复合运动下的电子稳像算法研究

发布时间：2020-11-09 15:43

　　 电子稳像是基于图像处理的视频防抖技术，相比机械和光学防抖，有很多优势，如其不需要专门硬件平台支持、算法可移植性强、维护方便，并且能进行在线视频处理和视频后期修复等无法替代的工作。这些特点使电子稳像技术有良好的应用前景，目前已在交通、航空、军事侦查等领域有了不少应用。随着电子器件运行速度快速提升，功耗不断下降，为电子稳像算法的实现提供了越来越出色的硬件支持，进一步促进了这项技术的工程应用，目前电子稳像技术已成为图像领域内的重要研究方向之一。本文研究了电子稳像算法的基本原理，分析了主要环节中的经典算法缺陷，并做出相应改进。 本文首先推导了相机自由运动下成像平面的移动方程，建立相似变换模型。依次分析运动估计、运动滤波和运动补偿三部分的经典算法，对算法原理和特点做了总结。 在第三章中研究局部运动向量和全局运动向量的估计。重点对局部运动向量的求取进行深入研究，采用块匹配和特征匹配两种方式计算局部运动向量。分析现有块匹配算法的局限性，提出中心扩展搜索算法，以更优越的性能获得不同抖动范围下的局部运动向量。应用FAST角点作为电子稳像局部运动跟踪的特征点，建立自适应阈值调整策略稳定特征点数目，通过直接匹配方式获得局部运动偏移量。最后，采用随机抽样一致性筛选局部运动向量，应用最小二乘法求取全局运动参数。 第四章研究运动滤波和图像变换问题。主要研究卡尔曼滤波算法在电子稳像中的应用，采用基于速度变化的状态模型，分析固定高斯噪声下噪声方差对滤波效果的影响；应用带有遗忘因子的Sage-Husa自适应滤波算法，引入近似计算处理算法易发散的问题，结合仿真实验讨论算法的应用特点。在图像变换方面，用累加法代替直接反解法求新图像像素在原图中的映射坐标，提高变换速度。最后给出图像补偿基本方法和稳像性能的评价方式。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：TP391.41
【部分图文】：

美国和加拿大以外，俄罗斯、以色列、日本、韩国及其他一些发达国家在这方面进行深入研究并取得许多成果。2011 年 6 月，AMD 公司在发布 Llano APU（Accelerated Processing Unit）的同时，展示其出色的 Steady Video 视频防抖技术。该技术可以稳定手机或数码设备拍摄下的视频，并能实时处理在线播放的视频，兼容任何渲染模式。通过稳像算法，在后台对视频进行分析，消除其中的晃动和不稳定因素，输出没有抖动、清晰平稳的画面。根据视频演示，可以看出明显的稳像效果。据AMD公司介绍，Steady Video技术通过测量帧间平移、旋转及缩放等情况（如图 1-1），用统计数据计算镜头移动的模型，拟合成出一条平滑的移动路径，对每一帧都进行相应校正，使之逐一趋近于平滑路径，借助相邻帧像素填补丢失的图像边缘，最终合成出新的图像，完成稳定过程。这项技术充分发挥了异构计算对画面的优化性能，调动CPU与GPU协同工作，利用CPU的智能处理和GPU的并行处理、多媒体指令，查找画面抖动，统计部分由CPU完成，再由GPU完成抖动处理与修正。正是得益于CPU+GPU异构计算架构及共享内存数据的设计，才实现了视频稳像的实时处理。

美国和加拿大以外，俄罗斯、以色列、日本、韩国及其他一些发达国家在这方面进行深入研究并取得许多成果。2011 年 6 月，AMD 公司在发布 Llano APU（Accelerated Processing Unit）的同时，展示其出色的 Steady Video 视频防抖技术。该技术可以稳定手机或数码设备拍摄下的视频，并能实时处理在线播放的视频，兼容任何渲染模式。通过稳像算法，在后台对视频进行分析，消除其中的晃动和不稳定因素，输出没有抖动、清晰平稳的画面。根据视频演示，可以看出明显的稳像效果。据AMD公司介绍，Steady Video技术通过测量帧间平移、旋转及缩放等情况（如图 1-1），用统计数据计算镜头移动的模型，拟合成出一条平滑的移动路径，对每一帧都进行相应校正，使之逐一趋近于平滑路径，借助相邻帧像素填补丢失的图像边缘，最终合成出新的图像，完成稳定过程。这项技术充分发挥了异构计算对画面的优化性能，调动CPU与GPU协同工作，利用CPU的智能处理和GPU的并行处理、多媒体指令，查找画面抖动，统计部分由CPU完成，再由GPU完成抖动处理与修正。正是得益于CPU+GPU异构计算架构及共享内存数据的设计，才实现了视频稳像的实时处理。

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文第2章 电子稳像基本原理.1 引言 视频是由一系列帧图像组成的序列集合，相机的运动情况可由拍摄到的视之间变化观测到。相机做平稳运动时，拍摄的视频图像变化平稳光滑，若相动，则图像之间的变化显得突兀而无规律。电子稳像的第一步就是要确定图之间的运动情况，形成运动轨迹，然后再估计出相机平稳运动时图像应在的，分离出抖动部分，得到每帧图像补偿运动向量，做相应变换及后续处理，新的平稳视频序列输出。
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本文编号：2876637