基于关键帧Haar小波分解和SURF特征的视频拼接研究

• 作 者: 马超 陈子豪 宋洁云 谢从华
• 机 构: 常熟理工学院计算机科学与工程学院
• 出 处: 常熟理工学院学报
• 发表日期: 2019年05期
• 关键词: SURF 视频拼接 小波分解 几何校正 SURFvideo stitchingwavelet decompositiongeometry correction
• 基金项目: 2018年江苏省大学生创新创业训练计划项目“基于上下文约束的视频配准融合研究”(201810333050X),2019年江苏省大学生创新创业训练计划项目“基于fasttext深度学习的专利文本快速分类研究”(201910333022Z),国家自然科学基金项目“基于非参数密度模型和粗糙集的多模态医学图像处理关键技术研究”(61402204).

针对当前视频拼接速度较慢的问题,提出了一种基于关键帧Haar小波分解和SURF特征的视频拼接方法.首先,利用差分法提取视频关键帧并用Haar小波分解向下抽样降低图像分辨率;其次,几何校正关键帧小波分解的低通滤波图像;再次,基于低通滤波图像的SURF特征实现图像配准;最后,基于渐入渐出的融合算法实现图像融合.实验结果表明,本文方法在保证拼接质量的前提下可以大大提高视频拼接速度.