發(fā)布時(shí)間：2020-09-25 19:06

　　 無人機(jī)作為新興航空檢測(cè)平臺(tái),以成本低、靈活高效為特點(diǎn),可以方便地采集視頻數(shù)據(jù)。其在偵查監(jiān)控、全景拍攝、救援搜索和自然資源監(jiān)控等領(lǐng)域,有廣泛的應(yīng)用,逐漸成為各國研究的熱點(diǎn)。無人機(jī)在飛行過程中,由自身機(jī)體或自然環(huán)境引起的抖動(dòng)會(huì)嚴(yán)重影響拍攝效果,降低所拍攝資源的價(jià)值。并且很多拍攝資源具有時(shí)效性,需要及時(shí)地獲取有效的航拍視頻以方便后續(xù)研究和使用。因此,快速實(shí)時(shí)的數(shù)字穩(wěn)像技術(shù)有很好的應(yīng)用前景。數(shù)字穩(wěn)像的過程主要包括運(yùn)動(dòng)估計(jì)、運(yùn)動(dòng)濾波和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。本文依據(jù)立體幾何模型、圖像匹配和迭代濾波等技術(shù),提出了一種穩(wěn)定高效的實(shí)時(shí)數(shù)字穩(wěn)像方法。該方法在傳統(tǒng)的穩(wěn)像原理和實(shí)現(xiàn)方法上,結(jié)合無人機(jī)航拍特點(diǎn)和實(shí)際拍攝環(huán)境,以視頻當(dāng)前幀的前一幀為基準(zhǔn)進(jìn)行穩(wěn)像處理,從第一幀開始用迭代方式計(jì)算達(dá)到流暢穩(wěn)定的效果,將改進(jìn)的AG AST(Adaptive and Generic Corner Detection Based on the Accelerated Segment Test)算法與改進(jìn)的自適應(yīng)Kalman濾波器相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)航拍視頻的實(shí)時(shí)穩(wěn)像。文本的主要工作有:(1)提出使用改進(jìn)AGAST算法的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方式,增加尺度不變能力,可以檢測(cè)尺度空間上的圖像特征點(diǎn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),數(shù)字穩(wěn)像的算法耗時(shí)主要在運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)。AGAST算法基于圖像的靜態(tài)結(jié)構(gòu)特征,利用二叉決策樹判斷是否為特征點(diǎn),相比于傳統(tǒng)的特征提取算法其計(jì)算速度極快。由于AGAST算法本身不具有尺度不變性,難以感知不同距離的同一特征,不能很好地適用于無人機(jī)視頻圖像的特征檢測(cè)。本文結(jié)合了高斯尺度金字塔,由高斯算子LoG(Laplace of Gaussian)創(chuàng)建尺度空間,在每一層上計(jì)算AGAST特征,使其具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變形和光照不變性。使用預(yù)處理模板提前過濾非特征點(diǎn),加速檢測(cè)過程。利用FREAK(Fast Retina Key Point)模板做二進(jìn)制編碼的特征描述,相比傳統(tǒng)的多維向量特征描述方式,二進(jìn)制描述方法計(jì)算和特征匹配速度更快。然后使用漢明距離配對(duì)特征點(diǎn),結(jié)合仿射變換模型估算幀間運(yùn)動(dòng)方式。(2)利用RANSAC(Random Sample Consensus)準(zhǔn)則剔除誤匹配點(diǎn),精簡(jiǎn)匹配點(diǎn)集合,實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)。精準(zhǔn)的運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)可以方便后續(xù)迭代計(jì)算,適合于實(shí)時(shí)計(jì)算。無人機(jī)航拍視頻范圍大,視角廣,每一幀內(nèi)含的信息量多,基于二進(jìn)制描述符的漢明距離匹配方式會(huì)產(chǎn)生誤匹配點(diǎn)。為了保證匹配準(zhǔn)確性和計(jì)算速度,同時(shí)分離前景區(qū)域和背景區(qū)域,采用RANSAC算法剔除誤匹配點(diǎn)和多維相似匹配點(diǎn),排除圖像噪聲的干擾提升運(yùn)動(dòng)估計(jì)的速度和精度。(3)為了防止濾波發(fā)散現(xiàn)象,提出自適應(yīng)的Kalman濾波器平滑視頻運(yùn)動(dòng)曲線,獲得穩(wěn)定的穩(wěn)像結(jié)果。運(yùn)動(dòng)矢量包括主動(dòng)運(yùn)動(dòng)分量和抖動(dòng)分量,可以把抖動(dòng)分量看作一種噪聲干擾,使用Kalman濾波濾除抖動(dòng)矢量,得到無人機(jī)主動(dòng)運(yùn)動(dòng)矢量。Kalman濾波是基于運(yùn)動(dòng)連續(xù)性的時(shí)域?yàn)V波器,以時(shí)序迭代的方式計(jì)算,不需要?dú)v史信息記錄,尤其適合于實(shí)時(shí)處理。但在實(shí)際應(yīng)用中,對(duì)狀態(tài)噪聲的估計(jì)不足容易產(chǎn)生誤差,這種誤差的累積會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的發(fā)散現(xiàn)象,影響整個(gè)視頻的穩(wěn)像效果。通過時(shí)變?cè)肼暪烙?jì)器,用新息序列判斷濾波器狀態(tài),實(shí)時(shí)地計(jì)算并修正噪聲方差矩陣,以達(dá)到自適應(yīng)的效果。可以有效規(guī)避發(fā)散,收斂濾波器,輸出穩(wěn)定的視頻序列。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)的特征檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)濾波方法相比,本文算法效果顯著,在連續(xù)視頻序列處理時(shí)能穩(wěn)定有效地消除視頻抖動(dòng)、魯棒性強(qiáng),可以有效地應(yīng)用于無人機(jī)航拍視頻的穩(wěn)像處理,并且計(jì)算速度快,能夠有效地應(yīng)用于實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)。在無人機(jī)廣大的應(yīng)用背景下,如地震救援、天氣預(yù)警、森林火災(zāi)防控和植被觀測(cè)等方面,該穩(wěn)像算法有廣泛的應(yīng)用市場(chǎng)。
【學(xué)位單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TN713
【部分圖文】：

２．１數(shù)字穩(wěn)像技術(shù)研究分析逡逑數(shù)字穩(wěn)像系統(tǒng)包括了圖像預(yù)處理、圖像匹配、運(yùn)動(dòng)估計(jì)、運(yùn)動(dòng)濾波和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)葞族义蟼�(gè)部分，如圖２－１所示。逡逑Ｉ——圖像邐——１＼邐圖像邐——１＼邐運(yùn)動(dòng)邐——１＼邐運(yùn)動(dòng)邐——運(yùn)動(dòng)邐——Ｎ逡逑１￣NB邐預(yù)處理邐一＾邐匹配邐一Ｚ邐估計(jì)邐一／邐濾波邐一Ｚ邐補(bǔ)償邐一ｉ／逡逑圖２－１數(shù)字穩(wěn)像系統(tǒng)逡逑預(yù)處理是對(duì)原生視頻進(jìn)行降噪，提升視頻幀效果，減少噪聲的干擾。然后對(duì)視頻序逡逑列的每一幀進(jìn)行配準(zhǔn)，標(biāo)記特征，計(jì)算相鄰幀的位移。圖像匹配是以特征矢量、灰度值逡逑或頻率分量等圖像信息，配對(duì)視頻中的相鄰圖像，計(jì)算運(yùn)動(dòng)矢量，估算運(yùn)動(dòng)方向［２２］。運(yùn)逡逑動(dòng)濾波是對(duì)濾除的運(yùn)動(dòng)矢量中的隨機(jī)抖動(dòng)分量，使視頻的相鄰巾貞按照主動(dòng)運(yùn)動(dòng)的方向發(fā)逡逑展［２３］。運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償是將原圖像用估計(jì)的運(yùn)動(dòng)位移量進(jìn)行反向補(bǔ)償，得到修復(fù)后的圖像，最逡逑終輸出穩(wěn)定的視頻［２４］。逡逑其中運(yùn)動(dòng)矢量的計(jì)算速度對(duì)整體穩(wěn)像的速度影響很大，而且直接決定了運(yùn)動(dòng)估計(jì)的逡逑好壞。運(yùn)動(dòng)矢量的計(jì)算基于圖像匹配算法，不同的匹配算法各有優(yōu)劣。目前常用的運(yùn)動(dòng)逡逑估計(jì)算法有：灰度投影法、光流法、塊匹配法和特征匹配等［２５］�；叶韧队胺ㄊ腔谙袼劐义匣叶戎档姆椒�

這種變換方式稱為投影變換（Ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ邋Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）邋［４＜。投影變換又名單應(yīng)性，是逡逑幾何中的一個(gè)概念。單應(yīng)性是一個(gè)從實(shí)射影平面到射影平面的可逆變換，直線在該變換逡逑下仍映射為直線，其變換規(guī)則如圖２－２所示。逡逑＃影中心逡逑原圖象_L逡逑圖２－２投影變換逡逑投影變換是二維圖形關(guān)于齊次三維坐標(biāo)系的線性變換，通常用于觀察視點(diǎn)改變的圖逡逑像變化。在圖像任意點(diǎn)通過投影變換到圖像（Ｘ＇，，）的過程可以表示為式（２－３），其逡逑＾＾１１邐２邐＾＾１３逡逑中Ｍ＝邐ａ２１邐ａ２２邐＾２３是ｈｏｍｏｇｒａｐｈ單應(yīng)矩陣，表不變換方式。逡逑ａ３ｌ邐ａ３２邐ａ３３＿逡逑ｘ＇邐ａｕ邐ａｌ２邐ａ１３邐ｘ逡逑／邋＝邐ａ２２邐ａ２３邐ｙ邐（２－３）逡逑ｍ＂邐ａ３］邐ａ３２邐ａ３３邐１逡逑并且其滿足關(guān)系式（２－４）和（２－５）。逡逑ｘ）ｎｘ邋＋邋ｗ邋＋邋“３】邐（２＿４）逡逑ｗ＇邋ａｕｘ邋＋邋ａ２３ｙ邋＋邋ａ３３逡逑ｙ邋＾ａｎｘ＾ａ２２ｙ＾ａｎ逡逑ｗ，邋ａｌ３ｘ邋＋邋ａ２３ｙ邋＋邋ａ３３逡逑剛體變換、仿射變換和投影變換的比較如圖２－３所示。逡逑□邋0□0逡逑原圖像邐剛體變換邐仿射變換邐投影變換逡逑圖２－３變換方式比較逡逑－９－逡逑

這種變換方式稱為投影變換（Ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ邋Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）邋［４＜。投影變換又名單應(yīng)性，是逡逑幾何中的一個(gè)概念。單應(yīng)性是一個(gè)從實(shí)射影平面到射影平面的可逆變換，直線在該變換逡逑下仍映射為直線，其變換規(guī)則如圖２－２所示。逡逑＃影中心逡逑原圖象_L逡逑圖２－２投影變換逡逑投影變換是二維圖形關(guān)于齊次三維坐標(biāo)系的線性變換，通常用于觀察視點(diǎn)改變的圖逡逑像變化。在圖像任意點(diǎn)通過投影變換到圖像（Ｘ＇，，）的過程可以表示為式（２－３），其逡逑＾＾１１邐２邐＾＾１３逡逑中Ｍ＝邐ａ２１邐ａ２２邐＾２３是ｈｏｍｏｇｒａｐｈ單應(yīng)矩陣，表不變換方式。逡逑ａ３ｌ邐ａ３２邐ａ３３＿逡逑ｘ＇邐ａｕ邐ａｌ２邐ａ１３邐ｘ逡逑／邋＝邐ａ２２邐ａ２３邐ｙ邐（２－３）逡逑ｍ＂邐ａ３］邐ａ３２邐ａ３３邐１逡逑并且其滿足關(guān)系式（２－４）和（２－５）。逡逑ｘ）ｎｘ邋＋邋ｗ邋＋邋“３】邐（２＿４）逡逑ｗ＇邋ａｕｘ邋＋邋ａ２３ｙ邋＋邋ａ３３逡逑ｙ邋＾ａｎｘ＾ａ２２ｙ＾ａｎ逡逑ｗ，邋ａｌ３ｘ邋＋邋ａ２３ｙ邋＋邋ａ３３逡逑剛體變換、仿射變換和投影變換的比較如圖２－３所示。逡逑□邋0□0逡逑原圖像邐剛體變換邐仿射變換邐投影變換逡逑圖２－３變換方式比較逡逑－９－逡逑

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 阮珊珊;;尺度空間在園林景觀中應(yīng)用[J];花卉;2017年06期

2 馮侖;;高架橋下藏著微縮城市[J];新城鄉(xiāng);2017年06期

3 王蘭;;小尺度空間城市與人的心理感受關(guān)系[J];藝術(shù)教育;2011年01期

4 孫劍,徐宗本;計(jì)算機(jī)視覺中的尺度空間方法[J];工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);2005年06期

5 胡隆華,霍然,李元洲,王浩波;大尺度空間中煙氣運(yùn)動(dòng)工程分析的多單元區(qū)域模擬方法[J];中國工程科學(xué);2003年08期

6 劉利釗;洪江水;劉莉莉;朱順痣;尹華一;許華榮;;面向大數(shù)據(jù)圖像處理的尺度空間挖掘算法及應(yīng)用[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2015年11期

7 肖國強(qiáng);劉建平;;一種基于非線性尺度空間的視頻對(duì)象分割方法[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2007年03期

8 劉海華;陳州徽;謝長(zhǎng)生;;基于形態(tài)學(xué)尺度空間的多尺度圖像分割研究[J];計(jì)算機(jī)工程;2006年11期

9 王宋;楊永新;魯昌兵;陳迎鋒;;大尺度空間輻射場(chǎng)計(jì)算減方差技術(shù)研究[J];核動(dòng)力工程;2018年06期

10 陳蘇婷;王卓;王奇;;基于非線性尺度空間的航拍場(chǎng)景分類[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2017年10期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 胡巍;張桂林;陳朝陽;;一種基于尺度空間理論的高斯平滑方法[A];1998年中國智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1998年

2 楊佳華;郭彤穎;馮群;劉淑娟;李峰;;一種基于曲率尺度空間的局部閾值角點(diǎn)檢測(cè)方法[A];第十屆沈陽科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（信息科學(xué)與工程技術(shù)分冊(cè)）[C];2013年

3 周艷蕊;邵長(zhǎng)波;;PIV技術(shù)在大尺度空間的應(yīng)用研究[A];2005年山東省制冷空調(diào)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

4 祁凱;吳秀清;王鵬偉;尹葉飛;;一種基于高斯尺度空間的遙感圖像匹配算法[A];第十三屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

5 鄒建成;范興華;;基于尺度空間的醫(yī)學(xué)圖像特征分析[A];第四屆全國幾何設(shè)計(jì)與計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

6 歐陽麗;;美國加州城市總體規(guī)劃環(huán)評(píng)制度背景及案例研究[A];轉(zhuǎn)型與重構(gòu)——2011中國城市規(guī)劃年會(huì)論文集[C];2011年

7 蘇培峰;李夕海;劉代志;孟亮;;基于尺度選擇的單陣源次聲檢測(cè)研究[A];國家安全地球物理叢書（十二）——地球物理與信息感知[C];2016年

8 許可樂;吳云坤;豐一流;唐濤;蔣詠梅;;非線性尺度空間局部不變特征提取[A];第十七屆計(jì)算機(jī)工程與工藝年會(huì)暨第三屆微處理器技術(shù)論壇論文集（上冊(cè)）[C];2013年

9 張恒;李立春;于起峰;;一種目標(biāo)區(qū)域最佳橢圓描述確定方法[A];2007年光電探測(cè)與制導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用研討會(huì)論文集[C];2007年

10 杜佳;于婷;孫慶杰;;基于圖像的印象派繪畫生成[A];圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——第三屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前3條

1 張玉書;合理營造住區(qū)休憩空間[N];中國花卉報(bào);2004年

2 孫艷梅;文化底蘊(yùn)托起建筑價(jià)值[N];中國建設(shè)報(bào);2004年

3 潤澤 編譯;改造提升 致敬經(jīng)典[N];中國花卉報(bào);2018年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李精忠;尺度空間地圖多重表達(dá)的面向?qū)ο髷?shù)據(jù)模型研究[D];武漢大學(xué);2009年

2 袁偉;基于高斯尺度空間火災(zāi)圖像局部特征提取與主動(dòng)式識(shí)別方法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 師碩;圖像局部不變特征及應(yīng)用研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2014年

4 楊志勇;基于概率描述的宏觀尺度空間均化流域水文模型研究[D];清華大學(xué);2007年

5 胡俊華;圖象局部不變特征及其應(yīng)用研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

6 肖若秀;造影圖像的冠脈結(jié)構(gòu)識(shí)別與匹配方法研究[D];北京理工大學(xué);2014年

7 劉立;基于多尺度特征的圖像匹配與目標(biāo)定位研究[D];華中科技大學(xué);2008年

8 張潔玉;圖像局部不變特征提取與匹配及應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2010年

9 鄧成;基于局部特征的魯棒圖像水印技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

10 陳安;柔性印制電路板自動(dòng)生產(chǎn)設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 葛林;基于尺度空間的無人機(jī)影像實(shí)時(shí)穩(wěn)像方法研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2019年

2 陳佳鐘;光場(chǎng)尺度空間局部深度估計(jì)的全局優(yōu)化技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2019年

3 王煜堯;基于尺度空間的圖像特征生成方法研究[D];河南師范大學(xué);2018年

4 鞏曉倩;基于SOC的3D重建中SIFT算法的研究[D];東北大學(xué);2016年

5 呂杰;城市小尺度空間的認(rèn)知與景觀營造探析[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);2017年

6 高培培;小尺度空間水景設(shè)計(jì)理念及營造技術(shù)的研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

7 周姣;基于尺度空間的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];陜西師范大學(xué);2016年

8 張秋香;城市濱水區(qū)小尺度空間體驗(yàn)式景觀設(shè)計(jì)研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2014年

9 包翔;基于尺度空間理論的自適應(yīng)圖像分割研究[D];江蘇大學(xué);2016年

10 包嘉琦;基于尺度空間理論的圖像特征提取技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2017年

本文編號(hào)：2826944