视频稳像

当今社会，视频文件随处可见，随处可拍。但是，由于摄像机太轻，操作者抖动，风吹等原因，使得摄像机会产生一定的随机抖动。这样一来，就会造成拍摄得到的视频画面发生抖动。而对于智能视频分析算法来说，视频画面的抖动，会造成分析结果产生较大的偏差。因此，有必要采取一定的技术对视频文件进行“维稳”。

稳像技术，最早应用于军事领域，尤其是在航空航天，导弹跟踪，识别等场合。最早期的稳像技术，多采用机械式来进行操作。它是采用陀螺传感器和伺服系统构成稳定平台来进行补偿基座上的摄像系统的相对运动来实现稳像。后来，人们又开始利用光学系统中的部分元件的补偿运动来实现图像的稳定，称为光学稳像。随着传感器技术和计算机技术的不断发展，稳像技术已经发展到应用光机电算的综合性系统。

这种系统，一般利用高精度陀螺做传感器，检测出图像的位移矢量，然后利用数字图像技术进行图像重组，从而实现图像稳定。但这种系统需要增加精密的机械、电子装置，不利于小型化和集成化，因此也难以满足稳像系统的需求。视频稳像技术（也称之为电子稳像技术）是一种对随机抖动或随机运动的摄像机所获取的动态图像序列进行重新修改，排列，使其在显示器上更加平稳地显示的技术。它消除或减弱了图像序列之间的不规则的平移，旋转，缩放等失真情况，改善了画面的质量，从而使得画面更加适合于智能视频分析中的目标检测、跟踪和识别等处理操作。

视频稳像技术的处理流程可以归结为下图所示：


由图可见，视频稳像系统的重点在于基于视频系列的运动估计，其中包括全局运动估计和局部运动估计。常用的运动估计方法有：块匹配法，投影法，相位相关法，特征法，光流法等。

块匹配法：目前视频稳像系统中最常用的一种算法。该方法将当前帧分成块，块内的每个像素都具有同一运动矢量，然后对每一块都在参考帧的特定范围内搜索最佳匹配，从而估计出视频序列的全局运动矢量。

投影法：一般是利用图像的灰度分布信息进行全局运动信息的估计。
特征法：将一副图像分割为几个区域，在每个区域内选择一定数量的代表点进行匹配。
光流法：依据时域空间图像亮度梯度来进行光流场的估计，它是在假设整个图像的灰度是连续变化的前提下进行的。

在对运动矢量进行估计之后，就可以进行反向运动补偿，从而来减弱或者消除视频抖动的影响了。对于摄像机的运动，既包含相机的随机抖动，又包含正常的扫描过程。所以，要对图像进行运动补偿，就必须利用提取的全局运动矢量对当前图像进行补偿。补偿时既要能够去除摄像系统的随机抖动，又要尽量保持正常的扫描过程，从而使得实时拍摄的画面更加真实、稳定。

因此，运动补偿的难点在于：需要补偿的仅是摄像机的随机运动，而应该保留摄像机的正常扫描运动。一般来说，运动补偿有固定帧补偿方式和相邻帧补偿这两种方式。其中，固定帧补偿，是指在系统运行初期采集某一帧图像作为后续所有图像的参考帧，通过已有的全局运动估计算法，估计其与当前每一帧的运动矢量，并对其进行补偿的方式。相邻帧补偿是对相邻的两帧进行全局运动估计，然后对这些全局运动矢量进行累积，以累积后的运动矢量作为补偿矢量，对当前帧进行运动补偿。

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基于灰度投影的实时电子稳像方法-原文链接： 
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