1各行不在所述S2的重叠区域，则直接读取所述S1该行的灰度值；
5)将所述S1和S2对应的行灰度值的差值和所述S1该行的灰度值累加至变量SumY；
6)将所述r和所述sumY成对排列；
7)比较所述r与所述S1总行数的大小，若r小于等于所述S1的总行数，r＝r+1,返回步骤3)，若r大于所述S1的总行数，则执行下一步骤；
8)将所述SumY变量由小到大排序，输出SumY最小时对应的r值。
4.根据权利要求1所述的一种灰度投影稳像中参考帧更新方法，其特征在于，所述获取所述差分图的像素点平均值的阈值具体包括：
将图像设备采集到的第一帧作为参考帧，将除所述参考帧以外的其他帧作为当前帧，采用惯性测量单元作为测量工具，测量所述图像设备的角度；
获取所述惯性测量单元的输出角度；
获取所述图像设备的输出角度；
比较所述惯性测量单元的输出角度和所述图像设备的输出角度，得到误差角度值；
当所述误差角度值等于所述预先设定误差值的时，根据所述误差角度值得到所述差分图像素点平均值的阈值。
5.根据权利要求4所述的一种灰度投影稳像中参考帧更新方法，其特征在于，所述获取所述惯性测量单元的输出角度具体包括：
获取所述惯性测量单元采集的当前帧的当前姿态的绝对角度值；
获取所述惯性测量单元采集的参考帧对应的绝对角度值；
将所述惯性测量单元采集的当前帧的当前姿态的绝对角度值和参考帧的绝对角度值做差，得到所述惯性测量单元的输出角度。
6.根据权利要求4所述的一种灰度投影稳像中参考帧更新方法，其特征在于，所述获取所述摄像设备的输出角度具体为：
获取所述摄像设备采集的所述当前帧和参考帧之间的相对位移量；
根据所述相对位移量计算所述摄像设备的输出角度，计算公式如下：
y＝Ax+b，其中x为相对位移量，y为摄像设备的输出角度，A为转换系数，含义为每像素对应的角度，所述A＝视野/像素值，所述b与参考帧的绝对角度有关。
7.一种灰度投影稳像中参考帧更新系统，其特征在于，所述系统包括：
图像获取模块，用于获取所述当前帧、所述当前帧的参考帧、所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图；
匹配模块，用于通过移动所述当前帧的灰度投影直方图对所述当前帧的灰度投影直方图和所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图进行匹配，得到所述当前帧的灰度投影直方图的平移量；
差分图获取模块，用于获取所述当前帧和参考帧的差分图；
计算模块，用于根据所述当前帧和参考帧的差分图计算所述差分图的像素点平均值；
阈值获取模块，用于获取所述差分图的像素点平均值的阈值；
判断模块，用于判断所述差分图的像素点平均值是否大于所述差分图的像素点平均值的阈值，得到判断结果；
第一确定模块，用于当判断结果表示当所述像素点平均值大于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧的参考帧作为下一帧的参考帧；
第二确定模块，用于当判断结果表示所述像素点平均值小于所述差分图的像素点平均值的阈值时，将所述当前帧作为下一帧图像的参考帧。
8.根据权利要求7所述的一种灰度投影稳像中参考帧更新系统，其特征在于，所述图像获取模块具体包括：
灰度值获取单元，用于获取所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的行灰度投影值和所述当前帧的灰度投影直方图、所述当前帧的参考帧的灰度投影直方图的列灰度投影值。
9.根据权利要求7所述的一种灰度投影稳像中参考帧更新系统，其特征在于，所述阈值获取模块模块具体包括：
惯性测量单元输出角度获取单元，用于获取所述惯性测量单元的输出角度；
图像设备输出角度获取单元，用于获取所述图像设备的输出角度；
输出角度比较单元，用于比较所述图像设备的输出角度和所述惯性测量单元的输出角度；
计算单元，用于根据所述惯性测量单元的输出角度和所述摄像设备的输出角度，得到误差角度值；
阈值计算单元，用于根据所述误差角度值计算所述差分图像素点平均值的阈值。
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Cited By (3)
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|---|---|---|---|---|
| CN110674828A (zh) * | 2018-07-03 | 2020-01-10 | 江威 | 一种归一化眼底图像的方法和装置 |
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040001705A1 (en) * | 2002-06-28 | 2004-01-01 | Andreas Soupliotis | Video processing system and method for automatic enhancement of digital video |
| CN101316368A (zh) * | 2008-07-18 | 2008-12-03 | 西安电子科技大学 | 基于全局特征点迭代的全景稳像方法 |
| CN101383899A (zh) * | 2008-09-28 | 2009-03-11 | 北京航空航天大学 | 一种空基平台悬停视频稳像方法 |
| CN103426182A (zh) * | 2013-07-09 | 2013-12-04 | 西安电子科技大学 | 基于视觉注意机制的电子稳像方法 |
-
2017
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040001705A1 (en) * | 2002-06-28 | 2004-01-01 | Andreas Soupliotis | Video processing system and method for automatic enhancement of digital video |
| CN101316368A (zh) * | 2008-07-18 | 2008-12-03 | 西安电子科技大学 | 基于全局特征点迭代的全景稳像方法 |
| CN101383899A (zh) * | 2008-09-28 | 2009-03-11 | 北京航空航天大学 | 一种空基平台悬停视频稳像方法 |
| CN103426182A (zh) * | 2013-07-09 | 2013-12-04 | 西安电子科技大学 | 基于视觉注意机制的电子稳像方法 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110674828A (zh) * | 2018-07-03 | 2020-01-10 | 江威 | 一种归一化眼底图像的方法和装置 |
| CN110674828B (zh) * | 2018-07-03 | 2023-05-16 | 柯鑫 | 一种归一化眼底图像的方法和装置 |
| CN114331843A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-12 | 苏州思卡信息系统有限公司 | 一种基于灰度直方图的图像拼接方法 |
| CN114331843B (zh) * | 2021-12-28 | 2022-10-04 | 苏州思卡信息系统有限公司 | 一种基于灰度直方图的图像拼接方法 |
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