数字稳像
图像稳定技术在数字电视前端图像处理中的应用

目前 的电子 稳像 三个 不 同 的阶段 。 电子 稳像 技 术是 一 种纯 数 字化 的技 术 , 因此 也称 为 数字 稳像 。数 字稳 像 技 术 是 通过 数 字 图像 处 理技 术 对 序 列 图像 进 行 运 动
有 助 于抑 制与 高级 图像 处 理或分 析 无关 的信 息 。 因此
预处 理 的 目的是 改善 图像 数 据 , 制不 需要 的干扰 或 抑 增强 某些 对 于后续 处 理较 为重 要 的 图像 特 征 。 般 常 一 用 的图像 预处 理是 采用 平 滑去 噪 和锐化 增 强 的方 法。
估 计 , 过 运 动 补 偿来 去除 图像 中的 诸如 抖 动 、 转 通 旋
端 系统 中添 加 数字 看 效 果 得到很 大 的提 高 。 与数 字稳 像 的初 衷—— 消除 这 或减 轻视 频 序列 中相 邻 帧 间的非 平 稳运 动 , 善 图像 改 序列 的显 示 质量 完全 符合 。
卫 星接 收 天线 通 常采 用 抛物 线 天线 , 工作 原 理 其 则 是 利 用 高频 无 线 电波 的似光 传 播 特 性 来 接 收 电磁
电视节目制作与播出
有 线 电视 技 术
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国 稳 技 在 字 被 端 像 理l 应 像 定 市 数 电 前 国 处 【 用 】 硇
王 新 国 山东省滨州市广播 电视信息网络中心
摘要 : 由于 广 电前 端 系统 的数 字 化 , 视 基 带 视 频 也 可 分成 一 帧 帧 的数 字 图 像 , 输 入 编 码 器 后 , 先 对 图 像进 行 电 在 首 处 理 。 后 编 码 成 需 要 的格 式 。而 电视 信 号 由干 各 种 客 观 原 因 不 时 的 会 出现 抖 动 、 动 等 影 响观 看 的 效 果 , 然 晃 因此 在 图 像 处理过程中可以考虑将图像稳定技术应用进去 , 以达 到最 好 的 观看 效 果 。 关 键 词 : 字 电 视前 端 图像 处 理 图 像 稳 定 数
稳像

摘要(2)电子防抖技术。
目前使用的电子防抖是针对CCD上大约2/3 的面积进行图像分析,然后根据抖动,利用边缘的图像来进行补偿[2,3,4],大多数数码摄像机都采用这种方法。
不过,这种方法首先是降低了CCD的利用率,其次,对静态图像的帮助不大。
(3)CCD 防抖技术,其代表性厂商是柯尼卡美能达公司。
它没有把防抖装置安装在镜头中,而是设计在CCD 上。
CCD 防抖的原理就是将CCD 安置在一个可以上下左右移动的支架上,先检测出是否有抖动,由于使用陀螺传感器,抖动的检测与光学防抖基本相同。
然后传感器检测出的信号经过处理,计算出可以抵消抖动的CCD 移动量。
与光学防抖相比,这种结构避免了光学防抖补偿方式带来的球差问题,也同时解决了困扰单反交换镜头的诸多体积和由此带来的成像质量下降的各种问题,缺点就是由于对应高精度的机构要求,确保这种要求的制造技术有一定难度。
影像稳定技术在望远镜上的应用现状与数码相机和摄像机的多样化防抖动方式相比,影像稳定系统在传统望远镜上应用,通常只能采用光学防抖的方式。
国外的一些光学仪器公司已经推出了带有影像稳定系统的望远镜,而国内在这方面的研究与产品几乎处于空白。
目前带有影像稳定的望远镜厂商主要包括美国博士能(Bushnell)、日本尼康、日本佳能,以及一些俄罗斯厂商。
主要的防抖望远镜产品,放大倍数在10倍左右,并且是固定放大倍数;重量大多在1kg 左右,供电电源范围在3V-9V之间。
表1-1 是一些主要的防抖望远镜产品的数据。
表1-1 防抖望远镜的主要产品Table 1-1 Anti-Vibration telescopes望远镜型号倍率重量(g)电源长/宽/高(mm)博士能18-1035 10 1244 DC6V —尼康14x40IS 14 1340 DC6V 186/148/88俄罗斯12x40 12 2000 6 节AA 240/190/100佳能15x50IS 15 1180 2 节AA 193/152/81佳能12x36IS II 12 660 2 节AA 174/127/70佳能8x25IS 8 490 1 枚CR123 137/120/61目前最小巧的防抖望远镜是佳能8x25IS,重量只有490g,使用 1 枚3V 的CR123 锂电池,可以连续工作 6 小时。
稳像算法

N
i 1
k
j 1
k
m 1 wmin
旋转矢量的估计 参考帧某一块内的点(x,y)经旋转之后运动
到(X1,Y1)位置处,以图像中心位置为 原点建立直角坐标系,可知(x,y),(x1,y1) 相对于图像中心的旋转角弧度分别为
y1 y0 1.2 arctan( ) x1 x0
基于对数极坐标变换的灰度投影稳像 算法
基于灰度投影的平移运动估计 旋转和缩放系数的确定(由笛卡尔转换为对 数极坐标空间之后,图像间的旋转变换在对 数极变换系中表现为平移运动) 优点:对数极坐标变换对旋转和尺度的不变 性
旋转和缩放系数的确定
由灰度投影算法的到图像的位移矢量之后, 需要根据对数极坐标将位移矢量转化为旋转 角度。 对数及变换后图像的分辨率为m*n,位移矢 量为( Δm , Δn ) 。笛卡尔坐标下的转换 角度为Δ ,缩放因子为k,进行对数变换
特征法
基本思想:利用图像的特征(角点、直边缘、 曲边缘等局部特征和型心、表面积、横惯矩 的长短轴等全局变量)来求取图像的运动矢 量。 注意:特征法求取的运动矢量是局部运动矢 量,还需要通过数学模型利用局部运动矢量 求取全局运动矢量。 优缺点(优点)估算精度高,速度快
投影法
基本原理:利用图像总体灰度变化规律来确定图像 的全局运动矢量 优缺点(优点)不必对图像上的每一点做互相关运 算,而是利用图像的灰度投影曲线做一次相关运算, 因此运算量小,运算速度快,满足时实要求。(缺 点)只考虑平移运动,对旋转也能动没有考虑。而 且当图像中有摄像机的正常扫描和图像中由小目标 的运动时,检测的运动矢量不是很准确,算法精度 下降。
y y0 1.1 arctan( ) x x0
简述数字成像的原理及应用

简述数字成像的原理及应用1. 原理概述数字成像是一种利用数字技术处理图像的方法,通过将图像转化为离散的数字表示,实现图像的存储、传输、处理和显示。
数字成像的原理主要包括以下几个步骤:1.图像采集:使用光学传感器等设备将场景中的光变换成电信号,将连续的光信号转化为离散的数字信号。
2.数字化:将模拟信号经过采样、量化和编码等处理,将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
采样表示在时间和空间上对信号进行离散的取样,量化表示将每个样本的幅值量化为离散的数值,编码表示将量化后的数值用二进制表示。
3.图像处理:利用数字信号处理的方法对图像进行增强、滤波、分割、特征提取等处理,以改善图像质量或提取需要的信息。
4.图像显示:将经过处理的数字图像转化为可视的图像形式,通过显示器等设备将图像呈现给用户。
2. 数字成像的应用数字成像技术在现代社会中得到了广泛的应用,以下是几个常见领域的应用示例:医学影像学•CT扫描:数字成像技术可将人体内部的断面图像转化为数字信号,通过计算机进行重建和显示,用于检测疾病、观察人体解剖结构等。
•MRI:数字成像技术可将人体内部的多维图像转化为数字信号,通过计算机进行处理和显示,用于观察人体组织的结构、功能和病变情况。
数字摄影与视频•数码相机:数字成像技术实现了传统摄影方式的数字化,利用光学传感器将物体反射的光线转化为数字信号,通过处理和存储,将图像以数字形式保存。
•数字视频摄像机:数字成像技术可将连续的视频信号采样、量化、编码转化为数字信号,实现高清视频的存储和传输。
计算机视觉•图像识别:数字成像技术可对图像进行特征提取和模式匹配,通过计算机算法实现对图像中物体的识别、分类和定位。
•视频监控:数字成像技术可实现对图像的实时采集、处理、传输和显示,用于安防领域的视频监控。
虚拟现实与增强现实•虚拟现实:数字成像技术结合计算机图形学和仿真技术,通过数字图像的显示和交互技术,模拟出虚拟的三维环境,使用户产生身临其境的感觉。
视频稳像算法综述

视频稳像算法综述视频稳像是一种用来减少视频中抖动的技术,其主要目的是提高视频质量和观看体验。
视频稳像算法是实现视频稳定的关键,它可以通过对视频进行处理,消除由于手持摄像、运动或其他因素引起的抖动,从而使视频画面显得更加平稳和清晰。
随着移动设备的普及和视频内容的增多,视频稳像技术越来越受到关注,各种视频稳像算法也不断得到改进和创新。
目前视频稳像算法主要分为机械稳像和软件稳像两大类。
机械稳像通过物理设备来进行抖动补偿,例如利用机械稳像仪器或者云台来调整镜头位置,从而实现视频的稳定。
而软件稳像则是通过对视频进行数字处理来实现稳定效果,减少抖动的同时保持视频内容的完整性。
软件稳像算法可以应用于各种类型的摄像设备和视频处理软件中,成为目前视频稳像技术的主流。
视频稳像算法在不同应用场景下有不同的技术原理和方法。
下面将针对不同视频稳像算法进行综述和分析,探讨它们的优劣势及适用范围。
1. 传统的视频稳像算法传统的视频稳像算法主要通过数字图像处理来实现抖动的消除,其中比较典型的方法是基于运动补偿和区域重叠的技术。
这些算法通过识别视频中的运动对象,通过补偿运动矢量来实现视频的稳定。
而在区域重叠技术中,通过对视频进行适当的裁剪或者重叠,从而实现对抖动部分的遮挡和修复。
传统视频稳像算法的优势是技术成熟、应用广泛,且能够较好地处理一般的抖动场景。
但传统算法也存在一些问题,例如无法处理复杂的抖动、对计算资源和存储空间的要求较高等。
由于目前视频抖动场景多样化,传统的视频稳像算法在某些场景中可能无法满足需求,因此也为进一步推动视频稳像技术的发展提出了挑战。
近年来,基于深度学习的视频稳像算法得到了快速的发展和应用。
深度学习通过人工神经网络和大量的数据训练可以提取特征,学习到更复杂的规律和模式,因此在视频稳像领域有着广阔的应用前景。
基于深度学习的视频稳像算法能够更加准确地识别视频中的抖动部分,快速地进行补偿和修正。
通过深度学习模型的训练,算法可以不断地优化自身的性能,适应不同场景和要求。
噪声条件下基于粒子群优化的数字稳像方法

( co lfElt nc& E gne n U i rt Ee rn c ne& Tcnl yo C ia hn d 17 1 hn ) Sho o e r i co n ier g, nv syo lt i Si c i ei f co c e eh o g hn ,C eg u6 13 ,C ia o f
Di i li g t b lz t n b s d o g t ma e sa i a i a e n a i o p ri l wa m p i z to n e o s o d t n a tc e s r o tmia i n u d r n iy c n ii o
w e ev esnt nya et yf m t r b t l yrn o o e hs a e pooe itlm g t iztn hnt i o o o l f c db a e ie u s b dm n i .T i ppr rpsdadg a iaes blao h d f e r jt s ao a s i a i i
e auae t ro ma c fte p o s d meho Th x rme a e u t h w ha h r po e t d c n no ny r no e v l t hepef r n e o h r po e t d. e e pe i ntlr s lss o t tte p o s d meho a to l e lv
t z t n t s a c h p i lmoi n c mp n a ig v c o s I h n i ai o e r h t e o t mi o ma t o e s t e tr . n t e e d,u e h i lt d u sa l i e n e l n o o n s d te smu ae n tbe vd o a d r a e t o
实时电子稳像系统中Kalman滤波器的FPGA实现
实时电子稳像系统中Kalman滤波器的FPGA实现
邓军;祁小平
【期刊名称】《仪器仪表用户》
【年(卷),期】2011(018)005
【摘要】针对实时电子稳像系统中Kalman滤波器的硬件实现问题,提出了一种Kalman滤波的FPGA实现方法.通过对电子稳像算法中Kalman滤波模型的分析,对滤波算法进行了化简,将滤波器的运算分解成简单的加、减、乘、除运算.利用硬件描述语言对Kalman滤波进行了FPGA实现,并对实现的滤波器进行了验证.通过软硬件仿真实验结果的对比,验证了所实现滤波器的有效性.
【总页数】4页(P83-86)
【作者】邓军;祁小平
【作者单位】中国科学院光电技术研究所,成都610209;中国科学院研究生院,北京100039
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.实时电子数字稳像系统并行处理的快速实现 [J], 时永刚;周渝斌;赵跃进
2.提高ASIC验证的速度与可视性基于FPGA的ASIC/SoC原型设计及基于FPGA 的系统在实时硬件速度下可以实现100%的内部信号可视性 [J], Mario Larouche
3.视频压缩系统中实时数据采集的FPGA实现 [J], 覃永新;陈文辉;杨叙
4.星载图像压缩系统中实时二维小波变换的FPGA设计与实现 [J], 王鸣哲;薛长斌;
张学全
5.基于FPGA的实时电子稳像 [J], 李刚;程志峰
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实时电子数字稳像系统并行处理的快速实现
Abou f rne) rein wi o ie res psac rtg ojn t nwi i n erh eh oo y i slt Dieecs ci r , t m df d he-t rh t eyi c nu c o t da dsac c n l ,s e t o h i t e e sa n i h mo t g
ra- m efr a c fte s s m i c n e t n l C T e bo k m thn t n e t t n wi AD ( u f e l i e p r m n e o y t n o v n i a P , h lc - ac i moi s mai , t S t o h e o g o i o h S m o
Fa tPa a ll m p e e t to fRe lTi e s r l eI lm n a i n o a— m
Elc r n cDi ia m a eS a iia i n S se e t o i g t l I g t b l to y t m z
S i 0 gg n h n —a g Y Z o ubn h uY —i Z a u -n h o e Y j i
数据流(ige nt cin lpeD t SMD) 流水线 SMD技术和多线程设计方法 。 Sn lIs u t t l aa I r o Mu i , 、 I 采用块匹配法进行运动估计 , 以总绝对差 作为匹配准则 ,以菱 形搜索与三步快速搜 索相结合的综合搜索策略 ,减 少了运算量 ,进一 步加快了处 理速度 。同时,使用 Kam n l a 低通滤波 方法 去除图像的高频抖动,而保 留了平滑 的全局运动 ,保证 了系统的有效性 和鲁棒性 。通过这些措施 ,在普通 P C机上实现 了系统 的高效实时处理 。 关键 词 图像稳 定,运动 估计,并行处理,块匹配,K l n ama 滤波 中图分类号: P 9 T3 l 文献标识码 : A 文章编号: 0 95 9 (0 60 . l40 l0 -8 62 0 )7 I7 -5
电视、电视技术
t ronic shutter[刊,中]/王海涌(北京航空航天大学航天制导导航控制系.北京(100083)),申功勋//光电工程. 2006,33(8).136139为了在景物照度变化条件下保持图像特定目标的亮度基本恒定,提升摄像测控系统的性能,提出了CCD电子快门配合分档光圈实现曝光量无级调节的自适应控制方法。
该方法针对光圈换档和电子快门动作在延时性能上的显著差异,将光圈换档对光通量的粗调和电子快门时间的精调两者实时配合,来控制曝光量,算法的实际运用需要通过实验建立光圈换档动力学模型。
图3参7(于晓光)电视、电视技术TN948.412007010613一种高分辨率网络摄像机的设计及实现=Design and im plementation of a high definition networ k camera[刊,中]/刘先虎(浙江大学信息与电子工程学系.浙江,杭州(310027)),唐慧明//电视技术.2006,(2).9396给出了一种基于TI公司TMS320DM643处理器的高分辨率网络摄像机设计方案,该方案基于R F5的软件构架,最高能实现300万像素的高分辨率图像采集和编码,从而实现基于IP网络的不同帧率和分辨率的数字视音频通信,能满足实际应用需要。
图4表1参5(于晓光)TN948.412007010614用于实时数字稳像的灰度投影算法研究=R eal time digital image st abilization system based on gray pr ojection algo r ithm[刊,中]/汪小勇(浙江大学现代光学仪器国家重点实验室.浙江,杭州(310027)),李奇//光子学报.2006, 35(8).12681271基于灰度投影算法构建了一个实时数字图像稳定系统,阐述了灰度投影算法应用于数字稳像的基本问题。
深入分析和研究了算法在稳像系统中的中值滤波、区域选择、参考帧选择等优化问题。
音视频信号处理技术考核试卷
考生姓名:__________答题日期:_______得分:_________判卷人:_________
一、单项选择题(本题共20小题,每小题1分,共20分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)
1.数字信号处理的基本步骤中,哪一步骤是信号从模拟到数字转换的过程?()
A.采样
B.保持
C.量化
D.编码
2.以下哪种信号处理技术通常用于降低噪声?()
A.滤波器
B.傅里叶变换
C.快速傅里叶变换
D.混合器
3.在音频信号处理中,以下哪种技术可以用来消除回声?()
A.延迟线
B.均衡器
C.滤波器
D.压缩器
4.视频信号的基本参数中,哪一个参数描述了每秒刷新图像的次数?()
A.分辨率
A.噪声抑制
B.画面插值
C.帧率转换
D.伽马校正
13.在数字音频信号处理中,以下哪种技术可以用于音调检测?()
A.自相关函数
B.互相关函数
C.窗函数
D.滤波器
14.以下哪种信号处理技术主要用于去除视频信号中的静态噪声?()
A.中值滤波
B.高斯滤波
C.拉普拉斯滤波
D.频域滤波
15.在数字信号处理中,以下哪个参数与信号的幅值精度有关?()
B.帧率
C.亮度
D.对比度
5.以下哪种编码格式主要用于音频信号的压缩?()
A. JPEG
B.ห้องสมุดไป่ตู้MPEG-2
C. MP3
D. WAV
6.数字信号处理中,以下哪个操作可以改变信号的时域特性?()
A.求和
B.积分
C.微分
D.采样
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II. EDGecting motion vectors in the DIS system, a pre-processing is recommended because it can improve the accuracy in detected motion vectors by removing unwanted factors in the image such as noise, and at the same time it can reduce the computationalload by mapping an image usually represented by 8 bits per pixel, to an image represented by less than 8 bits per pixel. Several kinds of pre-processing method were proposed. For example, Band Extract RepresentativePoint (BERP) method, a kind of bandpass filtering method, was used in [3]. While the BERP method can efficiently filter out both the extremely high spatial frequency componentssuch as noise and low frequency componenets such as the flat area in intensity, it requires great computationalefforts for obtaining the BERP image, and it still needs more than two bits per pixel to represent the BERP image. On the other hand, the edge detection method based on the tri-state ADALINES described in this paper have the following advantages: (1)Advantagesin using the tri-state ADALINES edge detection method; -It uses 3x3 local windowsfor mapping each edge value, whereas others should use much larger local windows -It simultaneously detects edges and suppresses noise. Noise suppression does not need additional computation. -Since it has an adaptive linear neuron structure, the advantages of neural networks can be benefited in this method such as;the high computationalpower by parallelism [5] and the rotation invariant property of layered neural networks [6].
Joon Ki Paik, Yong Chul Park, and Sung Wook Park Video System Tech. Team, Buchun R&D Center, Semiconductor Business, Samsung Electronics Co.
ABSTRACT
A new approach to digital image stabilization (DIS) for video cameras is proposed. The proposed DIS system is composed of an edge detection unit, a motion detection unit, and a digital zooming unit. The edge detection unit is based on tri-state adaptive linear neurons (ADALINES) [ 11. the motion detection unit is based on the corresponding binary logical correlation computations instead of multiple-bit pixelwise subtractions, and the digital zooming unit is based on the approximatedbilinear interpolation (ABI) technique. A motion decision procedure is also proposed for removing unwanted effects on the integrated motion vector. The proposed DIS system is designed manily for the hardware minimization without using additional Micoms in a video camera system. Experimental results show that the proposed system accuratelydetects and compensatescamera motion.
I. INTRODUCTION
In recent days, video cameras for consumer use exhibit certain changes such as: (1) compactness in size, (2) high zoomingratio,and (3) digitalization in video signalprocessing. (1) and (2) make it necessary for video cameras to have an image stabilizing system [2]-[4], and (3) makes it easy to implement the stabilizing system. A bolck diagram of a digital video camera with a DIS system and a corresponding field memory (FM) is shown in Fig. 1. A DIS system usually has the following three functional units, such as: (1) a preprocessing unit, (2) a motion vector detection unit, and (3) a motion compensation and digital zooming unit. The proposed DIS system uses an edge detection method based on the tri-state ADALINES in the pre-processingunit, a logical correlation computation method in the motion vector detection unit, and the AB1 method in the digital zooming unit, as shown in Fig. 2. A major advantage of the proposed DIS system is that it greatly reduces the computational load in detecting the global motion vector between a pair of images, say the current and the previous image frames, by the use of binary edge images. The probems in using the binary edge images will be discussed and the promising solution will be given in
1. Secs. I1 and 1 1 Interpolation, which is used in the digital zooming unit of the proposed DIS system, is an important issue in digital image and video signalprocessing areas. An efficient way in implementing the digital zooming is also given in Sec. IV. In Sec. V simulation results of the proposed DIS system are given by using two real-time sampled image sequences.
Paik, Park and Park: An Edge Detection Approach to Digital Image Stabilization Based on Tri-State
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AN EDGE DETECTION APPROACH TO DIGITAL IMAGE STABILIZATION BASED ON TRI-STATE ADAPTIVE LINEAR NEURONS