旋轉(zhuǎn)視頻電子穩(wěn)像算法研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展,無人機、偵察彈等高技術武器已經(jīng)受到了世界各國的重點關注,并廣泛應用于空中偵察、電子干擾、目標跟蹤和戰(zhàn)場評估等多種任務。而無人機和偵察彈自身的飛行特點和所處的復雜環(huán)境導致拍攝的視頻往往處于大角度旋轉(zhuǎn)和劇烈抖動的狀態(tài),使觀察者難以準確地獲取信息,甚至導致誤判和漏判。因此,對獲取的視頻進行穩(wěn)像處理,消除視頻的旋轉(zhuǎn)和抖動,對提升無人機和偵察彈的效能有極其重要的意義。本文研究了電子穩(wěn)像算法的基本原理,分析了主要步驟中常用算法的

2、優(yōu)缺點,并提出了相應改進,主要工作如下:
　　(1)對電子穩(wěn)像的基本原理和關鍵問題進行了較為詳細的分析。從攝像機的運動方式入手,推導出了運動狀態(tài)下攝像機的成像模型和視頻幀間的運動模型。分別介紹了運動估計、運動濾波和運動補償?shù)幕驹砗徒?jīng)典算法,并總結(jié)了不同算法的優(yōu)缺點。
　　(2)對于攝像機在同時存在旋轉(zhuǎn)、平移、變焦運動時拍攝的視頻,傳統(tǒng)的Fourier-Mellin算法難以獲取精確的運動矢量,本文提出了一種基于SVD的Fo

3、urier-Mellin算法。通過SVD(singular value decomposition)對相位相關矩陣進行秩1估計,減少了頻率混疊效應的影響,提高了運算精度,同時降低了計算復雜度。然后,利用獲得的旋轉(zhuǎn)參數(shù)對視頻進行反向旋轉(zhuǎn),消除視頻旋轉(zhuǎn)。在運動濾波模塊,采用最優(yōu)化的方法,同時將攝像機軌跡的平滑度和視頻信息的保持度納入目標方程,進而獲得穩(wěn)定的攝像機軌跡。實驗結(jié)果表明,本算法可以精確地獲得幀間運動矢量,有效消除視頻旋轉(zhuǎn),抑制視頻

4、抖動,并減少視頻信息丟失。
　　(3)對于攝像機在同時存在旋轉(zhuǎn)、平移、變焦、傾斜、掃視運動時拍攝的視頻,幀間運動比較復雜,本文采用SURF(speeded-up robust features)特征點匹配算法獲得相鄰兩幀匹配的特征點,使用雙向最鄰近距離比值法剔除誤匹配點,利用仿射變換模型和RANSAC(random sample consensus)算法,得到高精度的旋轉(zhuǎn)角度并對當前幀進行反向旋轉(zhuǎn),從而消除視頻旋轉(zhuǎn)。然后,使用KL