資料介紹
針對視頻拼接過程中面臨的許多挑戰(zhàn),如實時性、有動態(tài)物體產(chǎn)生鬼影現(xiàn)象等,提出了一種基于圓形感興趣區(qū)域( ROI)圖像配準結合簡化處理及圖形處理器(GPU)加速的方法。首先,僅在ROI內(nèi)提取特征點,提高了特征檢測效率和匹配準確率。其次,為進一步降低時間開銷,滿足視頻處理實時性需求,采用了兩種策略:一方面,通過簡化處理僅對首幀作圖像配準,后續(xù)幀利用得到的單應性矩陣進行圖像融合;另一方面,利用CPU多核實現(xiàn)并行化硬件加速。此外,當視場中有動態(tài)物體時,采用圖形分割和多頻帶圖像融合算法,有效地消除了鬼影。實驗對兩路640×480的視頻進行拼接,該方法的處理速度可達27.8幀/秒。相對于基于加速魯棒特征(SURF)算法的視頻拼接方法,效率提高了26. 27倍;相對于基于帶方向的加速分段測試特征提取結合旋轉(zhuǎn)的二進制魯棒獨立元素特征描述(ORB)算法的視頻拼接方法,效率提高了11. 57倍。實驗結果表明,該方法可將多路視頻實時地拼接為高質(zhì)量的大場景視頻。
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