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块匹配DS算法在视频防抖动中的应用研究

作　者: 尹宾
导　师: 段会川
学　校: 山东师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 防抖动稳像运动估计灰度投影步长自调整块匹配菱形搜索由粗到精
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着现代科技的发展,特别是大规模计算机的诞生,使用计算机来处理现实生活中复杂的问题成为一种发展趋势。图像处理算法的设计正是计算机技术和图像处理技术的最好结合。防抖动技术的研究在不同时期有不同的研究方式,各种方式都有其特点与适用对象。电子设备的发展、计算机相关技术的不断更新以及视频图像处理算法的进一步的完善使得电子防抖动成为防抖动领域研究的重点。与此同时,其它方式的防抖动研究已近成熟,而电子防抖动在处理算法方面仍有许多可以改进的空间。本文即以电子防抖动作为研究对象,对其进行系统的研究。电子防抖动技术充分利用了计算机对大规模数据处理的特点,以及丰富的图形图像算法对图像处理的优势。通过深入调研视频的稳像原理,最终完成对抖动视频的去抖处理。本文首先调研了国内外关于视频防抖动技术的经典算法以及最近几年来关于此领域的最新研究进展,并分析总结了当前防抖动处理技术所涉及到的处理流程、基本概念、参数模型、评判准则等,继而对各处理流程中所使用的主要技术进行了介绍。其中,着重分析了运动估计阶段的各种算法,并从精度和效率两大方面对其进行了剖析,同时总结了目前运动估计算法中普遍存在的问题。在分析前人研究的基础上,本文最终制定了以块匹配算法为主的处理方案,并对块匹配算法中的常用匹配方式进行了分析。相对于运动估计,诸如图像预处理、运动滤波、运动补偿等阶段处于辅助地位,本文对其中涉及到的算法技术做了介绍。我们针对块匹配中的多种搜索算法做了进一步的研究分析,在分析各种算法特点的基础上,最终选择菱形搜索算法(DS算法)作为目标点的搜索算法。之后,在灰度投影算法中,我们提出了一种寻找互相关曲线谷值的新算法,步长自调整搜索算法。相对于目前常用的谷值搜索算法而言,本文所提出的算法最大特点是步长的灵活调整性,既有快速向目标点靠近的特点又有精确定位目标点的优势,避免了在不可能区域的细致搜索。我们将其和三点搜索法分别进行数据实验,通过实验结果的分析表明,新算法在搜寻目标值的过程中所需遍历点的数目有所减少。接下来,本文提出了一种基于灰度投影和块匹配相结合的算法。算法首先使用灰度投影算法进行首次的匹配工作和粗补偿,其中针对灰度投影使用步长自调整搜索算法,可以有效减少计算量。在此,灰度投影算法的作用是为下一步的工作做铺垫。然后使用块匹配做第二次的匹配和精确补偿,其中菱形搜索策略的应用可以有效地提高算法效率。因此,本文的算法体现了一种由粗到精的处理思路。灰度投影和块匹配算法可以很好的配合工作。实验表明,本文算法在保持较高稳像精度的同时有效降低了算法复杂度。最后,对全文工作和今后的研究重点进行了总结和说明。

全文目录

摘要  6-8
ABSTRACT  8-10
第一章绪论  10-14
  1.1 课题的研究背景及意义  10-11
  1.2 电子防抖动技术的研究与发展概况  11-12
    1.2.1 防抖动技术的概况  11
    1.2.2 国内外关于防抖动技术的发展状况  11-12
  1.3 本文的主要研究内容和章节安排  12-14
第二章电子防抖动技术概述  14-21
  2.1 引言  14-16
    2.1.1 防抖动技术的研究分类  14-15
    2.1.2 电子防抖动技术的基本原理与方法  15-16
    2.1.3 电子防抖动的优势及其发展趋势  16
  2.2 运动估计阶段参考帧策略的选择  16-17
    2.2.1 固定帧方式的匹配策略  16
    2.2.2 相邻帧方式的匹配策略  16-17
  2.3 电子防抖动技术中的数学模型  17-18
  2.4 防抖动系统处理效果的评价标准  18-19
    2.4.1 主观评价方法  18
    2.4.2 客观评价方法  18-19
  2.5 本章小结  19-21
第三章电子防抖动处理流程分析研究  21-39
  3.1 引言  21
  3.2 图像预处理阶段的处理技术  21-24
    3.2.1 图像的灰度化处理  21-22
    3.2.2 图像的噪声及去噪算法  22-23
    3.2.3 图像增强技术-直方图均衡化  23-24
  3.3 运动矢量估计算法  24-29
    3.3.1 代表点匹配法(Representative Point Match)  24-25
    3.3.2 投影法(Projection Algorithm)  25-26
    3.3.3 位平面匹配法(Bit Plane Matching)  26-28
    3.3.4 特征法(Feature Match)  28-29
  3.4 运动矢量平滑技术参数滤波  29-31
    3.4.1 低通滤波法  29-30
    3.4.2 均值滤波  30
    3.4.3 卡尔曼滤波( Kalman filter)  30-31
  3.5 运动补偿  31-32
    3.5.1 图像缺失区域信息的处理方法  31-32
  3.6 基于宏块的运动矢量估计算法  32-37
    3.6.1 块匹配算法的基本原理与匹配准则  32-34
    3.6.2 块匹配算法中搜索算法的分析研究  34-37
  3.7 运动估计算法设计中存在的问题  37
  3.8 本章小结  37-39
第四章灰度投影步长自调整搜索算法  39-43
  4.1 算法描述  39-40
  4.2 实验分析  40-41
  4.3 算法的效率分析  41-42
  4.4 本章小结  42-43
第五章基于灰度信息的DS 防抖动算法  43-49
  5.1 引言  43
  5.2 算法总体思想  43-45
  5.3 实验平台及对象选取  45
  5.4 实验中部分Matlab 代码  45
  5.5 实验分析  45-47
  5.6 本章小结  47-49
第六章结论与展望  49-51
  6.1 论文的主要研究内容  49-50
  6.2 进一步的工作展望  50-51
参考文献  51-55
攻读硕士期间发表的学术论文和参加科研情况  55-56
致谢  56

块匹配DS算法在视频防抖动中的应用研究

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