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Robust Digital Image Stabilization Using Feature Tracking

机译:使用特征跟踪的鲁棒数字图像稳定

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摘要

This paper presents a new robust digital image stabilization (DIS) algorithm which uses well-tracked feature points to estimate the motion between two consecutive frames. The motion prediction with the Kalman filter is incorporated into the Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) tracker to further speed up the tracking process. A new scheme is proposed to adaptively update the Kalman filter. Simulation results show that the proposed algorithm can speed up the tracking process and obtain more stabilized performance.
机译:本文介绍了一种新的鲁棒数字图像稳定(DIS)算法,它使用良好跟踪的特征点来估计两个连续帧之间的运动。使用Kalman滤波器的运动预测结合到Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)跟踪器中,以进一步加速跟踪过程。提出了一种新的方案,可自适应更新卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该算法可以加快跟踪过程并获得更稳定的性能。

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