車(chē)載穩像系統的技術(shù)設計與實(shí)現

2.3 運動(dòng)補償

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

　　圖4 穩定效果

　　3 實(shí)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(shí)驗結果顯示，在實(shí)時(shí)性方面，穩定320*240的圖像序列平均時(shí)間為0.02518s，大于25幀/s的圖像實(shí)時(shí)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(jià)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(gè)像素的偏差值。當兩幅圖像內容變化越小，PSNR值就越大，兩幅圖像完全一樣時(shí)，達到最大值。其中相鄰5幀圖像穩像前后PSNR值比較如下：

　　由表1中數據可以看出，經(jīng)過(guò)本系統處理后的視頻幀間重合度有了明顯地改善。

　　通過(guò)對50幀視頻圖像序列進(jìn)行的實(shí)驗表明，經(jīng)過(guò)該方法處理后視頻的晃動(dòng)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(chē)載視頻穩定中對運動(dòng)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(jìn)行預處理，實(shí)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(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。