Pour résoudre le problème d’alignement automatique haute précision des vidéos monochromes et couleur, une méthode d’alignement pour la première image et les images suivantes a été conçue spécifiquement pour l’alignement vidéo, améliorant la précision tout en garantissant la vitesse d’alignement. Pour la première image, sur la base de la transformation de caractéristiques invariant à l’échelle (SIFT), une amélioration a été apportée en fonction des particularités de la caméra double, permettant un alignement grossier des vidéos monochromes et couleur, augmentant la stabilité et la précision de l’obtention de la matrice d’alignement grossier ; ensuite, en fonction des coefficients de la matrice d’alignement grossier, une correction de la matrice d’alignement a été effectuée pour les vidéos monochromes et couleur selon un modèle de pyramide d’échelle. Pour les images suivantes dans la vidéo, une méthode de correction de translation avec une pyramide à pas a été adoptée, réutilisant la matrice d’alignement corrigée obtenue à partir de la première image, et compensant les erreurs de translation causées par les fluctuations d’offset temporel incertaines et les mouvements de la caméra, ce qui a finalement amélioré l’efficacité et la précision de l’alignement des vidéos monochromes et couleur. Les résultats expérimentaux montrent que, pour des vidéos monochromes et couleur de taille 640×480, l’algorithme proposé dans cet article réduit l’erreur quadratique moyenne d’alignement de la première image de 0,79 % par rapport à l’algorithme SIFT traditionnel, réduit l’erreur des points de marque sur la première image d’environ 1 pixel à un niveau indétectable, et le temps moyen d’alignement des images vidéo consécutives est de 0,357 s, tout en maintenant une erreur des points de marque indétectable, ce qui répond bien aux exigences d’un alignement vidéo automatique, précis, rapide et robuste, pour les vidéos monochromes et couleur.

vision par ordinateur;alignement vidéo;similarité spatio-temporelle;correction haute précision