本文關(guān)鍵詞：基于單目視覺(jué)的電子穩(wěn)像技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)迎來(lái)了一段迅猛發(fā)展的黃金時(shí)期,越來(lái)越多的圖像處理算法相繼被應(yīng)用到汽車的無(wú)人駕駛、環(huán)境智能監(jiān)控以及森林火災(zāi)監(jiān)控等系統(tǒng)中,而在圖像的預(yù)處理階段,電子穩(wěn)像技術(shù)憑借其低成本、高精度等優(yōu)勢(shì)逐漸取代傳統(tǒng)的機(jī)械穩(wěn)像和光學(xué)穩(wěn)像而成為研究熱點(diǎn)。本課題研究了基于單目視覺(jué)的電子穩(wěn)像技術(shù),闡明了算法的基本原理和技術(shù)難點(diǎn)并針對(duì)相關(guān)的技術(shù)難點(diǎn)提出了相應(yīng)的改進(jìn)措施,在相鄰幀之間的運(yùn)動(dòng)估計(jì)問(wèn)題上,本文重點(diǎn)研究了兩種電子穩(wěn)像算法,該算法在實(shí)時(shí)性以及穩(wěn)像效果方面相對(duì)前人研究均有較大提升。綜上,本文主要完成了:(1)針對(duì)主流電子穩(wěn)像算法,課題對(duì)代表點(diǎn)匹配算法RPM、塊匹配算法BMA、灰度投影算法PA等進(jìn)行了仿真對(duì)比,并從原理上分析比較了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn),為課題的深入研究提供了重要的理論基礎(chǔ)。(2)針對(duì)傳統(tǒng)塊匹配算法實(shí)時(shí)性低以及對(duì)運(yùn)動(dòng)物體魯棒性差的問(wèn)題,本文提出了新的十字搜索策略,為算法引入了序貫相似性檢測(cè)、稀疏策略和投票機(jī)理等,有效地改善了傳統(tǒng)塊匹配算法計(jì)算量大、精度不高的缺點(diǎn)。(3)重點(diǎn)研究了不同形式的光流法,對(duì)Moravec角點(diǎn)檢測(cè)算子和Harris角點(diǎn)檢測(cè)算子等進(jìn)行了仿真對(duì)比;利用高斯金字塔原理對(duì)視頻圖像進(jìn)行了多尺度空間變換,以加快算法的處理速度;RANSAC算法極大程度地增強(qiáng)了算法針對(duì)光線變化等特殊情況的魯棒性。本文研究的算法均在VS 2010+OpenCV 2.4.9環(huán)境下使用C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)調(diào)試,小部分通過(guò)MATLAB仿真實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,本文提出的兩種電子穩(wěn)像算法效果穩(wěn)定,實(shí)時(shí)性好,具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,可以作為無(wú)人駕駛、視頻監(jiān)控系統(tǒng)的預(yù)處理部分,改善系統(tǒng)運(yùn)行效果。
【關(guān)鍵詞】：電子穩(wěn)像 塊匹配 角點(diǎn)檢測(cè) 光流法 高斯金字塔 RANSAC
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(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5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3 電子穩(wěn)像技術(shù)的難點(diǎn)16-17
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 電子穩(wěn)像技術(shù)的基本方法19-27
• 2.1 電子穩(wěn)像基本流程19-20
• 2.2 常見(jiàn)電子穩(wěn)像算法介紹20-26
• 2.2.1 灰度投影算法20-21
• 2.2.2 代表點(diǎn)匹配算法21
• 2.2.3 位平面匹配算法21-23
• 2.2.4 塊匹配算法23-24
• 2.2.5 光流場(chǎng)算法24-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于SSDA的塊匹配算法27-42
• 3.1 基于模板的塊匹配算法27-29
• 3.2 搜索策略29-34
• 3.2.1 三步搜索策略29-30
• 3.2.2 四步搜索策略30
• 3.2.3 菱形搜索策略30-31
• 3.2.4 自適應(yīng)十字搜索策略31-34
• 3.3 序貫相似性檢測(cè)34-35
• 3.4 積分圖35-38
• 3.5 全局運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)38-40
• 3.5.1 匹配塊稀疏策略38-39
• 3.5.2 投票法則39-40
• 3.6 本章小結(jié)40-42
• 第4章 基于尺度空間變換的自適應(yīng)光流法42-71
• 4.1 基于梯度的光流場(chǎng)算法介紹42-47
• 4.1.1 光流約束方程42-43
• 4.1.2 Horn-Schunck算法43-45
• 4.1.3 Lucas-Kanade算法45-47
• 4.2 角點(diǎn)檢測(cè)47-56
• 4.2.1 角點(diǎn)、邊緣與平坦區(qū)域47-48
• 4.2.2 Moravec角點(diǎn)檢測(cè)算子48-49
• 4.2.3 Harris角點(diǎn)檢測(cè)算子49-55
• 4.2.4 Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)算子55-56
• 4.3 尺度空間與高斯金字塔56-66
• 4.3.1 圖像尺度空間的建立57-58
• 4.3.2 高斯拉普拉斯算子（LoG）58-61
• 4.3.3 高斯差分算子（DoG）61-64
• 4.3.4 DoG尺度空間極值點(diǎn)的檢測(cè)64-66
• 4.4 隨機(jī)抽樣一致性66-70
• 4.5 本章小結(jié)70-71
• 第5章 電子穩(wěn)像算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)71-78
• 5.1 穩(wěn)像效果的客觀評(píng)價(jià)71-74
• 5.1.1 保真度71-73
• 5.1.2 穩(wěn)像速率73-74
• 5.2 穩(wěn)像效果的主觀評(píng)價(jià)74-78
• 結(jié)論78-80
• 參考文獻(xiàn)80-85
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單85-86
• 致謝86

【相似文獻(xiàn)】

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