一种改进的高精度视频帧间匹配算法

文章摘要： 图4 经过RANSAC法二次匹配检验得到的匹配结果 表1 欧式距离法和RANSAC二次匹配法的视频帧间图像特征匹配结果比较 经过对该段视频430帧图像的处理，得出单纯采用欧式距离匹配算法得到的平均正确匹配率为96.2%，平均峰值信噪比为21.8541dB，其中单次正确匹配率100%的帧数为8帧，而本文所用的欧式距离-RANSAC两次匹配法的平均正确匹配率为98.8%，平均峰值信噪比为31.2271dB，单次正确匹配率100%的帧数为349帧，有效地减少了误配点数，根据峰值信噪比（PSNR）值可以看出视频帧间图像的匹配精度得到了显著提高。5、结论本文研究

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           图4 经过RANSAC法二次匹配检验得到的匹配结果
 
表1 欧式距离法和RANSAC二次匹配法的视频帧间图像特征匹配结果比较

          
　　经过对该段视频430帧图像的处理，得出单纯采用欧式距离匹配算法得到的平均正确匹配率为96.2%，平均峰值信噪比为21.8541dB，其中单次正确匹配率100%的帧数为8帧，而本文所用的欧式距离-RANSAC两次匹配法的平均正确匹配率为98.8%，平均峰值信噪比为31.2271dB，单次正确匹配率100%的帧数为349帧，有效地减少了误配点数，根据峰值信噪比（PSNR）值可以看出视频帧间图像的匹配精度得到了显著提高。

5、结论

　　本文研究了视频帧间图像特征的提取和匹配问题，采用关键点SIFT特征向量的欧式距离判定视频中某两帧图像的特征点相似性进行粗略匹配，通过采用RANSAC法的二次精确匹配算法最大限度地减少噪声及外点的影响，从而解决粗匹配中的误匹配点问题。仿真试验表明，该算法能够有效地解决仅采用欧式距离判别法进行匹配时的误匹配问题，显著地提高视频帧间图像的匹配精度，同时仿真试验还显示出该算法具有较强的鲁棒性。

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