Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
| 数字稳像算法研究 | |
| 乐国庆 | |
| 学位类型 | 硕士 |
| 导师 | 郭永飞 |
| 2014-11 | |
| 学位授予单位 | 中国科学院大学 |
| 学位专业 | 机械电子工程 |
| 关键词 | 运动估计 块匹配 灰度投影 Sift特征 Harris角点 |
| 摘要 | 随着科技的进步，以传感器和集成电路为支撑的信息技术不断发展，视频图像的获取变得越来越便捷和频繁，因此稳像技术在各个领域都得到了广泛的应用。稳像技术分为机械稳像、光学稳像和数字稳像，但随着集成化和便携化的要求越来越高，数字稳像技术以其低成本、高精度、嵌入性和稳定性等优势获得越来越多重视和发展。在这一背景下本文将对数字稳像技术进行详细的研究。 数字稳像算法以计算机图像处理技术为基础，通过对获取到的视频图像信息进行处理，从中提取相邻图像帧之间的运动参数，进而对图像进行反向补偿以达到稳像的效果。数字稳像技术通常由三部分组成，即帧间运动估计、运动滤波和运动补偿。其中运动估计为核心环节，是全文研究的中心内容，其优劣对稳像效果有着至关重要的影响。本文针对两种不同类型的运动分别提出两种运动估计算法。 针对仅存在平移运动的情况，研究分析了两种基于直接灰度信息的估计算法，即块匹配和灰度投影算法，提出并采用基于分区选择的运动估计算法。首先将图像分为诺干个子区域，并量化各区域的灰度特征，选取其中灰度特征最强的数个子区域进行灰度投影算法，从而估计出运动矢量。最后在Matlab平台上实现该估计算法并应用于稳像实验。 针对同时存在平移和旋转运动的情况，研究了两种基于图像局部特征的运动估计算法，即基于SIFT特征匹配和基于Harris角点匹配运动估计算法。详细分析了SIFT特征匹配算法，包括特征点检测、特征点描述和特征点匹配，其中重点内容是SIFT特征点检测。详细研究分析了Harris角点检测原理及匹配方法。最后在Matlab平台上实现了基于Harris角点匹配的运动估计算法，并应用于旋转稳像实验。 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/44659 |
| 专题 | 中科院长春光机所知识产出 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 乐国庆. 数字稳像算法研究[D]. 中国科学院大学,2014. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 乐国庆.pdf（2525KB） | 开放获取 | ODC PDDL | 请求全文 | |||
| 个性服务 |
| 推荐该条目 |
| 保存到收藏夹 |
| 查看访问统计 |
| 导出为Endnote文件 |
| 谷歌学术 |
| 谷歌学术中相似的文章 |
| [乐国庆]的文章 |
| 百度学术 |
| 百度学术中相似的文章 |
| [乐国庆]的文章 |
| 必应学术 |
| 必应学术中相似的文章 |
| [乐国庆]的文章 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论