【摘要】：便攜式電子設(shè)備的迅速發(fā)展豐富了圖像信息的采集形式,如智能手機(jī)、小型無(wú)人機(jī)、行車記錄儀等。雖然圖像信息的采集更便捷,但是由于便攜式電子設(shè)備的質(zhì)量較輕、穩(wěn)定性較差,易受噪聲的干擾,造成視頻畫面會(huì)出現(xiàn)抖動(dòng)、畸變等問(wèn)題。因此,必須將采集的視頻圖像進(jìn)行去抖動(dòng)處理,更好地發(fā)揮電子穩(wěn)像技術(shù)研究的應(yīng)用價(jià)值。隨著對(duì)電子穩(wěn)像技術(shù)的研究,從早期的2D穩(wěn)像到3D穩(wěn)像,穩(wěn)像技術(shù)取得了較大的進(jìn)展,但其中還存在不足以及需要改進(jìn)的問(wèn)題。本文針對(duì)特征匹配方法存在匹配誤差以及3D運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景恢復(fù)方法存在計(jì)算較復(fù)雜等問(wèn)題,從攝像平臺(tái)旋轉(zhuǎn)量估計(jì)、圖像像素平移量估計(jì)、圖像運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償及優(yōu)化等方面進(jìn)行研究。論文的主要工作如下:1.提出一種基于MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)陀螺儀的旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)量估計(jì)與補(bǔ)償方法。針對(duì)現(xiàn)有3D穩(wěn)像方法由于采用3D運(yùn)動(dòng)模型而造成計(jì)算復(fù)雜的問(wèn)題,利用MEMS陀螺儀進(jìn)行抖動(dòng)矢量估計(jì)。該方法從陀螺儀參數(shù)校準(zhǔn)、相機(jī)標(biāo)定、陀螺儀數(shù)據(jù)濾波幾個(gè)方面出發(fā),以獲得較精確的攝像平臺(tái)旋轉(zhuǎn)抖動(dòng)矢量,避免特征匹配算法由于背景單一、特征點(diǎn)較少而造成的匹配誤差,而且可減少3D穩(wěn)像方法的計(jì)算量。實(shí)驗(yàn)表明,算法效率較3D方法平均提高了55%以上。2.提出一種基于Harris角點(diǎn)檢測(cè)與塊匹配相結(jié)合的平移抖動(dòng)量估計(jì)與補(bǔ)償方法。針對(duì)陀螺儀方法無(wú)法獲得攝像平臺(tái)的精確平移抖動(dòng)信息以及相機(jī)景深造成平行視差的問(wèn)題,采用圖像視覺(jué)方法對(duì)不穩(wěn)定圖像進(jìn)行分析。該方法以Harris角點(diǎn)算子為基礎(chǔ),結(jié)合圖像塊匹配算法,通過(guò)圖像幀間的變換模型計(jì)算像素平移抖動(dòng)量,避免恢復(fù)攝像平臺(tái)的平移抖動(dòng)信息。實(shí)驗(yàn)表明,算法準(zhǔn)確性較陀螺儀方法及3D方法平均提高了13%以上。3.提出一種基于圖像拼接的“黑邊”填充方法。針對(duì)目前常用的圖像裁剪方法存在圖像邊緣信息丟失、圖像分辨率降低以及圖像拼接方法存在明顯拼接痕跡等問(wèn)題,根據(jù)相鄰視頻幀間的映射關(guān)系,將視頻序列進(jìn)行配準(zhǔn),完成圖像的拼接。該方法對(duì)圖像間重疊區(qū)域通過(guò)權(quán)重函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)地融合,使圖像拼接處像素點(diǎn)盡可能平滑地過(guò)渡,獲得較好的拼接效果。
【圖文】：

.1 iPhone 4 內(nèi)置 MEMS 陀螺儀（紅色方框的突破，針對(duì)穩(wěn)像技術(shù)的研究工作也一定的理論成果。2005 年，長(zhǎng)春光學(xué)分析，利用傳統(tǒng)機(jī)械陀螺儀檢測(cè)攝像穩(wěn)定圖像，成功研制了適用于船載平

(c) YouTuBe 網(wǎng)站穩(wěn)像效果 (d) 文獻(xiàn)[55]穩(wěn)像效果圖 1.2 穩(wěn)像效果對(duì)比圖國(guó)內(nèi)的穩(wěn)像技術(shù)對(duì)于視頻圖像的復(fù)雜抖動(dòng)情況，解決方法還不是很成熟。而且對(duì)于當(dāng)前工程應(yīng)用中遇到的問(wèn)題，解決方案大都利用的是較傳統(tǒng)的穩(wěn)像技術(shù)，對(duì)于電子穩(wěn)像
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TN96

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本文編號(hào)：2693261