顾及动态目标的快速视频拼接

动态目标的场景实时视频拼接是视频拼接中的难点,当运动对象经过视频拼接缝时易发生伪影和错位,而复杂的配准和融合算法又难以满足实时性要求。为了解决该问题,提出了一种顾及动态目标的快速视频拼接算法。针对采集的视频帧,通过ORB算法进行帧间稀疏特征点匹配,YOLOv5分割出左右两帧中的可能运动目标(汽车和行人),再结合光流法判断整个目标区域是否为运动目标区域,然后去除运动目标影响,基于静止区域的特征匹配点对进行帧间单映射H阵估计,得到高精确H矩阵。最后通过最佳缝合线进行影像融合时,基于前面检测出的运动目标区域,使缝合线规避运动目标区域,同时在左右两边分别针对动态目标区域进行更新。算法测试结果表明,每两帧(分辨率1280×720)平均拼接速度可达61ms,拼接效果好于APAP和ELA算法,且具有更快的拼接速度,最终实现了能顾及动态目标影响的快速视频拼接。