基于特征点匹配的电子稳像算法研究

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1、摘要摘要电子视频稳像技术的目的是消除目标视频中的抖动，从而使视频的可观性得到提升。主要包括运动估计、运动滤波和运动补偿三个技术模块。其中运动估计模块的目的在于估计帧问的全局运动。与视频编码中的运动估计有所不同的是，稳像中的运动估计要求能够在剧烈的帧间运动下快速准确的完成估计。因此，具有一定的特殊性。运动滤波可以有效的去除不需要的抖动而保持用户的有意运动，运动补偿把最终按照修正过的运动参数把每一帧校正到正确的位置上。本文主要针对稳像技术中的运动估计技术进行较为全面的研究，包括：1．对现有各类运动估计技术的仿真和分析。2．提出了一种基于参数空间投票和边缘

2、点匹配的全局运动估计算法(PVEPM算法)。在PVEPM算法中，我们采用了图像预处理，边缘点提取等已有技术，同时提出了参数空间投票，稀释滤波器，约束搜索等新的技术。实验表明PVEPM算法有较高的准确度，能够适用实际图像，鲁棒性较好，稳像性能较好且相比传统特征点算法有很大的速度上的优化；同时，该算法针对各种场景和各类干扰均有较好的适应性。本文还简单的介绍了运动滤波和运动补偿技术。关键词：电子稳像，运动估计，特征点匹配，参数空间投票AbstractDigitalvideostabilizationtechnologyaimstoeliminatethej

3、itterofvideocontent．providinganeasyaccesstoobserveditheringvideosequence，whichiscomprisedbythreekeymodels，namedmotionestimation，motionfilteringandmotioncompensation．Motionestimationisappliedtoestimatetheg

4、obalmotionparameterbetweenframes．Itshouldbenotedthatthemotionestimation①位

5、)invideostabilizationconteXtisdifferenttotheMEmodelinvideocodingcounterpart，whichdistinguishitselfbyits11ighrequirementofestimatingmotionparameterinrealtimefromtwo仔锄es也atintensivemovementmaybeexhibitedin．Toextracttheintentionalmotionf．romestimatedmotionparameters，motionfilterin

6、gisemployedtoremovetheunwantedjitter．Finally,eachframeisadjustedtoallappropriatedpositionthroughmotioncompensationusingthemodifiedmotionparameter．Wehaveproposedaglobalmotionestimationmethodbasedonparameterspacevotingandedgepointsmatching,calledPVEPMtechnology,whichiscomprisedby

7、severalsteps．Inthefirstplace，imagearepre—processedbyexistfilteringmethods，andthenedgepointsareextracted．Inthefollowingsteps，somenewmethodsuchasdelusionfilterandrestrictedsearchalgorithmareproposed，whicharetheinno删onpointofthisthesis．Experimentprovesthatouralgorithmhasgreatadvan

8、tagesontherobustnessandcomputationefficiency．TestundervariousimagescenesalsoiIldicatesthatthismethodiscapableoftoleratinghighnoise．Atendofthisthesis，motionfilteringandmotioncompensationtechnologyarealsoaddressed．Keywords：DigitalVideoStabilization，MotionEstimation，FeaturePointMa

9、tch，ParameterSpaceVotingII图目录图1．1传统的机械稳像装置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯