旋轉(zhuǎn)視頻電子穩(wěn)像算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展,無人機(jī)、偵察彈等高技術(shù)武器已經(jīng)受到了世界各國(guó)的重點(diǎn)關(guān)注,并廣泛應(yīng)用于空中偵察、電子干擾、目標(biāo)跟蹤和戰(zhàn)場(chǎng)評(píng)估等多種任務(wù)。而無人機(jī)和偵察彈自身的飛行特點(diǎn)和所處的復(fù)雜環(huán)境導(dǎo)致拍攝的視頻往往處于大角度旋轉(zhuǎn)和劇烈抖動(dòng)的狀態(tài),使觀察者難以準(zhǔn)確地獲取信息,甚至導(dǎo)致誤判和漏判。因此,對(duì)獲取的視頻進(jìn)行穩(wěn)像處理,消除視頻的旋轉(zhuǎn)和抖動(dòng),對(duì)提升無人機(jī)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(diǎn),并提出了相應(yīng)改進(jìn),主要工作如下:
　　(1)對(duì)電子穩(wěn)像的基本原理和關(guān)鍵問題進(jìn)行了較為詳細(xì)的分析。從攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)方式入手,推導(dǎo)出了運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下攝像機(jī)的成像模型和視頻幀間的運(yùn)動(dòng)模型。分別介紹了運(yùn)動(dòng)估計(jì)、運(yùn)動(dòng)濾波和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)幕驹砗徒?jīng)典算法,并總結(jié)了不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　(2)對(duì)于攝像機(jī)在同時(shí)存在旋轉(zhuǎn)、平移、變焦運(yùn)動(dòng)時(shí)拍攝的視頻,傳統(tǒng)的Fourier-Mellin算法難以獲取精確的運(yùn)動(dòng)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(duì)相位相關(guān)矩陣進(jìn)行秩1估計(jì),減少了頻率混疊效應(yīng)的影響,提高了運(yùn)算精度,同時(shí)降低了計(jì)算復(fù)雜度。然后,利用獲得的旋轉(zhuǎn)參數(shù)對(duì)視頻進(jìn)行反向旋轉(zhuǎn),消除視頻旋轉(zhuǎn)。在運(yùn)動(dòng)濾波模塊,采用最優(yōu)化的方法,同時(shí)將攝像機(jī)軌跡的平滑度和視頻信息的保持度納入目標(biāo)方程,進(jìn)而獲得穩(wěn)定的攝像機(jī)軌跡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法可以精確地獲得幀間運(yùn)動(dòng)矢量,有效消除視頻旋轉(zhuǎn),抑制視頻

4、抖動(dòng),并減少視頻信息丟失。
　　(3)對(duì)于攝像機(jī)在同時(shí)存在旋轉(zhuǎn)、平移、變焦、傾斜、掃視運(yùn)動(dòng)時(shí)拍攝的視頻,幀間運(yùn)動(dòng)比較復(fù)雜,本文采用SURF(speeded-up robust features)特征點(diǎn)匹配算法獲得相鄰兩幀匹配的特征點(diǎn),使用雙向最鄰近距離比值法剔除誤匹配點(diǎn),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(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行反向旋轉(zhuǎn),從而消除視頻旋轉(zhuǎn)。然后,使用KL