导读:本文包含了视频去抖动论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视频监控,图像去抖,视觉监测
视频去抖动论文文献综述
尹雅楠[1]（2017）在《视频监控图像去抖动视觉监测算法优化仿真》一文中研究指出对视频监控图像的去抖动视觉监测算法的研究,可更好的对存在尺度、旋转变换的监控抖动视频图像进行去抖处理。对视频图像进行去抖动处理,需要先计算出图像特征点之间的校正量,对视频进行补偿,完成对图像的去抖动视觉监测。传统方法依据像素灰度差值搜索最优匹配项,求解当前标准帧的偏移量,但忽略了对图像特征点的校正,导致视频图像去抖动效果不理想。提出基于卡尔曼滤波的视频监控图像去抖动视觉监测算法。提取视频监控图像的特征点,结合快速近似最邻近库理论匹配视频邻帧间的图像特征点,剔除错误匹配的图像特征点,结合卡尔曼滤波理论对视频监控图像特征点轨迹进行滤波处理,计算出滤波前后图像特征点之间的校正量,直接对监控视频进行补偿,消除监控视频抖动。实验结果表明,所提算法能够有效减轻视频监控图像的抖动现象,具有更强的实时性及健壮性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2017年09期）
李明宇[2]（2017）在《基于编码理论的视频去抖动算法研究》一文中研究指出视频编码旨在减少视频数据内存在的各种冗余,视频去抖动的目的是消除视频拍摄过程中所产生的画面抖动。本文针对视频编码和去抖动两个方面的工作展开相关算法的研究,通过设计高效的视频编码算法和去抖动算法,实现对移动拍摄设备所产生的视频数据的有效处理。首先,本文针对如何进行图像/视频数据的编码优化展开研究,设计出基于RGB-YCbCr色彩空间转换的图像下采样算法。这种下采样算法建立在RGB-YCbCr转换模型基础之上,通过对亮度分量Y两个色度分量Cb和Cr的联合滤波,实现了对彩色图像信号的高效下采样,产生了YCbCr4:2:0格式的图像信号。以此为基础进行图像压缩,能够显着提高彩色图像的压缩效率。其次,本文针对如何利用视频编码过程中产生的运动矢量实现视频去抖动展开研究。当前传统的视频去抖动方法主要是利用图像特征点匹配算法对相机运动路径进行估计,进而再进行去抖动处理。但特征点匹配算法运算复杂度较高,而且常常会引起匹配误差。视频数据在经过采集后一般先需要进行压缩,再进行后期处理。在视频压缩的过程中,会产生大量的运动矢量,经本文的研究发现,这些运动矢量与相机的运动路径之间存在一定的联系。因此,本文尝试用视频编码中产生的运动矢量,对相机的运动路径进行估计。与传统的以特征点匹配为基础的视频去抖动算法相比,本文所提出的以视频编码为基础的视频去抖动算法不仅大幅降低了去抖动算法的复杂度,而且去抖动效果也十分明显。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-03-31）
于俊,汪增福[3]（2014）在《基于SIFT特征匹配的实时鲁棒视频去抖动系统》一文中研究指出面向视频去抖动领域,提出了一个实时系统。在有效地利用尺度不变特征转换算法的鲁棒特征提取特性和随机采样一致算法的鲁棒拟合特性的基础上,所提系统可以根据运动参数的变化剧烈程度,自动调整低通滤波器的尺寸来确定抖动参数以实现图像补偿,从而有效地避免了过稳和欠稳现象;所提系统将丰富的视频参考信息与图像纹理合成算法结合起来,有效地提高了输出视频的稳定性和完整性。客观实验结果表明,该系统在峰值信噪比和耗时方面具有较好的综合优势。主观实验结果表明,所提系统在消除抖动视频中让人不舒适感方面具有较好的优越性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2014年02期）
赵哲[4]（2013）在《基于OpenCL的视频去抖动加速方法研究》一文中研究指出由于手持设备的普及和网络性能的飞速提高，在手持设备进行拍摄和实时监控领域很多设想已经可以成为现实，但是由于物理硬件以及个人的一些原因，视频中总会有一些抖动的运动噪声。去抖动这一功能在如今越来越多的突出了他的作用，在新的硬件平台出现的时候往往会有一些硬件直接支持去抖动这种功能。但是由于实时性和用户体验的要求，CPU处理视频性能往往不能够达到实时的要求，从而成为一些应用的瓶颈问题。现代计算机中由于显卡在并行性上的优势，越来越多的帮助CPU完成一些计算任务，而最为突出的是在图形图像处理方面，进行二元矩阵运算时候体现出来了巨大的优势。本文研究了一个经典去抖动算法在AMD平台的GPU上通过优化达到性能的提高，从而说明了GPU在视频处理领域相对于CPU的优势。最后根据试验结果做了叁组实验数据的对比，CPU和GPU平台的对比，说明了GPU相对于传统CPU对于视频处理过程中的优势。后两组是GPU优化过程中比较重要的两个点，在内存访问过程中，对于全局变量的访问次数对于算法优化的影响，以及在并行数据块计算的数目选取上对于算法优化的影响。说明了现在GPU在视频这个特殊领域相较于CPU的优势，以及在流行的并行平台上面做视频优化算法应该注意的一些问题。(本文来源于《东北师范大学》期刊2013-05-01）
王兆军[5]（2010）在《基于视频的成像去抖动方法研究》一文中研究指出电子稳像是新一代的稳像技术,它是利用计算机图像处理的方法实现图像序列稳定。因为具有稳像精度高、体积小、重量轻、功耗低以及成本低等优点,它在军事和民用领域得到了广泛的应用。电子稳像的关键技术是全局运动估计和运动补偿。如何提高全局运动估计的速度和精度,如何判断并分离摄像机的场景拍摄和随机抖动,使得运动补偿能够实时准确的稳定图像序列,是目前研究的热点。视频序列的抖动包含平移、旋转和变焦等复杂运动,针对传统角点提取易过于集中在前景运动物体上,匹配步骤复杂导致速度过慢,且将所有角点直接代入计算全局运动参数,从而导致局部外点和误匹配点影响计算精度的问题,本文提出了基于图像分区角点匹配的电子稳像算法。首先利用Harris角点检测算子分区均匀提取参考帧中的角点,利用模板匹配的思想,以每一角点为中心,建立特征窗口。同时为了保证估计精度和速度,通过匹配验证技术,很好地解决了角点特征匹配过程中出现的误匹配问题,减少无效角点对的不利影响。再通过列文伯格-马夸尔特迭代法,计算得到全局运动参数。最后采用基于卡尔曼滤波的图像补偿方法,确定抖动参数并结合图像拼接技术来实现图像补偿,提高输出视频的稳定性和完整性。实验结果表明,该算法对角点的预处理和迭代步骤,保证了运动检测的全局性,具有较高的精度,且补偿结果能够实时跟随摄像系统的扫描运动,输出稳定完整的视频序列。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2010-01-01）
朱为,李国辉,涂丹,吴琼[6]（2008）在《基于纹理合成的视频去抖动》一文中研究指出视频去抖动是视频增强技术的一个重要应用,通过纠正视频帧的位置使视频运动变得平稳。随之而来的问题是如何修复视频帧留下的空缺以保持视频的连续性。在对图像修复技术进行研究的基础上,提出了利用改进的纹理合成技术进行去抖动视频修复的方法。实验给出的视频去抖动效果证明了该方法的有效性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2008年32期）
赵文华,姚天翔,叶秀清,顾伟康[7]（2005）在《RANSAC算法在视频去抖动中的应用》一文中研究指出本文介绍了一种去除视频抖动的算法。首先对连续的两帧图像进行块匹配,然后用RANSAC算法和求解超定线性方程组估计全局运动参数,对运动参数的滤波得出无抖动的运动轨迹,再对每帧画面做运动补偿得到无抖动的视频。通过大量的实验,证明这样的系统具有很强的鲁棒性。(本文来源于《电路与系统学报》期刊2005年04期）
宋利,周源华,周军[8]（2004）在《基于运动矢量的视频去抖动算法》一文中研究指出采用新的几何分析方法建立了视频去抖动处理的数学模型,提出一种基于运动矢量的视频去抖动算法.采用新的快速M鲁棒估计法获得摄像机全局运动参数集;滤波该参数集滤除随机抖动带来的运动噪声.为了提高算法的可靠性,在全局运动估计之前对原始运动矢量进行了时空滤波;在运动校正阶段,引入了"重同步"机制防止差错累积.实验表明,该算法具有良好的去抖动效果,能够用于实时处理.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2004年S1期）
视频去抖动论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
视频编码旨在减少视频数据内存在的各种冗余,视频去抖动的目的是消除视频拍摄过程中所产生的画面抖动。本文针对视频编码和去抖动两个方面的工作展开相关算法的研究,通过设计高效的视频编码算法和去抖动算法,实现对移动拍摄设备所产生的视频数据的有效处理。首先,本文针对如何进行图像/视频数据的编码优化展开研究,设计出基于RGB-YCbCr色彩空间转换的图像下采样算法。这种下采样算法建立在RGB-YCbCr转换模型基础之上,通过对亮度分量Y两个色度分量Cb和Cr的联合滤波,实现了对彩色图像信号的高效下采样,产生了YCbCr4:2:0格式的图像信号。以此为基础进行图像压缩,能够显着提高彩色图像的压缩效率。其次,本文针对如何利用视频编码过程中产生的运动矢量实现视频去抖动展开研究。当前传统的视频去抖动方法主要是利用图像特征点匹配算法对相机运动路径进行估计,进而再进行去抖动处理。但特征点匹配算法运算复杂度较高,而且常常会引起匹配误差。视频数据在经过采集后一般先需要进行压缩,再进行后期处理。在视频压缩的过程中,会产生大量的运动矢量,经本文的研究发现,这些运动矢量与相机的运动路径之间存在一定的联系。因此,本文尝试用视频编码中产生的运动矢量,对相机的运动路径进行估计。与传统的以特征点匹配为基础的视频去抖动算法相比,本文所提出的以视频编码为基础的视频去抖动算法不仅大幅降低了去抖动算法的复杂度,而且去抖动效果也十分明显。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
视频去抖动论文参考文献
[1].尹雅楠.视频监控图像去抖动视觉监测算法优化仿真[J].计算机仿真.2017
[2].李明宇.基于编码理论的视频去抖动算法研究[D].电子科技大学.2017
[3].于俊,汪增福.基于SIFT特征匹配的实时鲁棒视频去抖动系统[J].系统工程与电子技术.2014
[4].赵哲.基于OpenCL的视频去抖动加速方法研究[D].东北师范大学.2013
[5].王兆军.基于视频的成像去抖动方法研究[D].南京航空航天大学.2010
[6].朱为,李国辉,涂丹,吴琼.基于纹理合成的视频去抖动[J].计算机工程与应用.2008
[7].赵文华,姚天翔,叶秀清,顾伟康.RANSAC算法在视频去抖动中的应用[J].电路与系统学报.2005
[8].宋利,周源华,周军.基于运动矢量的视频去抖动算法[J].上海交通大学学报.2004