車載攝像機數(shù)字穩(wěn)像技術研究.pdf

1、智能交通作為一個新興領域越來越受到人們的重視，而智能車技術作為其中的重要組成部分日漸成為研究熱點。與傳統(tǒng)的汽車相比，智能汽車不僅具備常規(guī)車輛的功能，而且能夠?qū)崟r地獲取車輛的內(nèi)部和外部狀態(tài)，幫助駕駛員更加安全、有效地控制車輛。車載攝像機作為一種實時獲取車輛外部交通狀況的手段，已經(jīng)廣泛應用于現(xiàn)有的汽車系統(tǒng)中。然而隨著車輛的運行，車體的振動會導致車載攝像機所拍攝到的視頻存在視覺上的隨機抖動，這種隨機抖動給駕駛員觀察和后續(xù)處理都造成很大困難。特

2、別是當車輛高速行駛時（如高速公路上的車輛），這種抖動就更加明顯。為了消除車載攝像機所拍攝視頻（本文統(tǒng)一稱為車載視頻）的隨機抖動，本文重點研究了針對高速公路環(huán)境中，車載攝像機的數(shù)字穩(wěn)像技術。
　　本文首先介紹了數(shù)字穩(wěn)像技術的基本概念和發(fā)展過程，并且總結(jié)了車載攝像系統(tǒng)和車載視頻的特點。車載攝像機的隨機抖動可以細分為水平和垂直方向的平移運動、繞攝像機三個坐標軸的旋轉(zhuǎn)運動。本文分別研究了這幾種不同形式的隨機抖動對車載視頻的影響，并且得出結(jié)

3、論：可以使用圖像間的平移和旋轉(zhuǎn)來表示車載視頻相鄰圖像之間的全局運動。
　　針對高速公路環(huán)境中工作的車載攝像機，本文提出了兩種數(shù)字穩(wěn)像算法：（1）基于中心圖像子塊匹配的數(shù)字穩(wěn)像算法（2）基于車道線匹配的數(shù)字穩(wěn)像算法。第一種方法屬于一種2D數(shù)字穩(wěn)像方法，該方法重新定義了經(jīng)典圖像子塊匹配法中圖像子塊的位置分布，使用不同位置的圖像子塊來估計不同類型的局部運動向量。實驗表明，基于中心圖像子塊匹配的數(shù)字穩(wěn)像算法最大限度地消除了車載視頻中發(fā)散向

4、量對運動估計的影響。第二種方法屬于一種3D方法，該方法首先從車載視頻中提取出車輛當前行駛車道的車道線，然后根據(jù)車道線構(gòu)造圖像特征，最后通過匹配視頻中相鄰圖像的圖像特征來估計視頻的全局運動向量。最后的實驗表明，基于車道線匹配的數(shù)字穩(wěn)像算法不僅能夠處理視頻中的隨機平移抖動，還可以處理視頻中的隨機旋轉(zhuǎn)抖動，并且較少受到相鄰車道過往車輛的影響。
　　數(shù)字穩(wěn)像理論通常認為輸入視頻的第一幀圖像是穩(wěn)定的，本文統(tǒng)一稱視頻的第一幀圖像為基準參考幀圖

5、像。在實際的應用中，特別是對于車載攝像機，通常難以保證視頻第一幀圖像處于穩(wěn)定位置。本文研究了基準參考幀圖像的隨機抖動對數(shù)字穩(wěn)像算法的影響，并且得出結(jié)論：基準參考幀的隨機抖動會使常用的運動補償算法的結(jié)果偏離真實值，導致穩(wěn)定后視頻的未定義區(qū)域增大。接下來，本文提出了一種基于基準參考幀校正的運動補償方法，該方法首先估計出基準參考幀的隨機抖動，并且根據(jù)估計結(jié)果對數(shù)字穩(wěn)像算法輸出的運動補償向量進行校正。實驗表明，經(jīng)過基準參考幀校正以后，數(shù)字穩(wěn)像算