車載穩(wěn)像系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
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實驗中手動加入的水平和垂直方向的抖動量分別為-9和12；而實驗結果顯示，對未經(jīng)預處理的霧天圖像，由于對比度很差，采用灰度投影直接對其進行運動矢量檢測時，檢測到的水平和垂直方向的運動矢量分別為-3和5，誤差較大；而圖3(b)是經(jīng)過均衡化處理后，檢測到的水平和垂直方向運動矢量為-6和8，精度有所提高；最后圖3(c)是采用小波邊緣增強法對圖像進行對比度提高，檢測的水平和垂直方向的運動偏移量分別為-7和10，雖然還不能完全準確地檢測出實際偏移的運動矢量，但精度要高于直方圖均衡化處理后的檢測結果。
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(shù)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(shù)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(shù)按相反方向對當前幀進行平移，即可得到穩(wěn)定后的圖像。實驗結果如圖4所示：本文引用地址：http://www.antipu.com.cn/article/197361.htm
3 實驗結果分析
算法在主頻Core(TM)2 Duo CPU 2．00 GHz，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(wěn)定320*240的圖像序列平均時間為0．025 18 s，大于25幀／s的圖像實時性處理要求。穩(wěn)像精度上，這里使用PSNR(Peak Signal To Noise Ratio)作為穩(wěn)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，PSNR值就越大，兩幅圖像完全一樣時，達到最大值。其中相鄰5幀圖像穩(wěn)像前后PSNR值比較如下：
由表1中數(shù)據(jù)可以看出，經(jīng)過本系統(tǒng)處理后的視頻幀間重合度有了明顯地改善。
通過對50幀視頻圖像序列進行的實驗表明，經(jīng)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(wěn)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(wěn)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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