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基于特征点匹配的运动矢量检测算法研究

  • 商品编号:matlab051
  • 货  号:matlab051
  • 品  牌:jgyc
  • 开发语言: matlab
  • 论文字数: 10164
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电子稳像是一种新型的视频图像序列稳定技术,它利用计算机数字图像处理和电子技术相结合的方法来实现图像序列的稳定。由于具有稳像精度高、体积小、功耗低、成本低以及易于操作等优点,电子稳像技术已被广泛用于摄像机抖动的检测和消除,视频压缩,运动目标的检测和跟踪,以及图像拼接等领域。本文以电子稳像技术为研究对象,对特征点匹配进行进行了深入研究,并在MATLAB实现。其次,在特征点匹配的基础上,对视频图像或序列图像的运动矢量进行检测,提出运动矢量。最后,在MATLAB平台上实现基于特征点匹配的电子稳像算法。实验结果表明,算法有效地实现了视频图像的实时稳定。

关键字:电子稳像 特征匹配 运动估计 MATLAB

1.1   引言

随着摄像设备应用的日益广泛,摄像平台变得越来越多样化。通过车载摄像系统、手持摄影设备、飞机或者舰船摄影平台等得到的视频信号不仅包含了成像系统的主动运动,同时也包含了摄像平台不规则的随机运动(如平移、旋转和变焦等运动)。由于这种随机运动的存在,使得成像不稳定,从而造成图像序列模糊和抖动,不便于观察,同时也给有用信息的提取和应用带来困难。因此如何将这些模糊的视频信号转化为高质量的稳定视频具有重要的理论意义和实用价值。

对存在随机运动的摄像平台要在成像过程中进行图像的防抖处理,即对随机运动或抖动的系统所获取的动态图像序列进行修改、重排以使其在监视器的图像序列显示平稳。这种防抖动技术就叫做图像稳定技术 (简称稳像)

目前稳像技术己经被广泛用于摄像机抖动的检测和消除,视频压缩,运动目标的检测和跟踪,以及图像拼接等领域。常见的稳像技术,从整个稳像技术研究的历史来看,利用纯数字图像处理的方法进行视频稳定的电子稳像技术研究是当前稳像技术研究发展的趋势。此技术是综合电子、计算机和数字信号处理等技术为一体的新一代实现图像序列稳定的技术,同时由于它本身具有的精度高、实时性强、功耗低、便于集成化等优点,具有广阔的发展前景。目前,人们的研究重点正渐渐从光学稳像、机械式稳像向电子稳像转移。

1.2   国内外研究现状分析

电子稳像的最早应用是在八十年代中期,它是由美国“Itek”公司生产的电子稳像系统。这种系统采用变像管作为光电转换器件,像成在光电阴极上,变像管内装有两个方向相互垂直的电磁线圈,两个电磁线圈产生的电场力加到电子束上用来修正仪器移动引起的像偏移量。美国军方将这种稳像系统应用在导弹的制导系统中,校正弹体飞行时图像产生的偏移量,其中电磁线圈修正的偏移量是由安装在弹头上的速率传感器提供的。稳像系统的应用代替了原有制导系统中的价格昂贵的稳定平台,并取得了较好的稳像效果,同时也为电子稳像系统的进一步研究奠定了基础。

上世纪八十年代末期,随着光电技术的发展,在新型的电视摄像系统中广泛地采用了  CCD摄像机作为图像传感器,稳像系统可以通过直接改变CCD靶面上的行、列序号实现图像的校正,使图像校正更准确、简便。同时对获得摄像机运动量的角速率传感器一陀螺进行了改进,保证陀螺性能的稳定性,使其获得更准确的图像校正量。这一技术的应用,降低了对家用摄像机使用者的专业摄像技能的要求,从而使家用摄像机的使用更为普及。

步入九十年代以后,随着计算机技术和人规模集成电路技术的迅猛发展,计算机产品的性能迅速提高,图像设备价格的持续下降,为数字图像处理的发展提供了良好的条件,以美国和加拿大为首的西方国家率先采用稳定算法和图像重组的方法实现图像的稳定,进一步使电子稳像系统向小型化、实时性、高精度的方向发展。此时,人们的研究重点是利用软件算法直接从图像上确定图像运动向量。

总之,无论是军用还是民用方面,电子稳像技术的应用都越来越得到人们的重视。在国内,电子稳像在民用和军用方面也有一定的发展。例如中国北方工业(集团)总公司研制的工SFCS-212稳像式火控系统,应用于85-H式主战坦克,其主要特点是具有瞄准镜独立稳定,稳定精度高,以便在坦克行进中由炮长观察、瞄准、跟踪目标并测定目标的距离及目标相对运动角速度;使得坦克能在行进中快速、准确地射击运动目标。

但是,国内电子稳像技术的研究起步较晚,稳像方法大都是利用陀螺传感器和伺服系统构成陀螺稳定平台实现稳像。虽然此方法可达到一定的稳定精度,但是由于伺服系统体积大,造价高、消耗功率大等缺点,在某些场合下满足不了进一步发展的需要。

1.3   本文的主要内容

本文的主要内容包括几个方面,首先阐述电子稳像技术的基本原理,根据摄像机运动和图像运动的关系,建立两者间的数学运动模型。其次,深入分析了基于特征点匹配的电子稳像算法。并在研究特征点提取常见的方法上,在MATLAB平台上实现。最后,在运动向量估计过程中,采用均值滤波的方法确定各帧的补偿量,实现图像序列间平滑衔接,提供动态图像序列的平稳性,并把整个算法在MATLAB中实现。

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