本文關(guān)鍵詞：基于特征提取的圖像穩(wěn)像算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：穩(wěn)像技術(shù)是一種廣泛應(yīng)用的視頻增強(qiáng)技術(shù),其應(yīng)用于存在隨機(jī)抖動(dòng)的拍攝環(huán)境下,能夠解決拍攝畫面不穩(wěn)定造成的畫面質(zhì)量下降的問題。穩(wěn)像技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:機(jī)械穩(wěn)像、光學(xué)穩(wěn)像和電子穩(wěn)像。電子穩(wěn)像應(yīng)用計(jì)算機(jī)原理和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖像穩(wěn)定的目的。相對(duì)于機(jī)械或光學(xué)穩(wěn)像的方法而言,電子穩(wěn)像具有易實(shí)現(xiàn)、成本低、方法靈活、精度高等優(yōu)點(diǎn)。此外,市場上針對(duì)視頻、圖像處理的專用數(shù)字信號(hào)處理器,其性能越來越優(yōu)越,為視頻、圖像的實(shí)時(shí)處理提供了強(qiáng)有力的支持。本文對(duì)電子穩(wěn)像算法進(jìn)行了探討,包括電子穩(wěn)像的原理、運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法以及常用的特征檢測與描述方法等。文章詳細(xì)介紹的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法包括灰度投影法、光流法、相位相關(guān)法和基于圖像特征的方法,并且針對(duì)這些算法的適用情況進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。本文介紹的圖像特征包括SIFT(Scale Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded-Up Robust Features)、ORB(Oriented FAST and Rotated Brief)以及BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)等,并應(yīng)用開源計(jì)算機(jī)視覺庫OpenCV(Open source Computer Vision)和微軟基礎(chǔ)類庫MFC(Microsoft Foundation Classes)設(shè)計(jì)了圖形用戶界面的軟件。該軟件實(shí)現(xiàn)了兩部分的功能:一部分的功能是視頻分幀和改變視頻幀的尺寸,另一部分是實(shí)現(xiàn)了各種特征檢測、描述方法的比較。在前文內(nèi)容的基礎(chǔ)上,本文提出了基于ORB特征的圖像穩(wěn)像算法,并對(duì)算法的性能進(jìn)行了分析。在分析算法的性能時(shí),本文以特征匹配時(shí)計(jì)算出的特征點(diǎn)對(duì)的距離為標(biāo)稱提出了優(yōu)質(zhì)匹配的概念,其核心是距離門限值的選取。在文章的結(jié)論部分采用的性能分析的指標(biāo)包括算法運(yùn)算速度、匹配的特征點(diǎn)數(shù)、優(yōu)質(zhì)匹配的特征點(diǎn)數(shù)和優(yōu)質(zhì)匹配率。對(duì)于距離門限值,本文提出了4種方法,分別是匹配的特征點(diǎn)對(duì)的距離集合的均值、中值、最大值與最小值和的一半以及最小值的2倍。對(duì)這4種取值方法得出的優(yōu)質(zhì)匹配點(diǎn)對(duì)數(shù)量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),結(jié)果表明距離門限取中值時(shí)的效果最好。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文提出的算法在具有運(yùn)算速度優(yōu)勢的基礎(chǔ)上對(duì)視頻圖像幀間存在平移、旋轉(zhuǎn)和縮放運(yùn)動(dòng)時(shí)能夠很好的實(shí)現(xiàn)穩(wěn)像的目的。
【關(guān)鍵詞】：穩(wěn)像算法 特征匹配 ORB 優(yōu)質(zhì)匹配 距離門限
【學(xué)位授予單位】：天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-11
• 1.1 引言9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 主要研究內(nèi)容及論文構(gòu)成10-11
• 第2章 電子穩(wěn)像技術(shù)概述11-14
• 2.1 引言11
• 2.2 電子穩(wěn)像的基本原理及系統(tǒng)框架11-12
• 2.3 攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)的幾何模型12-13
• 2.4 本章小結(jié)13-14
• 第3章 運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法14-24
• 3.1 引言14
• 3.2 灰度投影算法14-17
• 3.2.1 灰度投影算法的原理14-15
• 3.2.2 灰度投影算法的仿真結(jié)果15-17
• 3.3 光流法17-20
• 3.3.1 光流法原理17-18
• 3.3.2 光流法的仿真18-20
• 3.4 相位相關(guān)法20-22
• 3.4.1 相位相關(guān)法的原理20-21
• 3.4.2 相位相關(guān)法的仿真21-22
• 3.5 特征法22-23
• 3.6 本章小結(jié)23-24
• 第4章 特征檢測和描述算法24-33
• 4.1 引言24
• 4.2 SIFT的原理24-26
• 4.3 SURF的原理26-27
• 4.4 ORB的原理27-29
• 4.5 BRISK的原理29-31
• 4.6 FREAK的原理31-32
• 4.7 本章小結(jié)32-33
• 第5章 基于ORB特征的圖像穩(wěn)像算法33-46
• 5.1 引言33
• 5.2 基于ORB特征的圖像穩(wěn)像算法的實(shí)現(xiàn)33-37
• 5.3 基于ORB特征的穩(wěn)像算法的軟件37-41
• 5.4 電子穩(wěn)像算法的比較41-43
• 5.5 距離門限的選取43-45
• 5.6 本章小結(jié)45-46
• 第6章 總結(jié)與展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 致謝50-51
• 申請(qǐng)碩士學(xué)位期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文51

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