個人導(dǎo)航系統(tǒng)中慣性輔助圖像去運動模糊算法研究.pdf

1、個人導(dǎo)航系統(tǒng)中，隨著移動設(shè)備的小型化、智能化發(fā)展，智能手機拍照攝像方面對圖像清晰化要求越來越高，尤其是對于運動造成的模糊圖像的清晰化處理。在圖像去運動模糊算法研究中，主要有單幀圖像處理算法和多幀圖像處理算法。根據(jù)模糊核 PSF是否可知，又可將其分為盲圖像復(fù)原問題和非盲圖像復(fù)原問題。本文主要研究的是個人導(dǎo)航系統(tǒng)中，動態(tài)捕獲環(huán)境信息圖像時，利用多幀圖像序列的盲圖像復(fù)原問題，且主要研究的算法是利用慣性信息輔助圖像去運動模糊算法。
　　在

2、慣性輔助圖像去運動模糊算法研究中，2010年Joshi團隊最早利用慣性信息輔助圖像去運動模糊實現(xiàn)攝像機的去抖功能，與此同時，柯達中國研究院提出了一種提取隱藏頭文件的算法來實現(xiàn)去運動模糊。2011年卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Myung Hwangbo等人利用陀螺輔助圖像特征跟蹤，實現(xiàn)運動攝像機的自校準和 GPU補償。2013年?indelá?在Joshi算法基礎(chǔ)上采用了相同的方法首次在Android系統(tǒng)三星手機上實現(xiàn)。緊接著，德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)的D

3、aniel Cremers團隊則在iOS系統(tǒng)蘋果手機上實現(xiàn)，并提出了VIO的概念，即利用MIMU輔助攝像機進行測速和測距等工作，相較于傳統(tǒng)的視覺里程計精度更高，實時性更好。本文則考慮個人導(dǎo)航系統(tǒng)中，利用慣性信息匹配多幀圖像序列，進行了慣性輔助圖像去運動模糊相關(guān)的算法研究，具體工作如下：
　?。?）利用微慣性傳感器（Xsens公司開發(fā)的MTi-G-700及Android手機、平板等個人移動設(shè)備自帶的MEMS陀螺儀和加速度計）輔助修正

4、圖像去運動模糊，搭建新的數(shù)學(xué)模型，短時間內(nèi)利用MIMU得到的慣性數(shù)據(jù)來估計攝像機運動的位置、姿態(tài)、速度，修正圖像像素點位置，進行圖像去運動模糊處理，再進行去噪等圖像處理從而解決圖像運動模糊問題，設(shè)計出新的算法，并用 MATLAB仿真驗證其科學(xué)性。
　　（2）在 Windows、Ubuntu、Android等三個操作系統(tǒng)平臺上分析模糊圖像的清晰化復(fù)原處理算法。在 Windows系統(tǒng)中，利用 MATLAB軟件仿真設(shè)計并驗證算法；在 U

5、buntu系統(tǒng)中，利用 ROS平臺離線采集慣導(dǎo)數(shù)據(jù)并拍攝圖像，運行PTAM算法；在Android系統(tǒng)手機平板等移動平臺下利用JNI和NDK實現(xiàn)Java和C++混合編譯從而實現(xiàn)簡單的維納濾波，以及圖像序列與 MIMU采集的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)同步存儲。
　?。?）不同平臺的對比實驗結(jié)果都定性并定量分析了其圖像復(fù)原質(zhì)量，評價指標的結(jié)果基本滿足人類視覺感受，另一方面還討論了圖像質(zhì)量對個人導(dǎo)航系統(tǒng)中環(huán)境信息圖像匹配問題的影響。
　　（4）通過對