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基于OpenCV的数字稳像系统实现

作　者: 陈智光
导　师: 李建平；杜小洪
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 数字图像处理数字稳像 OpenCV 运动估计运动补偿
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

机器视觉技术是目前信息科学中的一个热门研究领域,它通过对前端摄像机获取的视频进行分析、分类、识别等一系列智能处理,从而对外部环境做出判断。机器视觉技术由于其对外部环境的非干扰性,从而在航空航天、军事、交通等多个领域有着广泛的应用。前段摄像机在机器视觉系统中起着非常重要的作用,它的稳定工作决定了整个系统的性能表现。然而,在实际的工作环境中,前段摄像机的载体往往难以避免不可预测的随机晃动。这种晃动会造成摄像机拍摄到的视频存在不需要的随机晃动,从而造成人视觉上的模糊。这种非理想的状况会给观察和视频的后续处理带来很大困难,比如会造成码率增大,需要占用更多的存储空间。为了消除这种由于摄像机载体随机晃动造成的干扰,稳像技术被用于机器视觉系统的前段处理。目前,稳像技术主要分为三类:机械稳像、光学稳像和数字稳像。前两种技术主要由机械系统和光学系统构成,因此成本较高,难以集成化。数字稳像技术(又成为数字稳像)是通过数字图像处理算法来稳定视频的一种技术,因而可以方便地移植到不同平台,易于集成化,能够显著降低机器视觉系统的成本,因而越来越得到研究者的重视。本文以数字稳像系统为研究对象,首先对现有的数字稳像算法进行了研究和总结。归纳了常用算法的特点和适用范围,并且做了相关实验。其次,本文开发了基于OpenCV的数字稳像系统,重点研究了数字稳像关键技术的建模及实现,利用了OpenCV的二次开发功能,实现了数字稳像算法的高度封装,为以后数字稳像技术的研究奠定了基础。最后的实验表明,对于不同场景的不稳定视频,本文所研究的数字稳像系统都能够有效消除摄像机随机晃动对所拍摄视频的影响。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-14
  1.1 课题研究背景及意义  9-11
  1.2 数字稳像国内外研究现状  11-13
  1.3 主要研究工作  13
  1.4 论文组织  13-14
第二章数字稳像算法理论基础  14-39
  2.1 数字稳像算法的基本原理  14-15
  2.2 数字稳像的基本流程  15-17
  2.3 全局运动估计  17-26
    2.3.1 代表点法  17-18
    2.3.2 块匹配法  18-21
    2.3.3 投影匹配法  21-23
    2.3.4 边缘匹配法  23-24
    2.3.5 特征点匹配法  24-26
  2.4 运动补偿  26-29
    2.4.1 运动向量累积法  27
    2.4.2 图像位置平滑法  27-29
  2.5 OPENCV 机器视觉函数库  29-38
    2.5.1 OpenCV 库简介  30
    2.5.2 OpenCV 函数库的组成  30-31
    2.5.3 OpenCV 的函数结构  31-32
    2.5.4 OpenCV 常用的数据结构  32-35
    2.5.5 OpenCV 在VC++6.0 中的配置  35-38
  2.6 本章小结  38-39
第三章数字稳像系统算法设计  39-57
  3.1 视频捕获模块  39-44
    3.1.1 VFW 简介  39-41
    3.1.2 视频捕获模块  41-42
    3.1.3 注册回调函数  42-44
  3.2 全局运动估计的关键模块  44-53
    3.2.1 使用OpenCV 实现块匹配法模块  44-48
    3.2.2 使用OpenCV 实现投影匹配法  48-50
    3.2.3 使用OpenCV 实现边缘匹配法  50-53
  3.3 运动补偿模块  53-56
  3.4 本章小结  56-57
第四章基于OPENCV 的数字稳像软件系统实现  57-77
  4.1 数字稳像软件总体结构  57-58
  4.2 系统的设计与实现  58-63
  4.3 数字稳像系统软件功能介绍  63-64
  4.4 数字稳像软件运行结果及评价  64-76
    4.4.1 软件功能测试  64-75
    4.4.2 软件实时性测试  75-76
  4.5 本章小结  76-77
第五章总结和展望  77-79
致谢  79-80
参考文献  80-84

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