本文主要研究了应用于全景摄像系统之中的电子稳像方法,内容涵盖原理探讨、算法分析、实时电子稳像算法构建、稳像系统实现和试验论证等方面,取得了一系列成果,部分成果对于实时电子稳像技术的发展有影响作用,为全景摄像系统视频图像序列电子稳像的工程化实现,打下了理论基础。全景摄像系统是一种具备近360度的摄像视角,由于全景图像序列不适合观察,所以必须把全景图像序列解算成客观现实的原始图像序列,然后对其稳像研究。本文深入分析和研究了全景图像的解算算法与稳像的实现方法,详细分析了图像序列间产生差异的原因,明确了电子稳像的必要性。阐述了电子稳像基本原理、基本方法和处理过程,并讨论其实现的关键技术。提出实时电子稳像算法的要求,并分析了目前国内外电子稳像常见算法的特点。对全景摄像系统电子稳像的一个核心模块图像预处理进行深入研究,从柱面展开、灰度处理、滤波和直方图均衡化几个方面对全景图像进行预处理,使运动估计的准确性更高。对全景摄像系统电子稳像的核心模块之一运动估计进行深入研究,对几种常用的运动估计方法进行分析,找出各自算法的特点,对比各种算法优缺点,分析实时电子稳像的特点,明确全景摄像系统运抵估计算法的要求,最后选取灰度投影算法为全景摄像系统运动估计算法的基础,当图像序列中有运动物体存在时,灰度投影算法可能会出现误判的情况,图像的投影值会受到运动物体的影响,从而导致稳像精度下降。为了提高有运动物体出现时的稳像精度,针对全景摄像系统特点和成像原理,在普通灰度投影算法的基础上改进,采用了适应全景摄像系统的分块灰度投影算法,把每帧图像都分成3块,提高了稳像系统的准确性。对全景摄像系统电子稳像的核心模块之一运动补偿模块进行研究,对几种常用的运动补偿方法进行分析,得到各自算法的特点,分析各种算法优缺点,考虑到全景摄像系统的实际情况,全景图像展开后图像的偏差不明显,且全景摄像系统电子稳像对实时性的要求,本文选用固定帧补偿法为基础。针对固定帧补偿方法的缺陷,如果同时存在采集设备的扫描运动,经过若干帧后,当前帧和参考帧之间的重叠部分将会越来越小,由于纠偏范围的限制,可能无法计算出准确的运动矢量值,而且,当偏移量较大时,在补偿时产生的图像边缘信息的损失将无法弥补,最终导致结果图像与实际图像相差很大,脱离了真实场景。为此,对固定帧补偿法进行改进,每隔一定的30帧重新选取一次参考帧,以保证结果图像能够跟随真实扫描场景,这样可以保证在每一个更新周期内,图像是清晰稳定的。为了提高数字稳像的快速性,并且使算法的实现简单易行,让算法的时间复杂度与冗余度降到最低。本文采用一种快速电子稳像算法,并采用相应的预处理办法使此算法能准确处理图像,拓宽了灰度投影算法的使用范围。借助于当前刚刚兴起的OpenCV平台进行实现。OpenCV是Intel开源计算机视觉库。它集成了大量的图像处理和计算机视觉方面的通用算法。本算法通过全景摄像系统所摄取的图像序列进行试验,证明该算法具有实时性高、快速等特点。该系统的硬件由全景装置、CCD、图像采集卡和计算机构成,软件编程基于DiretShow平台,通过VC++实现。通过对结果的分析表明,该算法的设计具有快速、准确的特征,是实现全景摄像系统的电子稳像的一种切实可行的方法。