摘要
摘 要：针对传统的帧间聚类法提取关键帧存在大量冗余关键帧信息的问题，为了消除视频序列之间的冗余关键帧信息，本文提出改进的帧间聚类算法。首先使用帧间聚类法提取关键帧，其次是使用感知哈希算法区分两帧之间的相似性，将得到的关键帧计算其哈希值，并比较哈希值之间的汉明距离来判断关键帧的冗余关系，进而选择出最佳关键帧。最后以较少的关键帧来表达视频的主要内容，使得拼接工作量大大减少。针对传统算法图像配准提取特征点不精确，鲁棒性低，纹理差的区域很难识别到特征点等问题。本文使用LoFTR算法在图像重叠区域进行特征点检测，能够显著提高特征点的匹配精度。匹配特征点之后，使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法获取单应性矩阵，之后对图像进行变换，实现对图像重叠区域的对齐，再通过加权平局融合算法对图像进行融合，实现对视频序列的无缝拼接。最终得到全景图在标准差和信息熵两个方面与对比实验相比均有提升，对比实验结果证明提出的算法显著改善了拼接的效果。
出版日期
2022年09月27日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
