电子稳像技能（防抖技能）

发展历史

在成像进程中，成像设备相对于景象是随机振动的，在人眼或仪器中难以安稳地成像。一般选用的稳像办法有三种，即自动稳像、被迫稳像和电子稳像。

1、自动稳像是设备陀螺安稳渠道的安稳摄像体系，陀螺安稳渠道首要是衰减低频振动。

1.机械式稳像： 在一些大型的武器体系中，往往将整个仪器置于安稳渠道上，而在一些小型导弹导引头或电视摄像头中，是将整个光学体系安稳起来。在这些体系中运用机械的办法来到达稳像目的，因而称为机械式稳像。这种体系像面是运动的，为后续图画处理体系增加了困难。

2，光学稳像： 在一些光学仪器中用光学的办法完成图画安稳，称为光学稳像。在这里，一般是在光路中设置一个光学元件作为对不安稳图画的补偿。光学稳像办法不需将整个仪器或光学体系安稳，因而减轻了安稳体系的重量，一起物镜和像面均是固定的，便于对图画进一步处理，现在的稳像光学仪器广泛选用的是该办法。

2、被迫稳像是选用减震设备来隔离载体的振动，用以削减高频振动对摄像体系的影响。

3、电子稳像技能是一种将电子、核算机、图画处理等技能融合完成图画安稳的技能，具有精度高、功耗低、体积小等长处。

现在出现在国内的电子稳像算法有:经典的代表点匹配法(RPM，Representative Point Matching)，灰度投影算法(PA，ProjectionAlgorithin)，块匹配法(BMA，Block Matching Algorithm)，位平面法(BpM，Bit Plane Matohing)及三步法 (TSS，Threest叩Searching)等，也有一些对经典算法的查找战略进行改进的新算法。

电子稳像的根本算法己经比较完善，对于有平移运动、简略的旋转运动(单轴旋转)以及图画上有小方针运动物体的图画序列能够做到快速、准确地安稳。安稳图画的晃动量将以丢失部分图画信息为代价，这在必定程度上限制了电子稳像的运用规模

电子稳像

1、设计思路

首要经过摄像机采集视频图画，顺次经过运动估量单元(部分运动估量和大局运动估量)和运动补偿单元，然后取得校对颤动的运动补偿向量。终究再根据运动补偿向量对每一帧颤动图画进行处理，取得适于人眼观测的安稳的图画序列。

部分运动估量体系就是经过各种不同的算法对图画序列中的部分图画进行处理，估算出当时帧相对于参阅帧的运动偏移 LMVs，部分运动矢量精度受噪声影响，需求大局运动决议单元判断所估量运动矢量的有效性以进步运动矢量的检测精度，然后取得大局运动矢量GMV。为了避免因补偿后取得的运动矢量不连续而引起图画质量下降，运动矢量滑润单元将对大局运动矢量进行处理，取得滑润运动矢量SMV(Smoothing

MotionVector) 。

运动补偿则是经过运动估量单元供给的运动参数去控制 CCD输出像元各行、列的开始读出方位，或直接使用数字图画处理的办法使图画上的像素按被检测出的运动偏移反方向做等量移动。

2、稳像精度

视频电子稳像作用需求完成必定规模的偏移，假设需求完成40像素以内的扰动，水平、笔直方向完成80像素缩减，完成颤动校对矢量正负40像素。水平、笔直方向像素偏移量可根据实践分辨率进行调整，完成较好的稳像作用，但安稳图画的晃动量会丢失部分图画信息。

3、数据处理

体系的运动估量对灰度图画进行操作，能够节省核算资源。假设输入RGB重量，首要转换为YUV重量，然后再对Y重量实施匹配估量算法，终究取得当时帧相对前一帧的偏移矢量。

传统数字稳像技能计划

数字稳像传统技能多选用３步法：运动估量、运动补偿和图画修补。

首要的安稳算法有:经典的代表点匹配法(RPM，Representative Point Matching)，投影算法(PA，ProjectionAlgorithin)，特征量跟踪算法(FTA，FeaturesTrackingAlgorithm)，位平面匹配法(BpM，Bit Plane Matohing)。

1、代表点匹配法(RPM)

代表图画最简略的特征量，将图画分成四个区域，每个区域别离选取 30个代表点，每个点有一个确认的查找区域，树立先前帧与当时帧图画代表点之间的关系式，终究以查找区域内选定的代表点为相对参阅点做一个相同的位移值，相应的有一个绝对差值，对所有代表点坐标的绝对值求和，取得一个相关函数关系式，第k个代表点

p(i,j) = \sum I_{t-1}(x_k,y_k)-I_{t}(x_{k+i},y_{k+j})

四个区域位移矢量平均作为图画的运动矢量。

长处：算法简略，核算量小

缺陷：特征点是确认的，对旋转晃动和慢速晃动不能补偿

2、投影算法（PA）

根据标准的帧与帧间的互相关运算

1）图画映射：一帧输入图画映射为水平笔直的一维波形

2）投影滤波：对投影值进行余弦滤波器滤波，保留中心区域幅值，下降鸿沟信息幅值，进步校对精度。

边缘信息在互相关核算时对互相关的峰值核算不利，图画移动量较大，边缘信息在图画中是仅有的

3、投影互相关核算：当时帧和参阅帧滑润后的映射灰度波形进行互相关核算，终究得到两条互相关曲线

3、特征量跟踪算法（FTA）

使用特征量有角点、直边缘等部分特征和型心、表面积、惯量矩等大局特征。

缺陷：实践环境很杂乱，搅扰项很多。

4、位平面匹配法（BPM）

图画灰度图画的位平面完成快速二值匹配确认图画部分运动矢量。明显下降图画处理核算量。

图画处理成二值图，核算BPM估量差错

算法对比

参阅-《电子稳像技能中核心算法的研讨及完成》

运动滑润补偿

颤动视频的相机运动存在颤动的“噪声”，运动滑润即消除噪声，使得运动途径变得滑润。运动滑润一般选用滤波器对运动途径进行滑润。常用的有卡尔曼滤波、高斯滤波、均值滤波等。经过运动滑润得到滑润途径，接下来对视频每一帧进行补偿，再得到每一帧的补偿矩阵对每一帧进行几许变换，由此得到安稳的视频帧序列。

1、卡尔曼滤波

是一种使用线性体系状态方程，使用递推估量，估量功能最优。递推核算方式能够适合实时处理，因而卡尔曼滤波被称为最优滤波器。

2、高斯滤波

是一种线性滑润滤波，适用于消除高斯噪声。颤动视频的噪声能够建模为符合高斯分布的噪声。高斯滤波按捺噪声的进程即为运动滑润的进程。

3、均值滤波

是典型的线性滤波算法，首要选用邻域平均法。用均值代替原图画中各个像素值。

稳像点评办法

视频稳像算法一般包括片面和客观两类点评目标。

片面点评办法：片面点评办法是经过人眼对终究生成的安稳视频进行点评。因为受到人为因素的搅扰，点评存在较大的不确认性，对稳像后的视频点评可能存有差异。

客观点评办法：

1、峰值信噪比（PSNR）

峰值信噪比是根据均方差的图画质量描绘办法。一般选用帧间的峰值信噪比点评视频稳像的作用，PSNR 值越高阐明稳像作用越好。

2、均方差（MSE）

MSE 能够表现视频帧间内容改变的快慢以及位移量改变。

3、结构相似性

结构相似性（SSIM）常用于视频帧像素间的相互关系，重视视频帧内在规律的相似性。也是一种常用的稳像点评办法。其中，SSIM 值越接近 1 阐明稳像作用越好。