2.3 運(yùn)動補(bǔ)償

　　本文采用兩兩相鄰幀進(jìn)行運(yùn)動矢量估計(jì)，得到的是相對位移矢量，而每一幀的絕對運(yùn)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(yùn)動參數(shù)后，在采用kal-man濾波器進(jìn)行運(yùn)動曲線平滑處理，將處理后的參數(shù)按相反方向?qū)Ξ?dāng)前幀進(jìn)行平移，即可得到穩(wěn)定后的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示：

　　圖4 穩(wěn)定效果

　　3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

　　算法在主頻Core(TM)2 Duo CPU 2.00GHz，內(nèi)存2.00GB的PC機(jī)上，使用OpenCV結(jié)合VISUAL C++編程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在實(shí)時性方面，穩(wěn)定320*240的圖像序列平均時間為0.02518s，大于25幀/s的圖像實(shí)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(biāo)準(zhǔn)。其計(jì)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(dāng)兩幅圖像內(nèi)容變化越小，PSNR值就越大，兩幅圖像完全一樣時，達(dá)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(jìn)行的實(shí)驗(yàn)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(dá)到了穩(wěn)像的要求。

　　4 結(jié)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(yùn)動矢量估計(jì)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(qiáng)的方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)驗(yàn)表明，該方法有效提高了灰度投影算法的估計(jì)精度，并且算法也滿足實(shí)時性要求。