基于视频抖动的灰度投影稳像算法

胡常俊 张著洪

摘 要：针对抖动导致车载视频图像失真的问题，将图像区域等分的思想与灰度投影算法融合，获得一种利用局部运动矢量估算全局运动矢量的方法;借助图像的全局运动矢量和滤波的思想，利用运动矢量偏差补偿抖动对图像失真的影响，获得一種稳像算法。数值实验结果表明，该稳像算法对于提高车载视频图像的稳定性具有好的效果。

关键词：灰度投影;电子稳像;滤波;图像区域划分;运动矢量

中图分类号：TP391.4

文献标识码： A

视频抖动是影响视频序列中目标提取的关键因素，如何实时、快速、有效地消除抖动产生的负面影响，是图像预处理中关系到运动目标提取效果的关键问题。车载摄像头是安装在车载平台的一种成像设备。在车体发生抖动或道路不平稳场景下，摄像机输出的图像序列呈现不稳定现象，造成目标提取失效。因此，研究消除视频抖动尤为重要。

电子稳像[1-2]是一种利用数字图像处理和电子技术来确定图像间偏移的运动矢量并以此进行运动补偿的稳像方法。较为常见的方法包括代表点匹配算法、特征点跟踪算法、块匹配法、灰度投影算法[3-7]。在这些算法中，第一种算法是在参考帧图像上以像素点为单位，选取等距离间隔的点阵集，在当前帧图像上寻求与之相匹配的同样等距离间隔的点阵集，两个点阵集初始点坐标的差值就是图像间的运动矢量，其算法结构简单、计算量小，但自适应能力较弱;第二种算法

主要是先在参考帧中选择一组特征点，然后按照匹配准则在当前帧中进行搜索，找出对应的匹配特征点，计算出帧间运动矢量;王斌等[7]提出一种电子稳像的数字图像跟踪算法，其借助图像的特征点进行背景补偿、矢量计算和特征点跟踪;第三种算法的基本思想是将当前帧图像划分为若干大小相同的子块并在参考帧图像的指定搜索窗内进行全局搜索，直到找到与参考帧最匹配的小块，进而获取子块的运动矢量;张跃飞[4]提出一种改进型车载视频稳像算法，其主要通过优化图像子块的位置来降低车辆运动对图像子块匹配的影响;最后一种算法是利用图像序列的灰度总体分布的变化规律，对图像的行列灰度投影曲线做相关运算获取当前帧图像相对于参考帧的运动矢量，其运算速度快，能满足实时性、稳定性要求[8-12]，但尚未考虑抖动现象对图像的影响问题;李计添等[8]通过分析车辆载体运动的特点和导致图像抖动的根源，运用灰度投影算法对车载图像序列进行稳像，验证了灰度投影算法的有效性。

本文针对视频抖动问题，探讨基于车载摄像机抖动的改进型灰度投影算法;该算法能消除运动前景对运动矢量估计的干扰，可提高运动补偿的精度;借助实时场景的视频序列，实验结果表明，该算法能实时、有效地获得稳定的图像序列。

4 总结

针对车载视频出现抖动导致视频序列出现失真的现象，通过分析运动前景的运动特征，以及出现抖动时相邻帧之间图像信息的差异性，在灰度投影算法基础上，融合了图像区域分割的思想，获得处理视频序列抖动的稳像算法。实验结果显示，本文算法通过消除运动前景的干扰和采用自适应运动补偿策略，能获得稳定的视频序列。

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（责任编辑：于慧梅）