基于特征點匹配的視頻電子穩(wěn)像算法研究.pdf

1、目前，電子穩(wěn)像技術(Electronic Image Stabilization，EIS)是視頻處理、計算機視覺等領域的研究熱點。由于采用電子穩(wěn)像技術的視頻穩(wěn)像器具有穩(wěn)像精度高、體積小、重量輕、功耗低以及成本低等優(yōu)點，它在軍事和民用領域中都有著非常廣闊的應用前景。視頻電子穩(wěn)像的關鍵技術包括運動估計和運動補償，其中，運動估計是視頻電子穩(wěn)像的基礎。因此人們進行了大量的研究，提出了多種不同的運動估計算法。本論文在分析各經典算法的基礎上，著重針

2、對傳統特征法中出現的特征點聚簇問題和景深問題，提出了一種基于改進的特征點匹配的視頻電子穩(wěn)像算法，豐要研究內容如下：
　　(1)本文對視頻電子穩(wěn)像技術的國內外研究情況以及常用方法進行了回顧和總結。介紹了視頻電子穩(wěn)像的基本原理、系統結構，并分析了其實現的關鍵問題。介紹了視頻電子穩(wěn)像中幾種常見的典型算法，分析了各算法的優(yōu)缺點。著重指出，由于能夠處理視頻序列幀間的復雜運動，基于特征的方法是視頻穩(wěn)像的重要算法。本論文就是采用基于特征的方法。

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　　(2)如何提高運動估計的效率和精度是視頻電子穩(wěn)像技術研究的重點。本文針對傳統特征法中出現的特征點聚簇問題和景深問題，提出一種基于改進的特征點匹配的高效高精度視頻穩(wěn)像方法。該方法首先采用快速的Harris算子來提取序列中的特征點，并以最小距離約束來解決特征點局部聚簇問題:然后，利用特征點建立并引導特征塊匹配，并采用改進的隨機抽樣一致性(RANdom SAmple Consensus，RANSAC)算法迭代篩選優(yōu)質的匹配對，來解

4、決局部運動物體的干擾問題;最后，針對視頻的景深問題，本文提出一種重要性權值方法，以加權的最小二乘法來獲得精確全局運動矢量。實驗結果表明，本文的方法較現有的方法在不增加復雜度的前提下提高了運動估計的精度。
　　(3)對于存在主動掃描的視頻序列，首先要判斷并分離全局運動矢量中的主動掃描分量和隨機抖動分量。本文根據卡爾曼濾波的基本原理，結合全局運動變換模型，設計出對攝像機全局運動矢量進行平滑以分離抖動和自主掃描的卡爾曼濾波器。實驗結果表