一种新的快速智能电子稳像方法

设计了一种适用于移动摄像设备获取视频序列的快速电子稳像方法,较好地解决了抖动自动检测和准确补偿问题。首先,通过改进的图像插补算法估计出帧间全局运动参数,设置判别条件,进行抖动检测;然后对发生抖动的序列进行图像补偿,包括抖动补偿和局部运动补偿,从而得到稳定的视频序列。真实视频序列的稳像处理结果验证了抖动检测方法的可行性以及算法。实验结果和算法分析表明,该方法增强了电子稳像系统的智能性。     

快速灰度投影稳像算法研究

为提高灰度投影稳像算法的速度,提出一种等间隔快速投影算法：参考帧图像每行（列）进行投影,待稳定帧图像的投影区域进行等间隔行（列）投影,所有的投影行（列）内等间隔取像素值,将2帧图像的投影曲线进行遍历相关运算,得出图像的运动矢量。通过分析相关曲线,得出其单峰性的特点。实验结果表明,该算法可保持传统灰度投影算法的稳像精度,运算量显著减小,计算速度大大提高。     

单通道防空导弹电子稳像过程中的噪声分析及处理

针对单通道防空导弹电子稳像过程中的噪声干扰问题进行研究。通过对各种成像噪声成因、特性的分析,首先将闪烁噪声和抖动噪声分别进行建模,随之建立了含噪声稳像模型。基于该模型提出了基于小波滤波与加权平滑的去噪处理方法,利用小波保持时域局部特性的优点达到去噪。仿真实验表明,该方法能够有效去除影响稳像的成像噪声。     

车载微光瞄准镜电子稳像技术研究

针对“下反”稳像火控系统无法对微光夜视图像进行稳定的问题,提出了一种基于陀螺仪和块匹配相结合的实时高精度电子稳像技术。设计了电子稳像系统的总体结构;基于透视成像模型,推导了载体运动与图像运动之间的转换方程,给出了适当的图像运动模型及陀螺仪信号标定方法。在利用陀螺仪对图像运动矢量进行初始估计的基础上,结合块匹配算法对运动矢量进行精确估计;同时针对传统菱形搜索法在高噪声、低对比度微光图像中容易陷入局部极小值点的问题,基于对称校验原理对其进行改进,提高了算法的准确性。     

基于SIFT特征的视频稳像算法

为将载体上截取的视频进行稳像,介绍了尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法及基于SIFT特征的视频稳像算法.基于电子稳像算法框架采用六参数仿射模型表征图像运动,利用图像的SIFT特征估计图像间的模型参数,通过补偿来消除图像间的运动,完成了视频稳像任务.最后,利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标评价稳像效果.实验结果表明:该算法能很好地消除图像间的运动,有效提高图像间的PSNR值,完成视频序列的稳像任务.     

稳像软平台的一些关键技术研究

为解决由舰船动力装置、武器发射以及海浪撞击等震动引起的光电系统图像的高频抖动,研究了舰载成像系统的稳像软平台技术。该技术以计算机算法代替硬件平台,实现视频序列稳定。同时,针对光流场求解不能满足实时性要求的问题,提出了矢量块分割记忆优化算法。实船试验表明,软平台技术对于成像系统具有良好的稳定性和观测精度;与基于高斯金字塔多分辨率分解的光流场计算方法相比,新算法可以节省1／4以上的计算时间,具有重要的工程应用价值。     

TDICCD亚像元图像融合的实时实现系统

介绍了 TDI CCD 亚像元图像融合实时实现系统的设计方案,该硬件系统采用高性能,大容量FPGA Stratix II EP2S60672-5 ,并采用多种适于高速数字图像处理的结构,较好地解决了图像融合算法大运算量和数据存储空间与硬件系统实时处理之间的矛盾, 实现了基于复杂图像融合算法的实时融合处理.     

一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法

提出一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法,该方法首先对图像划分子区域, 依据灰度梯度对子区域进行筛选,剔除容易导致错误运动估计的低对比度子区域,在减少运动估计运算量的同时提高了运动矢量估计的精度;然后对保留的子区域进行灰度投影及相关运算获得局部运动矢量,根据图像帧间运动模型由局部运动计算出图像的全局运动矢量;最后根据运动补偿矢量对图像进行补偿,以获得稳定的图像序列。分块灰度投影运动估计算法有效解决了投影法存在的前景局部运动影响全局运动估计精度,以及无法估计旋转运动问题。实验结果表明,相比于传统灰度投影算法,该运动估计算法提高了运动估计的准确性和实时性。     

基于边缘细化的角点提取算法

基于边缘细化角点提取算法用Canny算子提取图像边缘,把边界细化为单象素并填充断点,保持边界连续,再利用角点几何特性对原始图像进行预处理,定义圆形模板,再通过扫描确定角点位置.用高斯平滑滤波器平滑图像,并采用一阶偏导的有限差分计算梯度幅值/方向.     

基于小波变换的数字视频多分辨率编/解码及图像轮廓识别

基于小波变换和Mallat算法的数字视频编/解码及图像轮廓识别,编码端用小波变换将二维图像信号子带分解成1个低频分量和3个高频分量,并结合可编程量化和Huffman编码获得较大压缩比信号的数据比特流,实现数字视频编码.在接收端,用小波逆变换对4个子带信号重构,恢复出原始二维图像信号,实现视频解码.用小波变换的分辨率特性和二维子带谱分析法实现图像轮廓识别.