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电子稳像理论及其应用研究

作　者: 朱娟娟
导　师: 郭宝龙
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 电路与系统
关键词: 电子稳像全局运动估计运动滤波运动补偿运动目标检测帧间差分图像拼接
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 787次
引　用: 25次
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内容摘要

电子稳像技术EIS(Electronic Image Stabilization)是视频处理、计算机视觉等的研究热点,它可以提高运动载体摄像的稳定性和清晰度,在军事领域以及民用摄像领域均有广泛的应用。对于摄像系统尤其是运动载体摄像系统来说,载体姿态的无规则抖动将会导致视频序列的不稳定和模糊现象,而EIS的实质是应用数字图像处理的方法来直接确定图像的偏移并进行运动补偿,从而实现图像重组达到序列的平滑稳定。本文主要以研究EIS为主线,系统研究了稳像关键技术及其理论分析,并针对EIS的基本模块:运动估计模块、运动决定模块和运动补偿模块,进行了深入地研究;尤其是结合应用场景的不同摄像机抖动方式,分类设计了三种电子稳像算法,有针对性的实现各种抖动模式下的全局运动检测和抖动参数补偿;同时,针对传统运动补偿难以跟随摄像扫描并有延迟现象,和补偿图像边界的不完整等问题,文中设计了一种基于自适应滤波的全景图像补偿方法,以提高输出视频的观测质量。最后,将电子稳像的研究成果应用到摄像机运动-目标运动的目标检测领域中,以实现在背景配准下利用帧间差分确定运动目标的目的。本文的主要研究工作及贡献如下:(1)对电子稳像中的运动估计和补偿理论进行了较为详细的分析。首先概述了成像变换原理和图像运动的坐标变换模型;然后对摄像机抖动产生的原因和类型做了详细的分析,指出摄像机各运动方式的统计特性,表明图像背景的全局运动具有良好的一致性,并给出了快速判定帧间运动的方法;接着分别讨论了电子稳像中运动估计和运动补偿的关键技术,并对其理论进行了详细分析,最后总结了电子稳像中的关键问题并提出了改进思路。(2)针对视频序列的小平移抖动,传统块匹配算法速度太慢,且固定分块容易导致过多误匹配的问题,本文利用快速位平面匹配的思路,提出了一种基于分层位平面匹配HBPM (Hierarchical Bit-plane Matching)的电子稳像算法。算法将多分辨率运动估计和位平面匹配相结合,在每层搜索时选择不同的位平面,在减少匹配运算量的同时保证匹配的准确性;且结合运动矢量在层间和层内的相关性,预测搜索起点,并判断其精度来提前结束搜索,从而实现由粗到细地快速平移运动检测;再统计所有子块运动矢量获得最终的全局运动矢量;最后累积检测出的运动参数作为抖动参数以逐帧补偿,以实现稳定视频的输出。实验结果表明,与经典块匹配全搜索算法相比,运动检测速度提高了20倍,且平均误差小于半个像素,稳定视频能够完全去除抖动。(3)针对视频序列的大平移抖动,传统整幅图像的投影算法难以克服局部运动物体的影响,且其全相关搜索策略,会造成计算时间浪费的问题,本文提出了一种基于分区快速投影FPA(Fast Projection Algorithm)的电子稳像算法。首先,对图像进行直方图均衡化,以增强图像的对比度;然后对图像进行分区投影运动估计,排除局部运动区域的影响;同时,在投影曲线相关搜索时,提出了三点自适应搜索策略,使得搜索快速沿着正确的方向找到极小值点;然后对各子区域运动矢量进行中值滤波,确定最终的全局运动矢量;最后对检测的帧间平移运动进行自适应均值滤波,并结合运动矢量修正措施来进行图像的补偿,以实现大平移抖动的去除。实验结果表明,算法检测每帧大平移运动的平均时间12ms,比经典块匹配全搜索提高了10倍,其精度与传统投影算法几乎一致,而计算量仅为1/3,且分区处理提高全局运动估计精度,同时在补偿时考虑摄像系统可能的扫描分量,去除抖动同时跟随扫描运动。(4)针对视频序列的复杂抖动如平移、旋转和变焦运动,传统特征点提取易过于集中于前景运动物体上,匹配步骤复杂导致速度过慢,且将所有特征点直接代入参数计算,从而导致局部点和误匹配点影响计算精度的问题,本文提出了基于特征点迭代的电子稳像算法GPI(Global Points Iteration)。利用Harris算子分区均匀提取参考帧中的特征点,然后采用特征窗匹配以提高匹配速度;并结合摄像机运动方式,对特征点进行预处理,来确定候选全局特征点对,减少无效特征点对的不利影响;再通过最小二乘解的迭代运算,逐步去除位置误差较大的点对,从而大大提高了全局运动估计的精度;最后文中设计了一种基于自适应Kalman滤波的全景图像补偿方法,确定抖动参数并结合图像拼接技术来实现全景补偿,提高输出视频的稳定性和完整性。实验结果表明,该算法对特征点的预处理和迭代步骤,保证了运动检测的全局性,具有较高的精度,与真实值的误差在很小范围内(水平垂直方向均小于0.5像素),且补偿结果能够实时跟随摄像系统的扫描运动,输出稳定完整的视频序列。(5)将电子稳像的关键技术应用于运动目标检测,针对摄像机运动-目标运动的视频序列,其运动目标实时检测存在的主要问题是:帧间直接差分不利于前景运动的保留;简单阈值判断不能自适应分割运动区域,本文结合人眼的视觉特性提出了一种基于帧间补偿的可变块差分算法VCBD (Variant Compensated Block’s Difference)。算法首先通过对相邻帧间进行全局运动估计,并补偿当前帧以实现背景的校正;然后对补偿后的相邻帧进行可变块的差分运算,通过判定块的平均绝对误差来决定是否进行更细划分,直到划分到块的最小尺寸为止;最后将所有误差较大的块在原始图像中标定,结果以外接矩形表示,实现运动目标的检测。实验结果充分证明,对于摄像机扫描和存在抖动的视频序列,VCBD算法均可以实时准确地检测运动目标。

全文目录

摘要  5-8
Abstract  8-15
第一章绪论  15-29
  1.1 引言  15-16
  1.2 研究背景  16-22
    1.2.1 稳像技术作用及分类  16-17
    1.2.2 电子稳像技术的发展及应用  17-20
    1.2.3 电子稳像系统关键技术  20-21
    1.2.4 电子稳像应用于运动目标检测技术  21-22
  1.3 论文选题的意义及主要成果  22-24
  1.4 论文的组织  24-25
  本章参考文献  25-29
第二章电子稳像关键理论分析  29-55
  2.1 引言  29
  2.2 摄像机成像原理和几何分析  29-33
    2.2.1 针孔相机模型及摄像机坐标系  29-30
    2.2.2 图像运动的变换模型  30-33
  2.3 摄像系统运动状态分析  33-38
    2.3.1 序列模糊的分析  33-34
    2.3.2 摄像系统运动的类型  34-35
    2.3.3 帧间运动类型判定  35-38
  2.4 运动估计理论分析  38-42
    2.4.1 运动估计基本原理  38-39
    2.4.2 运动估计的主要方法  39-42
  2.5 运动补偿理论分析  42-50
    2.5.1 传统补偿方式分析  42-43
    2.5.2 运动滤波方法分析  43-50
  2.6 电子稳像的关键问题  50-51
  2.7 本章小结  51-52
  本章参考文献  52-55
第三章小平移抖动的电子稳像算法  55-77
  3.1 引言  55
  3.2 块匹配算法分析  55-62
    3.2.1 块匹配运动估计原理  55-56
    3.2.2 块匹配运动估计准则  56-57
    3.2.3 块匹配运动估计搜索路径  57-60
    3.2.4 块匹配运动估计算法分析  60-62
  3.3 基于分层位平面匹配算法HBPM  62-69
    3.3.1 位平面分解及增强位平面  63-64
    3.3.2 位平面匹配准则  64-65
    3.3.3 分层运动估计的基本原理及实现步骤  65-68
    3.3.4 全局运动矢量提取  68-69
    3.3.5 小平移抖动参数补偿  69
  3.4 实验结果及讨论  69-74
    3.4.1 小平移抖动检测的实验结果及分析  69-73
    3.4.2 输出稳定视频结果及其分析  73
    3.4.3 讨论  73-74
  3.5 本章小结  74-75
  本章参考文献  75-77
第四章大平移抖动的电子稳像算法  77-103
  4.1 引言  77
  4.2 灰度投影算法原理分析  77-78
  4.3 基于分区快速投影算法FPA  78-90
    4.3.1 图像增强预处理  80-82
    4.3.2 图像分区  82-84
    4.3.3 图像灰度值的行列投影  84-85
    4.3.4 三点自适应搜索的基本原理及实现步骤  85-88
    4.3.5 大平移抖动参数补偿  88-90
  4.4 实验结果及讨论  90-99
    4.4.1 图像预处理实验结果及分析  90-92
    4.4.2 三点自适应搜索实验结果及分析  92-94
    4.4.3 子区域运动估计实验结果及分析  94-95
    4.4.4 全局运动估计实验结果及分析  95-97
    4.4.5 运动参数滤波实验结果及分析  97-98
    4.4.6 抖动补偿实验结果及分析  98-99
    4.4.7 讨论  99
  4.5 本章小结  99-101
  本章参考文献  101-103
第五章复杂抖动的电子稳像算法  103-145
  5.1 引言  103
  5.2 特征匹配算法分析  103-111
    5.2.1 特征匹配的基本原理  103-104
    5.2.2 特征量的类型  104-111
  5.3 基于特征点迭代的电子稳像算法GPI  111-130
    5.3.1 特征点提取  111-116
    5.3.2 特征点匹配  116-118
    5.3.3 特征点预处理  118-120
    5.3.4 全局运动参数计算  120-122
    5.3.5 复杂抖动参数补偿  122-130
  5.4 实验结果及讨论  130-140
    5.4.1 特征点选取和匹配的实验结果及分析  130-133
    5.4.2 特征点预处理及迭代的实验结果及分析  133-134
    5.4.3 全局运动估计的实验结果及分析  134-136
    5.4.4 抖动补偿实验结果及分析  136-140
    5.4.5 讨论  140
  5.5 本章小结  140-142
  本章参考文献  142-145
第六章摄像机运动视频中运动目标检测技术  145-166
  6.1 引言  145
  6.2 传统运动目标检测方法分析  145-150
    6.2.1 光流法  146-147
    6.2.2 图像差法  147-149
    6.2.3 基于主动轮廓模型的方法  149-150
    6.2.4 基于颜色的方法  150
  6.3 基于帧间补偿的可变块差分法  150-154
    6.3.1 帧间全局运动补偿  151-152
    6.3.2 帧间可变块差分原理  152-153
    6.3.3 帧间可变块差分法实现步骤  153-154
  6.4 实验结果及其分析  154-162
    6.4.1 帧间补偿前后差分结果比较与分析  154-156
    6.4.2 摄像机扫描序列的运动目标检测结果与分析  156-158
    6.4.3 摄像机抖动序列的运动目标检测结果与分析  158-160
    6.4.4 连续多帧运动目标检测结果与分析  160-162
  6.5 本章小结  162-163
  本章参考文献  163-166
第七章总结与展望  166-169
  7.1 研究工作总结  166-167
  7.2 研究工作展望  167-169
致谢  169-170
博士在读期间的研究成果  170-172

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