復(fù)合運動下的電子穩(wěn)像算法研究.pdf

1、電子穩(wěn)像是基于圖像處理的視頻防抖技術(shù),相比機械和光學(xué)防抖,有很多優(yōu)勢,如其不需要專門硬件平臺支持、算法可移植性強、維護方便,并且能進行在線視頻處理和視頻后期修復(fù)等無法替代的工作。這些特點使電子穩(wěn)像技術(shù)有良好的應(yīng)用前景,目前已在交通、航空、軍事偵查等領(lǐng)域有了不少應(yīng)用。隨著電子器件運行速度快速提升,功耗不斷下降,為電子穩(wěn)像算法的實現(xiàn)提供了越來越出色的硬件支持,進一步促進了這項技術(shù)的工程應(yīng)用,目前電子穩(wěn)像技術(shù)已成為圖像領(lǐng)域內(nèi)的重要研究方向之一

2、。本文研究了電子穩(wěn)像算法的基本原理,分析了主要環(huán)節(jié)中的經(jīng)典算法缺陷,并做出相應(yīng)改進。
　　本文首先推導(dǎo)了相機自由運動下成像平面的移動方程,建立相似變換模型。依次分析運動估計、運動濾波和運動補償三部分的經(jīng)典算法,對算法原理和特點做了總結(jié)。
　　在第三章中研究局部運動向量和全局運動向量的估計。重點對局部運動向量的求取進行深入研究,采用塊匹配和特征匹配兩種方式計算局部運動向量。分析現(xiàn)有塊匹配算法的局限性,提出中心擴展搜索算法,以更

3、優(yōu)越的性能獲得不同抖動范圍下的局部運動向量。應(yīng)用FAST角點作為電子穩(wěn)像局部運動跟蹤的特征點,建立自適應(yīng)閾值調(diào)整策略穩(wěn)定特征點數(shù)目,通過直接匹配方式獲得局部運動偏移量。最后,采用隨機抽樣一致性篩選局部運動向量,應(yīng)用最小二乘法求取全局運動參數(shù)。
　　第四章研究運動濾波和圖像變換問題。主要研究卡爾曼濾波算法在電子穩(wěn)像中的應(yīng)用,采用基于速度變化的狀態(tài)模型,分析固定高斯噪聲下噪聲方差對濾波效果的影響;應(yīng)用帶有遺忘因子的Sage-Husa自