随着计算机视觉高速发展,海面无人艇的应用也越来越广泛,在人机交互的过程中,摄像机随船只的晃动导致视频图像的剧烈运动,进而导致人眼不适,甚至影响无人艇的操控与避障。电子稳像应运而生,旨在解决视频图像的大幅晃动、振动等问题,为友好的人机交互提供有力保障。然而并没有一种能够放之四海而皆准的算法能够解决所有场景的视频图像运动问题,视频图像的处理速度也制约着复杂算法的应用。针对场景应用与现有算法的问题,本文改进算法进行海空特征点检测,并应对海空线进行拟合;然后根据处理耗时分析,应用三种算法增强实时性;并分别进行实验验证与稳像质量评价。具体工作如下:(1)分析船只的6自由度运动对图像运动的影响,通过分析视觉似动现象、视觉暂留等特性加以人为评价制定适应于本环境的稳像标准。并分析现有算法在本场景中检测的不足。(2)分析本环境中海空线呈非直线的原因,并计算其在图像中的曲率;针对海空曲线特性,应用并改进基于灰度突降特性的海空特征点检测算法,同时分析在复杂场景失效的原因;进而改进基于熵增特征的海空特征点检测算法,通过计算灰度差分直方图熵的变化逼近海空线区域,进而检测海空特征点。然后运用随机抽样一致算法(RANSAC)对海空曲线进行拟合。最后将均匀分段检测改进为不均匀分段检测。(3)针对系统实时性进行分析改进,调用预解点集省去曲线拟合的时间,利用搜索插值算法对海空线进行逼近;对后帧海空特征点检测区域进行划分;根据海空特征点附近图像的梯度方向一致性等特点,将其应用于海空特征点检测置信度判断。以上三种改进不仅能够减少计算时间,而且能增强海空线检测精度。(4)在Matlab平台对连续帧图像进行运动补偿图像补偿,通过实验分析本算法稳像后的视频具有更好的观感;在C++环境下调用OpenCV库对本文视频进行处理,基本实现实时电子稳像。改进算法对于复杂场景、海空线非直线等特殊复杂情况有较好的效果,相较于传统算法稳像精度与实时性均有较大提升。