基于FAST特征匹配的實(shí)時(shí)數(shù)字視頻穩(wěn)像方法研究.pdf

1、自然條件下拍攝的視頻難免會(huì)由于拍攝者或者拍攝設(shè)備的不規(guī)則運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致視頻幀間存在不同形式的位移，稱之為視頻抖動(dòng)。視頻抖動(dòng)會(huì)嚴(yán)重降低視頻的視覺(jué)效果，也會(huì)降低其他數(shù)字圖像處理效果，例如人臉識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等。穩(wěn)像技術(shù)包括機(jī)械穩(wěn)像、光學(xué)穩(wěn)像和數(shù)字穩(wěn)像，隨著圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)字視頻穩(wěn)像技術(shù)越來(lái)越受到人們的重視。
　　本文在閱讀國(guó)內(nèi)外大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，主要做了以下幾個(gè)方面的研究工作:
　　(1)本文首先介紹了數(shù)字視頻穩(wěn)

2、像算法基本框架和數(shù)學(xué)模型，并對(duì)經(jīng)典穩(wěn)像算法進(jìn)行了深入的理論分析;其次總結(jié)了不同運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)算法的優(yōu)缺點(diǎn);最后詳細(xì)介紹了運(yùn)動(dòng)矢量補(bǔ)償算法—Kalman濾波。
　　(2)針對(duì)平移加旋轉(zhuǎn)的視頻抖動(dòng)，本文給出了基于FAST特征匹配的實(shí)時(shí)數(shù)字視頻穩(wěn)像方法。該方法首先提取參考幀圖像FAST特征點(diǎn)位置信息，通過(guò)金字塔Lucas-Kanade光流法匹配得到參考幀特征點(diǎn)在當(dāng)前幀的位置信息，結(jié)合RANSAC算法和前向—后向匹配法來(lái)剔除錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)

3、對(duì);然后應(yīng)用最小二乘法得到相鄰幀間的剛性變換矩陣，并經(jīng)過(guò)Kalman濾波得到掃描運(yùn)動(dòng)矢量;最后采用雙線性插值得到補(bǔ)償后的視頻幀。該方法實(shí)現(xiàn)了幀率為30fps，分辨率為856*480視頻的實(shí)時(shí)穩(wěn)像。本文還對(duì)該方法的穩(wěn)像效果進(jìn)行了主觀評(píng)價(jià)，并客觀地對(duì)比了穩(wěn)像前后視頻峰值信噪比以及穩(wěn)像前后視頻相鄰幀間絕對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量曲線平滑度。本論文涉及到的14組實(shí)驗(yàn)視頻包括7組自主拍攝視頻和7組經(jīng)典穩(wěn)像視頻。
　　(3)本文將基于FAST特征匹配的實(shí)時(shí)數(shù)

4、字視頻穩(wěn)像方法移植到移動(dòng)操作系統(tǒng)上，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了Android端和iOS端的穩(wěn)像應(yīng)用。在CPU主頻為1.6GHz，RAM為2GB的Android手機(jī)以及CPU主頻為800MHz，RAM為512MB的iPhone4手機(jī)上的測(cè)試結(jié)果表明:移動(dòng)設(shè)備端穩(wěn)像應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了對(duì)幀率為30fps，分辨率為320*240視頻的實(shí)時(shí)穩(wěn)像。本文對(duì)手持設(shè)備應(yīng)用的穩(wěn)像效果分別進(jìn)行了主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)，客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)采用穩(wěn)像前后視頻的峰值信噪比。
　　針對(duì)掃描拍攝