基于SIFT特征匹配的數(shù)字視頻穩(wěn)像技術(shù)研究.pdf

1、近年來，數(shù)碼相機(jī)以及機(jī)載攝像設(shè)備應(yīng)用日益廣泛，由于拍攝者或拍攝設(shè)備的不規(guī)則運(yùn)動，使拍攝的視頻也產(chǎn)生了抖動，降低視頻的視覺質(zhì)量，影響人們的視覺效果，在軍事領(lǐng)域，視頻的抖動會造成或目標(biāo)檢測系統(tǒng)的漏警或虛警等問題。數(shù)字穩(wěn)像算法通過從連續(xù)的幀間提取信息，對視頻進(jìn)行穩(wěn)像，從而獲得高質(zhì)量和穩(wěn)定的視頻序列。
　　本文在閱讀了大量國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，首先對經(jīng)典的數(shù)字視頻穩(wěn)像算法進(jìn)行了總結(jié)，對其優(yōu)劣和使用情況進(jìn)行了分析，針對存在復(fù)雜抖動的視頻，本文

2、提出了基于SIFT特征提取的穩(wěn)像算法。本論文主要進(jìn)行了以下幾方面研究工作:
　　(1)本文對經(jīng)典的穩(wěn)像算法進(jìn)行了總結(jié)和實(shí)現(xiàn)，比較了經(jīng)典算法的性能和適用的抖動的情況，針對不同的抖動，建立不同的數(shù)學(xué)模型，對穩(wěn)像中的運(yùn)動濾波算法，本文采用Kalman濾波，解決了存在主動掃描的穩(wěn)像問題。
　　(2)本文對不同的特征提取算法進(jìn)行了總結(jié)，包括Harris角點(diǎn)提取，SIFT特征提取和SUSAN角點(diǎn)提取算法，通過對實(shí)際拍攝視頻的仿真實(shí)驗，對

3、這幾種特征提取算法，從提取精度，特征點(diǎn)數(shù)量和提取及匹配時間，比較了這幾種算法的性能，并最終選擇了SIFT算法作為特征點(diǎn)。
　　(3)針對同時存在平移、旋轉(zhuǎn)和尺度變化情況的復(fù)雜抖動，本文提出了基于SIFT特征點(diǎn)的穩(wěn)像系統(tǒng)，首先本文對存在復(fù)雜抖動的視頻，進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)提取和匹配，對于得到的匹配的特征點(diǎn)，本文用RANSAC算法對錯誤匹配點(diǎn)進(jìn)行了剔除，然后使用Kalman濾波得到主動掃描分量，從而提取出抖動分量，對視頻進(jìn)行穩(wěn)像。