【摘 要】
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摄像系统载体运动的检测问题是电子稳像系统中一个热点问题,探索和研究新的运动检测估计理论和算法,以及如何将现有的检测和估计理论应用于电子稳像系统是十分重要的课题,且
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摄像系统载体运动的检测问题是电子稳像系统中一个热点问题,探索和研究新的运动检测估计理论和算法,以及如何将现有的检测和估计理论应用于电子稳像系统是十分重要的课题,且具有深远的意义。本文首先给出了电子稳像的一些相关概念和载体抖动的数学描述,在此基础上围绕载体运动矢量检测问题对三个运动矢量(横向、纵向和旋转)进行了相应的分析。将噪声的概念引入到对载体抖动的分析当中,采用贝叶斯估计对运动参数进行估计。其次介绍了几种常用的边缘提取算法和基于霍夫变换的旋转检测算法,并对两者分别进行了一定程度的改进。通过各种常见图像抖动检测方法的分析,可以在将检测分为三步:第一步是通过以拉普拉斯变换为核心的算法对图像边缘进行提取,仅保留景物边界信息;第二步是通过提取的图像边界信息,实现对图像的霍夫变换和二值灰度投影,并对旋转和平移进行检测。第三步就是对检测序列的贝叶斯估计,估计出运动矢量,从而求得每帧的抖动量及补偿量,根据图像旋转插值算法,进行图像序列修复。通过进一步的研究发现,图像中的边界会随着图像的抖动一部分平移出图像,使得最显著的边缘信息与其他边缘信息的权重互换,造成误判。针对这个特点,本文提出了背景变化条件下基于次极值点检测旋转运动矢量的方法。首先确定霍夫变换图谱中的极大值和次极大值,当极大值检测出现异常时,将次极大值赋予与极大值相同的权重,重新对其检测,进而确定帧间的旋转量。实验表明这种方法是有效的,在保证检测的基础上降低了误判概率。
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