【摘要】：近年來隨著科學技術的進步,攝像機獲取的視頻不僅用于人們觀賞,而且廣泛應用于民生、軍事、醫(yī)療等領域,越來越多的機器被裝上了攝像裝置。不同設備上錄入的視頻會有不通的應用,如自動駕駛中攝像頭采集到的的視頻用來監(jiān)測路面信息,停車場出入口的攝像機用來檢測出入汽車的車牌號等等,這一切的前提就是要求設備有一個清晰、穩(wěn)定的輸入視頻,而視頻在進行錄制時會產(chǎn)生抖動,不規(guī)則的抖動會干擾算法對錄入視頻內(nèi)信息的識別,因此對視頻的穩(wěn)像處理具有十分重要的意義。本文以隨機步長、帶有旋轉抖動的復雜運動視頻為研究背景,對電子穩(wěn)像過程中使用到的運動估計、人工蜂群算法等關鍵技術進行研究,實現(xiàn)復雜運動視頻的穩(wěn)像,具體內(nèi)容如下:首先,針對傳統(tǒng)蜂群算法收斂速度慢、易于陷入局部極小的問題,借鑒差分進化思想,在尋優(yōu)初始階段,通過引入多個隨機值的方式,維持種群多樣性,防止算法早熟;在搜索后期減少隨機參數(shù),增加最優(yōu)值作為引導參數(shù),提高算法局部搜索能力,加快算法收斂速度。該方法在防止算法陷入局部最優(yōu)的同時提高了尋優(yōu)速度和精度。其次,針對傳統(tǒng)識別復雜運動視頻的算法運算時間長、效率低的問題,提出一種雙塊匹配方法,通過兩塊的運動矢量對整幀的圖像進行縮放移動,完成視頻的旋轉抖動識別,并通過實驗驗證了算法的可行性。再次,針對復雜運動視頻中部分幀的位移步長大、運動方向不規(guī)律使得搜索效率低的問題,引入改進的蜂群算法作為塊匹配法的搜索策略,并將前兩幀的運動矢量作為下一次運算的先驗知識,形成基于先驗知識的初始種群,從而更快地完成對復雜運動視頻的穩(wěn)像。最后,建立完整的電子穩(wěn)像系統(tǒng),通過不同類型的抖動視頻進行對比實驗,并使用幀間差分法等評價方法對改進算法進行評價,結果表明,改進的算法可以對復雜運動視頻進行快速準確的穩(wěn)像處理。
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18
【圖文】：

幀內(nèi)運動在這種情況下，視頻中的前景目標或背景被模糊了，需要使用圖像復原技術去除幀

小的搜索步長，提出了三步走策略：首先以參考坐參考坐標的周圍規(guī)定一個方框，在方框四個拐點以誤差值，將最小誤差值的位置作為新的起始點，縮操作，完成三次迭代以后得到的點即是目標塊的中如圖 4-4 所示。

圖 4-3 遍歷搜索過程的前提下提高搜索速度，是搜索策略的關搜索法是基于全搜索法提出的改進搜索策索步長，提出了三步走策略：首先以參考標的周圍規(guī)定一個方框，在方框四個拐點

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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本文編號：2785766