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        車載穩像系統的技術設計與實現

        作者: 時間:2011-09-02 來源:網絡 收藏

        2.3 運動補償

          本文采用兩兩相鄰幀進行運動矢量估計,得到的是相對位移矢量,而每一幀的絕對運動參數是前N-1個相對位移矢量之和。得到每一幀的絕對運動參數后,在采用kal-man濾波器進行運動曲線平滑處理,將處理后的參數按相反方向對當前幀進行平移,即可得到穩定后的圖像。實驗結果如圖4所示:

          


          圖4 穩定效果

          3 實驗結果分析

          算法在主頻Core(TM)2 Duo CPU 2.00GHz,內存2.00GB的PC機上,使用OpenCV結合VISUAL C++編程。實驗結果顯示,在實時性方面,穩定320*240的平均時間為0.02518s,大于25幀/s的圖像實時性處理要求。穩像精度上,這里使用PSNR(Peak Signal To Noise Ratio)作為穩像效果的一種評價標準。其計算公式如下:

          


          其中均方誤差MSE表示兩幀圖像間每個像素的偏差值。當兩幅圖像內容變化越小,就越大,兩幅圖像完全一樣時,達到最大值。其中相鄰5幀圖像穩像前后比較如下:

          


          由表1中數據可以看出,經過本系統處理后的間重合度有了明顯地改善。

          通過對50幀視頻進行的實驗表明,經過該方法處理后視頻的晃動幅度明顯得到了改善,基本達到了穩像的要求。

          4 結論

          由于惡劣天氣造成圖像對比度降低,而直方圖均衡化處理效果不佳,造成灰度投影在車載視頻穩定中對運動矢量估計精度的降低甚至失效。針對這一情況,本文采用小波邊緣增強的方法對圖像進行預處理,實驗表明,該方法有效提高了灰度投影算法的估計精度,并且算法也滿足實時性要求。


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