一种改进的高精度视频帧间匹配算法

文章摘要：，利用参数把第二帧图像中所有的点都变换到第一帧图像上，反变换后的点坐标用X’,Y’表示，则： （3） 判断准则：如果某一点变换到第一帧图像上能和它在第一帧图像上的对应点重合或者基本重合（位移值小于1象素），即： （4） 那它们就是该变换确定的一对对应点。若对应点的个数占区域中全部点个数的比例达到一定的阈值（人工选定），那就认为这组变换关系是可接受的。利用经该变换确定的所有对应点即内点以最小二乘的方法去重新求解运动参数，至此匹配点检验结束，不再向下计算。若对应点比例不能达到要求，则重新选择一组

一种改进的高精度视频帧间匹配算法,标签：电子小制作,http://www.88dzw.com
，利用参数把第二帧图像中所有的点都变换到第一帧图像上，反变换后的点坐标用X’,Y’表示，则：

                                 （3）
 
　　判断准则：如果某一点变换到第一帧图像上能和它在第一帧图像上的对应点重合或者基本重合（位移值小于1象素），即：

                     （4）
 
　　那它们就是该变换确定的一对对应点。若对应点的个数占区域中全部点个数的比例达到一定的阈值（人工选定），那就认为这组变换关系是可接受的。利用经该变换确定的所有对应点即内点以最小二乘的方法去重新求解运动参数，至此匹配点检验结束，不再向下计算。若对应点比例不能达到要求，则重新选择一组点，再去计算它们所对应的运动参数。如果对于每一组求出的运动参数，对应点的比例都达不到设定的阈值，则判定这两帧图之间不存在匹配关系。

4、实验结果及分析

　　在实验中，视频图像大小为884×662，视频帧率为25fps，计算机配置为AMD Athlon(tm) 64×2 Dual Core Processor 5000+，内存2.00GB。图3为欧式距离判别法的一次粗匹配得到的匹配点，其中（a）、（b）分别为在两帧图像中得到的匹配点，（c）表示特征点在两帧图像中的点位移，可以看出，绝大多数点位移是微小的，故（c）中的长线表示点位移值较大，证明该匹配点为误配点。

           

                   （a）　　　　（b） 　　　（c）
                 图3 欧式距离判别法的一次粗匹配结果

　　图4为经过RANSAC法的二次精确匹配得到的匹配结果，由4（c）可得，经过二次匹配，去掉了一次粗匹配中错配的点和由于局部运动造成的有误差的匹配点，得到了完全正确的匹配结果。表1 给出了用传统欧式距离判别算法和本文的欧式距离—RANSAKC二次匹配法对视频帧间图像进行SIFT特征匹配所得结果。

                

                       （a） 　　　（b） 　　　（c）

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