基于单目视觉的电子稳像技术研究

发布时间：2017-04-23 15:00

  本文关键词：基于单目视觉的电子稳像技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,计算机视觉技术迎来了一段迅猛发展的黄金时期,越来越多的图像处理算法相继被应用到汽车的无人驾驶、环境智能监控以及森林火灾监控等系统中,而在图像的预处理阶段,电子稳像技术凭借其低成本、高精度等优势逐渐取代传统的机械稳像和光学稳像而成为研究热点。本课题研究了基于单目视觉的电子稳像技术,阐明了算法的基本原理和技术难点并针对相关的技术难点提出了相应的改进措施,在相邻帧之间的运动估计问题上,本文重点研究了两种电子稳像算法,该算法在实时性以及稳像效果方面相对前人研究均有较大提升。综上,本文主要完成了:(1)针对主流电子稳像算法,课题对代表点匹配算法RPM、块匹配算法BMA、灰度投影算法PA等进行了仿真对比,并从原理上分析比较了各种算法的优缺点,为课题的深入研究提供了重要的理论基础。(2)针对传统块匹配算法实时性低以及对运动物体鲁棒性差的问题,本文提出了新的十字搜索策略,为算法引入了序贯相似性检测、稀疏策略和投票机理等,有效地改善了传统块匹配算法计算量大、精度不高的缺点。(3)重点研究了不同形式的光流法,对Moravec角点检测算子和Harris角点检测算子等进行了仿真对比;利用高斯金字塔原理对视频图像进行了多尺度空间变换,以加快算法的处理速度;RANSAC算法极大程度地增强了算法针对光线变化等特殊情况的鲁棒性。本文研究的算法均在VS 2010+OpenCV 2.4.9环境下使用C++语言开发调试,小部分通过MATLAB仿真实现,实验结果证明,本文提出的两种电子稳像算法效果稳定,实时性好,具有较高的实际应用价值,可以作为无人驾驶、视频监控系统的预处理部分,改善系统运行效果。
【关键词】：电子稳像 块匹配 角点检测 光流法 高斯金字塔 RANSAC
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.3 电子稳像技术的难点16-17
• 1.4 本文研究内容及组织结构17-19
• 第2章 电子稳像技术的基本方法19-27
• 2.1 电子稳像基本流程19-20
• 2.2 常见电子稳像算法介绍20-26
• 2.2.1 灰度投影算法20-21
• 2.2.2 代表点匹配算法21
• 2.2.3 位平面匹配算法21-23
• 2.2.4 块匹配算法23-24
• 2.2.5 光流场算法24-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 基于SSDA的块匹配算法27-42
• 3.1 基于模板的块匹配算法27-29
• 3.2 搜索策略29-34
• 3.2.1 三步搜索策略29-30
• 3.2.2 四步搜索策略30
• 3.2.3 菱形搜索策略30-31
• 3.2.4 自适应十字搜索策略31-34
• 3.3 序贯相似性检测34-35
• 3.4 积分图35-38
• 3.5 全局运动矢量估计38-40
• 3.5.1 匹配块稀疏策略38-39
• 3.5.2 投票法则39-40
• 3.6 本章小结40-42
• 第4章 基于尺度空间变换的自适应光流法42-71
• 4.1 基于梯度的光流场算法介绍42-47
• 4.1.1 光流约束方程42-43
• 4.1.2 Horn-Schunck算法43-45
• 4.1.3 Lucas-Kanade算法45-47
• 4.2 角点检测47-56
• 4.2.1 角点、边缘与平坦区域47-48
• 4.2.2 Moravec角点检测算子48-49
• 4.2.3 Harris角点检测算子49-55
• 4.2.4 Shi-Tomasi角点检测算子55-56
• 4.3 尺度空间与高斯金字塔56-66
• 4.3.1 图像尺度空间的建立57-58
• 4.3.2 高斯拉普拉斯算子（LoG）58-61
• 4.3.3 高斯差分算子（DoG）61-64
• 4.3.4 DoG尺度空间极值点的检测64-66
• 4.4 随机抽样一致性66-70
• 4.5 本章小结70-71
• 第5章 电子稳像算法的评价指标71-78
• 5.1 稳像效果的客观评价71-74
• 5.1.1 保真度71-73
• 5.1.2 稳像速率73-74
• 5.2 稳像效果的主观评价74-78
• 结论78-80
• 参考文献80-85
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单85-86
• 致谢86

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本文编号：322546