發(fā)布時間：2020-08-23 21:10

【摘要】：煤礦井下車載攝像系統(tǒng)在拍攝視頻時容易受到載體自身抖動與外界環(huán)境的干擾,導(dǎo)致獲取的視頻監(jiān)控畫面失穩(wěn),而這種失穩(wěn)的視頻序列對礦區(qū)的安全生產(chǎn)、發(fā)生事故后的報警以及后續(xù)的圖像處理等也帶來了一定的困難,所以提高視頻的穩(wěn)定性對于煤礦井下的安全作業(yè)有不可忽視的重要意義。穩(wěn)像技術(shù)的宗旨就是減輕攝像載體自身的抖動對所拍攝的視頻帶來的干擾,本文對電子穩(wěn)像算法的基本原理進(jìn)行了研究,并對主要環(huán)節(jié)中應(yīng)用到的經(jīng)典算法進(jìn)行了分析,后面提出以基于特征匹配的電子穩(wěn)像算法為重點(diǎn)研究對象,所研究的主要內(nèi)容和成果如下:本文在前兩章中對攝像機(jī)在自由運(yùn)動下的成像原理進(jìn)行了推導(dǎo),并探討了穩(wěn)像系統(tǒng)的基本原理以及圖像運(yùn)動的變換模型。在第三章中對穩(wěn)像系統(tǒng)中的三大環(huán)節(jié):運(yùn)動估計、運(yùn)動濾波以及運(yùn)動補(bǔ)償中所使用的經(jīng)典算法進(jìn)行了原理分析以及優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)。運(yùn)動估計算法的精度以及實(shí)時性對穩(wěn)像系統(tǒng)有重要的影響,本文在第四章中重點(diǎn)研究了局部運(yùn)動矢量和全局運(yùn)動矢量的估計問題,提出了一種基于ORB特征匹配改進(jìn)的運(yùn)動估計算法。對于含有前景目標(biāo)干擾的視頻序列,算法首先對圖像分塊,接著采用基于圖像塊的連續(xù)三幀間差分法將運(yùn)動區(qū)域檢測并標(biāo)記出來,然后對參考幀與當(dāng)前幀運(yùn)用ORB算法進(jìn)行特征點(diǎn)的檢測并結(jié)合前景標(biāo)記結(jié)果將位于前景運(yùn)動區(qū)域上的特征點(diǎn)剔除,對于ORB算法特征提取時易受圖像紋理影響導(dǎo)致的特征點(diǎn)分布不均問題,提出了顯著特征點(diǎn)提取的改進(jìn)方法,即統(tǒng)計其子塊內(nèi)的Harris響應(yīng)值,保留R值較大的點(diǎn)作為全局顯著特征點(diǎn)。獲取顯著特征點(diǎn)以后采用ORB算法進(jìn)行特征點(diǎn)的描述與匹配,并利用RANSAC算法進(jìn)行誤匹配點(diǎn)對的剔除,最后使用最小二乘法來獲取全局運(yùn)動矢量。在第五章中對穩(wěn)像中的運(yùn)動濾波以及圖像補(bǔ)償進(jìn)行了研究,主要研究的是卡爾曼濾波算法在穩(wěn)像系統(tǒng)中的應(yīng)用,分析了卡爾曼濾波中噪聲參數(shù)的設(shè)置對濾波效果的影響,并針對傳統(tǒng)卡爾曼濾波過程中出現(xiàn)的濾波發(fā)散問題,提出了采用Sage-Husa濾波方法,利用觀測值對預(yù)測值進(jìn)行不斷的修正,進(jìn)行實(shí)時的估計。并在其基礎(chǔ)之上提出了自適應(yīng)的平滑濾波算法,通過對預(yù)測階段的最小均方誤差矩陣進(jìn)行修正,加強(qiáng)濾波算法對運(yùn)動狀態(tài)突變情況下的跟蹤能力最終達(dá)到降低傳統(tǒng)模型誤差并提高濾波精確度的目的。接著采用雙線性插值方法對濾波后的圖像進(jìn)行補(bǔ)償,獲取穩(wěn)定的視頻序列。最后給出了穩(wěn)像性能的評價方法并通過一系列相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的穩(wěn)像算法的實(shí)時性以及有效性。
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41
【圖文】：

只能適用于一級穩(wěn)定。而在高精度光學(xué)設(shè)備，再利用反射鏡系統(tǒng)進(jìn)行精用在大型的船載或機(jī)載攝像系統(tǒng)中。圖 1-1 機(jī)械穩(wěn)像原理圖-1 Schematic diagram of mechanical image s用光路補(bǔ)償原理，主要通過移動光學(xué)防到穩(wěn)像的目的。但是由于二級光譜的消除，因此增加了光學(xué)器件的工藝光學(xué)穩(wěn)像系統(tǒng)也無法補(bǔ)償相機(jī)繞光應(yīng)用范圍，目前主要在醫(yī)療儀器上有

穩(wěn)定平滑的視頻序列。因此，本文先是對圖像序列間存在的各種運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行分析研究，然后在此基礎(chǔ)之上對電子穩(wěn)像的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)展開討論。本章 2.1 節(jié)首先是介紹了攝像機(jī)的成像原理，然后對攝像機(jī)存在的幾種運(yùn)動型進(jìn)行簡要分析，最后是對攝像機(jī)運(yùn)動所引起的圖像序列運(yùn)動做進(jìn)一步討論，出本文的關(guān)注重點(diǎn)幀間運(yùn)動。2.2 節(jié)在 2.1 節(jié)的基礎(chǔ)之上，對幾種常見的圖像動數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了詳細(xì)介紹。2.3 節(jié)介紹了電子穩(wěn)像系統(tǒng)的基本構(gòu)成模塊及其像原理，簡要敘述了一些目前比較主流的算法，并對這些算法的適用場景進(jìn)行簡要?dú)w納，2.4 節(jié)是對本章的歸納總結(jié)。.1 攝像系統(tǒng)運(yùn)動狀態(tài)分析 (Motion state analysis of cameraystem).1.1 攝像機(jī)成像原理與運(yùn)動類型假設(shè)將攝像機(jī)的鏡頭當(dāng)作一個普通的薄透鏡，那么簡單來說，攝像機(jī)的成像型就是由薄透鏡與像平面兩部分來構(gòu)成的，實(shí)際上它就是一個理想的點(diǎn)光源的像模型[13]，如下圖 2-1 所示。

假如攝像系統(tǒng)中的攝像機(jī)在圖像形成的曝光時間內(nèi)發(fā)生了迅速的移動[16]，那么得到的圖像在同一幀內(nèi)的位移就會大于一個像素，因此得到的視頻序列中的每一幀圖像也將是模糊的，其運(yùn)動原理如下圖 2-2(a)所示，為消除這類圖像在空間上的模糊影響，獲取到清晰可觀測的視頻序列，通常要使用圖像復(fù)原技術(shù)來解決(本文不予討論)。(2)幀間運(yùn)動假如攝像機(jī)的 運(yùn)動速度比較緩慢，換言之就是此時攝像機(jī)的曝光時間相對攝像機(jī)的運(yùn)動周期足夠短[17]，那么視頻序列中的每一幀的運(yùn)動位移就可以控制在一個像素以內(nèi)。這時，雖然得到的每一幀圖像都是清晰的，但是如果攝像機(jī)此時發(fā)生抖動同樣也會導(dǎo)致圖像序列幀與幀之間發(fā)生變化，而人眼的視覺殘留將會使得視頻序列在時間軸上被模糊，即所謂的幀間運(yùn)動，原理圖如下 2-1(b)所示。此時圖像的清晰度與分辨率也會下降，因此要對視頻圖像序列進(jìn)行去模糊處理。所用方法就是本文要研究的電子穩(wěn)像技術(shù)，過程如下：首先使用運(yùn)動估計算法獲取到圖像幀間的運(yùn)動矢量，然后再將圖像中的每一個像素點(diǎn)按照獲取到的運(yùn)動矢量進(jìn)行反方向的補(bǔ)償，完成對圖像行列間的重組，最終達(dá)到穩(wěn)定視頻的目的。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2802026