本文選題：船載視頻 + 電子穩(wěn)像　； 參考：《大連海事大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：船載移動視頻技術(shù)能夠彌補船舶自動識別系統(tǒng)和雷達(dá)在海上弱小目標(biāo)探測方面的不足,提高船舶的情景感知能力。然而,船載視頻系統(tǒng)受船舶六自由度運動和振動等因素的影響,會產(chǎn)生顛簸和搖擺導(dǎo)致圖像抖動,不利于目標(biāo)檢測、跟蹤和識別。因此,本文研究船載移動視頻的電子穩(wěn)像方法,濾除圖像抖動,為目標(biāo)檢測、跟蹤和識別等應(yīng)用提供穩(wěn)定的視頻數(shù)據(jù)。本文首先分析了船載移動視頻特征,其次實現(xiàn)了慣性數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)的同步采集,最后分別研究了基于特征點匹配和振動測量以及基于海天線檢測和遺傳算法的船載移動視頻電子穩(wěn)像算法。在船載移動視頻特征分析方面,利用慣性傳感器測量船舶和攝像機(jī)振動特征,并探究其內(nèi)在關(guān)系,結(jié)合攝像機(jī)成像模型,分析了圖像序列的運動機(jī)理,為電子穩(wěn)像研究奠定了理論基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)采集方面,利用慣性傳感器控制攝像機(jī)曝光的方式,實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步采集,為基于慣性數(shù)據(jù)的電子穩(wěn)像方法的研究提供了試驗基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)同步的基礎(chǔ)上,首先研究了基于特征點匹配和振動測量的電子穩(wěn)像算法,提出了自適應(yīng)Harris角點檢測算法,利用K均值算法自適應(yīng)選取目標(biāo)周圍強度大且穩(wěn)定的角點,基于角點的運動特征,提出了基于傅里葉級數(shù)曲線擬合和基于振動測量的運動濾波算法,試驗表明,圖像序列的均方誤差大約降低了 68%;其次,研究了基于海天線檢測和遺傳算法的電子穩(wěn)像算法,提出了基于慣性測量和Hough變換融合的海天線檢測算法,根據(jù)當(dāng)前幀海天線位置和角度,結(jié)合幀間攝像機(jī)慣性數(shù)據(jù),預(yù)測下一幀海天線區(qū)域,試驗表明,海天線檢測區(qū)域面積縮小了 80%-96%,檢測準(zhǔn)確率達(dá)到100%;此外,利用相鄰幀海天線運動估算圖像運動矢量,建立了圖像低頻晃動濾波模型,利用遺傳算法對模型進(jìn)行求解,該模型可實現(xiàn)在圖像損失一定的情況下,穩(wěn)像效果最佳,試驗表明,穩(wěn)像處理后圖像序列的均方誤差降低了 36%-62%。本文研究成果提高了船載移動視頻的穩(wěn)定性,提升船舶避碰、防海盜以及海上遇險船舶和落水人員的搜尋救助能力,對保障海上人命財產(chǎn)安全發(fā)揮重要作用。
[Abstract]:Shipborne mobile video technology can make up for the shortage of ship automatic recognition system and radar in detecting small and weak targets at sea and improve the capability of ship's scene perception. However, the shipborne video system is affected by the motion and vibration of the ship with six degrees of freedom, which will lead to the image jitter, which is not conducive to target detection, tracking and recognition. Therefore, this paper studies the electronic image stabilization method of shipborne mobile video, filters image jitter, and provides stable video data for target detection, tracking and recognition applications. In this paper, we first analyze the characteristics of ship moving video, and then realize the synchronous acquisition of inertial data and video data. Finally, the electronic image stabilization algorithms based on feature point matching and vibration measurement, sea antenna detection and genetic algorithm are studied respectively. In the aspect of ship moving video feature analysis, the vibration characteristics of ship and camera are measured by inertial sensor, and the intrinsic relationship is explored. The motion mechanism of image sequence is analyzed by combining the camera imaging model. It lays a theoretical foundation for the study of electronic image stabilization. In the aspect of data acquisition, the method of controlling camera exposure by inertial sensor is used to realize synchronous data acquisition, which provides the experimental basis for the research of electronic image stabilization method based on inertial data. On the basis of data synchronization, the electronic image stabilization algorithm based on feature point matching and vibration measurement is studied, and an adaptive Harris corner detection algorithm is proposed. The K-means algorithm is used to adaptively select the strong and stable corner around the target. Based on the motion characteristics of corner points, a motion filtering algorithm based on Fourier series curve fitting and vibration measurement is proposed. The experimental results show that the mean square error of image sequence is reduced by 68%. The electronic image stabilization algorithm based on sea antenna detection and genetic algorithm is studied. A sea antenna detection algorithm based on the fusion of inertial measurement and Hough transform is proposed. According to the position and angle of the current frame sea antenna, the camera inertia data between frames are combined. The prediction of the next frame area of sea antenna shows that the area of detection area of sea antenna is reduced by 80% -96 and the detection accuracy is 100%. In addition, the image motion vector is estimated by the motion of adjacent frame sea antenna, and the image low frequency sloshing filter model is established. The genetic algorithm is used to solve the model. The model can achieve the best image stabilization effect under the condition of certain image loss. The experiment shows that the mean square error of image sequence after image stabilization is reduced by 36-62. The research results of this paper improve the stability of shipborne mobile video, enhance the ship collision avoidance, anti-piracy, ships in distress and drowning personnel search and rescue ability, and play an important role in ensuring the safety of life and property at sea.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U665.2;TP391.41

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本文編號：1918544