视频稳像技术综述
视频稳定和去抖动技巧与方法
视频稳定和去抖动技巧与方法在视频制作过程中，视频的稳定性和去抖动是非常重要的。
不稳定的视频会让观众感到不舒服，并降低观看体验。
为了解决这个问题，Adobe Premiere Pro软件提供了一些强大的工具和技术，帮助我们实现视频的稳定和去抖动。
在本文中，我们将介绍一些实用的技巧和方法。
一、视频稳定技巧1. 预防拍摄时的不稳定首先，预防是最重要的。
在拍摄视频时，尽量使用稳定的拍摄设备，如三脚架或稳定器。
这可以大大减少拍摄过程中的晃动，并提高视频的稳定性。
2. 使用Premiere Pro的稳定器效果在编辑过程中，Premiere Pro提供了内置的“稳定器”特效。
通过将这个效果应用到视频剪辑上，软件会自动分析并尝试去除视频中的抖动和晃动。
使用稳定器特效的方法很简单：选择需要稳定的视频剪辑，在效果控制面板中找到“稳定器”效果，并将其应用到视频上。
根据视频的具体情况，可以调整不同的参数，如稳定性、最大平移和最大缩放等，以获得最佳的效果。
3. 使用控制点进行手动稳定除了自动稳定器效果，Premiere Pro还提供了手动稳定的功能。
通过在编辑界面使用鼠标点击视频中的关键点，并调整它们的位置，可以手动修复视频中的抖动。
手动稳定通常适用于那些难以通过自动稳定器修复的视频。
二、视频去抖动技巧1. 使用插件进行去抖动除了Premiere Pro内置的稳定器效果，还可以使用第三方插件进行去抖动。
一些插件如Mercalli和Boris Continuum，提供了更高级的去抖动功能，可以根据视频的具体情况，进一步优化去抖动效果。
这些插件通常需要花费一定的费用，但能够提供更专业的解决方案。
2. 使用关键帧进行手动去抖动与手动稳定类似，Premiere Pro还提供了手动去抖动的功能。
使用关键帧来调整视频剪辑中的位置和角度，可以有效去除视频中的晃动。
通过在编辑界面使用鼠标点击视频中的关键点，并调整它们的位置和角度，可以手动修复视频中的抖动。
基于深度学习的视频稳定技术研究
基于深度学习的视频稳定技术研究一、引言随着现代科技的不断提升，视频技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
很多人在生活中喜欢记录一些美好时刻，但是不可避免的摄影误差总会让人头痛，影响观感和使用体验。
因此，基于深度学习的视频稳定技术在实际应用中具有很高的价值和意义。
二、基于深度学习的视频稳定技术1. 视频稳定原理视频稳定的原理是将跟踪目标的运动轨迹与捕获的视频帧之间的相对运动进行补偿，从而使观看者感觉到视频画面的稳定。
这个过程可以通过像素级的图像操作实现。
2. 基于深度学习的视频稳定技术基于深度学习的视频稳定技术通过学习视频的运动特征和运动轨迹，可以自适应地进行视频稳定。
其主要流程包括预处理、特征提取、轨迹确定和轨迹跟踪等环节。
其中，预处理阶段是对视频进行分割和去噪；特征提取阶段是从图像中提取出关键的特征点和描述子；轨迹确定阶段是确定运动轨迹，并采用有效的跟踪算法进行跟踪；轨迹跟踪阶段则是利用学习的轨迹信息进行运动补偿，从而实现视频稳定。
3. 深度学习算法在视频稳定中的应用深度学习算法在视频稳定技术中扮演着重要角色。
通过利用卷积神经网络和循环神经网络等深度学习算法的优势，可以大大提高视频稳定的效果和速度。
此外，还可以利用生成对抗网络等方法进行图像增强和降噪，进一步提高视频的质量。
三、应用前景与优缺点1. 应用前景基于深度学习的视频稳定技术在各个领域中都有着广泛的应用前景，例如：监控领域、无人驾驶、航空航天、医疗等领域。
尤其对于无人驾驶来说，视频稳定技术的应用可以提高航行的安全性和可靠性。
2. 优缺点优点：基于深度学习的视频稳定技术可以自适应地进行视频稳定，不用进行手动调整；稳定效果好，智能化程度高；多种深度学习算法可以进行组合和优化，提高视频质量，提高用户观感。
缺点：对硬件性能的要求较高。
基于深度学习的视频稳定技术需要进行大量的计算，因此对GPU等高性能硬件的要求较高。
同时，还需要大量的训练数据和运算时间，成本较高。
电子稳像技术综述
第15卷 第3期中国图象图形学报V o.l 15,N o .32010年3月Journa l o f I m age and G raphicsM ar .2010电子稳像技术综述王志民 徐晓刚(海军大连舰艇学院装备系统与自动化系,大连 116018)摘 要 利用电子稳像技术实现抖动视频序列稳定是现代稳像技术的发展方向之一。
首先简要介绍了电子稳像的基本原理和系统结构;然后从各模块功能出发,对电子稳像的运动估计、运动校正和图像补偿等关键技术的研究进展进行了综述,并给出了稳像性能评估的常用方法;最后总结和分析了电子稳像技术的应用现状以及未来的发展趋势。
研究结果显示,电子稳像技术的研究已经逐渐进入工程应用的新阶段,具有良好的应用前景和市场需求。
关键词 电子稳像 运动估计 运动校正 图像补偿 性能评估中图法分类号:TN911 73 文献标志码:A 文章编号:1006 8961(2010)03 470 11基金项目:辽宁省自然科学基金项目(20082176);浙江大学CAD &CG 国家重点实验室开放基金项目(A0906)收稿日期:2008 09 22;改回日期:2008 12 29简介:王志民(1983 ),男。
海军大连舰艇学院信号与信息处理专业硕士研究生。
主要研究方向为电子稳像、图像处理。
E m ai:l z h i m i nn_w ang @126.co mA Survey on E lectronic I mage Stabilizati onWANG Zh i m in,XU X iaogang(D e part m ent of E qu i p m en tSy ste m &Au to ma tiza tion,Dali an N avalA cad e m y ,Da lian 116018)Abstrac t E l ectron i c i m age stab ili zati on (EIS )techn i que has been w i dely u tilized for remov i ng the unwanted mo ti onfl uctua ti ons from v i deo sequence It is one o f the pri m ary dev elopment directi ons of the f u t ure i m age stab ili za ti on technique T his paper firstl y introduces t he basic pr i nc i ples of E IS and its architec t ure A fter g iv i ng an ove rv i ew o f the sta te o f t he art o f key techniques i ncl uding mo ti on esti m ati on ,m oti on co rrection and i m age com pensati on i n EIS ,w e list a nu m ber o f genera lm eans to assess the perfor m ance o f v i deo stabilization process F i na ll y ,the status about the appli ca tion of EIS i s su mm ar i zed and its deve l op m ent trend is ana l yzed Survey results show that EIS technique possesses pro m isi ng app lica ti on prospec t and g rea tm arke t de m and ,as research on E IS technique has turn i nto eng i neer i ng appli cation K eywords e l ectronic i m ag e stab ili za ti on (EIS ),m otion esti m ati on ,m oti on correcti on ,i m age co m pensation ,perfo r manceassess m ent0 引 言稳像技术广泛应用于机器人远程遥控系统、无人车辆导航系统、视频侦察系统、导弹电视制导系统以及车载火控系统中的观瞄系统等,是电视精确制导、目标检测与跟踪的关键预处理技术,是移动成像系统不可缺少的一种重要视频增强技术。
视频成像的原理与应用
视频成像的原理与应用一、视频成像的原理视频成像是通过光学原理和电子技术来实现图像捕捉和传输的过程。
下面将介绍视频成像的原理。
1. 光学传感器视频成像的第一步是通过光学传感器来捕捉光信号。
光学传感器通常是由光敏元件和光学透镜组合而成。
光敏元件可以将光信号转化为电信号。
光学透镜用于聚焦光线，使得图像能够清晰地被传感器捕捉。
2. 光电转换光学传感器将光信号转化为电信号的过程叫作光电转换。
光电转换的核心是光敏元件。
常见的光敏元件有光敏二极管（Photodiode）、光敏电阻（Photoresistor）和光电二极管（Phototransistor）等。
光敏元件在受到光照的时候，会产生电荷或电流，这个电荷或电流的大小与光照的强度成正比。
3. 数字化处理通过光电转换，得到的电信号需要进一步进行数字化处理。
数字化处理主要包括信号放大、滤波、采样和量化等过程。
放大是为了增强信号的幅度，使得更细微的变化能够被捕捉到。
滤波是为了去除干扰信号，提取出感兴趣的图像信息。
采样是将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
量化是将模拟信号的幅度转化为离散的数字值。
4. 图像压缩与编码图像压缩与编码是为了减少图像数据量，提高传输和储存效率。
常见的图像压缩与编码算法有JPEG、PNG和GIF等。
这些算法通过对图像的颜色、纹理和空间信息进行处理，达到压缩图像数据的目的。
压缩后的图像数据可以更快地传输和储存，并且占用更少的空间。
二、视频成像的应用视频成像技术已经广泛应用于各个领域，下面将介绍视频成像在几个常见领域的应用。
1. 安防监控安防监控是视频成像技术的重要应用之一。
通过摄像头将监控区域的图像实时传输到监控中心，可以实现对公共场所、大型建筑物和工厂等的实时监控和安全控制。
视频成像技术不仅可以提供高清晰度的图像，还可以进行图像分析和识别，实现自动报警和数据分析。
2. 交通管理视频成像技术在交通管理领域也有广泛的应用。
通过在各个交通路口和高速公路上设置摄像头，可以实时监测交通流量和车辆违法行为，提高交通管理的效率和安全性。
一种基于Star算法的多路视频稳像方法研究
一种基于Star算法的多路视频稳像方法研究一种基于Star算法的多路视频稳像方法研究摘要：随着视频技术的不断发展，多路视频稳像技术在实际应用中得到了广泛的关注。
本文针对多路视频稳像问题，提出了一种基于Star算法的稳像方法。
通过对输入视频的帧间差分和特征提取，利用Star算法进行稳像处理，最终得到稳定的多路视频。
实验结果表明，该方法能够有效降低多路视频的抖动，提升视频的观看体验。
1. 引言多路视频稳像是指对同时拍摄的多路视频进行抖动校正，以提高视频的稳定性和观看体验。
在很多应用中，如监控系统、无人机拍摄等领域，多路视频稳像技术具有重要意义。
2. 相关工作目前，关于多路视频稳像的研究已经取得了一些成果。
一些方法使用传统的图像处理技术，如帧间校正、均值滤波等方法进行多路视频稳像。
但这些方法的效果较差，无法满足实际应用的需求。
3. Star算法的原理和特点Star算法是一种基于特征点的图像稳定方法。
它通过提取输入视频中的特征点，并使用RANSAC算法进行匹配，在匹配到的特征点上执行一种平移和旋转的变换，从而实现图像的稳定。
4. 多路视频稳像方法的流程4.1 视频预处理首先，对输入的多路视频进行预处理。
这包括去除任何可能的人为操作的抖动、去除镜头晃动等。
4.2 帧间差分然后，对预处理后的视频进行帧间差分。
帧间差分是将连续帧之间的差值进行计算，以便确定视频中的运动信息。
4.3 特征提取接下来，对帧间差分后的视频进行特征提取。
通过在视频帧上检测和提取出关键的图像特征点，为后续的Star算法提供数据支持。
4.4 Star算法处理将特征提取得到的关键点输入到Star算法中，使用RANSAC算法进行特征点匹配，从而找到一组合适的特征点对。
然后，根据这组特征点对的平移和旋转信息，对输入视频进行稳像处理。
5. 实验结果与讨论我们在一组真实的多路视频上进行了实验，对比了本文提出的方法与传统方法在稳像效果上的差异。
实验结果表明，本文提出的多路视频稳像方法在降低视频抖动方面表现出较好的效果。
消除抖动的方法
消除抖动的方法消除抖动的方法是指在图像、视频等数据的处理过程中，由于各种因素的干扰而产生的不良影响，通过一系列的算法和技术手段来减小或消除这种影响，从而提升图像、视频等数据的质量和准确性。
以下几种方法常被应用于消除抖动。
1. 像素位移方法像素位移方法是一种常用的视频稳定技术。
该方法是通过将多帧相邻的图像层进行像素位移，从而消除由于相机或手持摄像机的抖动所产生的裂缝。
首先，将相邻两帧图像的特征点进行匹配，通过计算这些特征点的位置偏移量来估算像素位移，然后对每个像素进行插值，将其位移到正确的位置。
最后，通过图像拼接技术，将各帧图像拼接成稳定的视频流。
2. 光流法光流法也是一种常用的视频稳定技术。
该方法是通过分析相邻两帧图像之间的像素变化，来计算图像中每个像素的运动轨迹，从而消除抖动。
光流法的计算方法很简单，就是通过对邻域像素的亮度变化进行建模，来推断像素运动的方向和速度。
在计算光流时，通常采用常规的 Lucas-Kanade 方法。
3. 陀螺仪稳定法陀螺仪稳定法是一种运动传感器稳定技术。
该方法是通过搭载陀螺仪、加速度计等传感器，来检测相机或手持摄像机的运动状态，并根据这些数据进行实时的图像纠正。
具体实现时，需要通过传感器数据来计算出相机的改变量，然后将其应用于图像处理中，从而实现稳定的视频流输出。
4. 变焦稳定法变焦稳定法是一种利用变焦镜头来消除抖动的技术。
该方法是通过使用变焦调节的手段来消除由相机或手持摄像机的抖动所产生的颠簸。
具体实现时，可以采用两种方法。
一种是利用变焦镜头的快速聚焦能力，实现对清晰图像的快速转换，从而减少图像的抖动；另一种是利用变焦镜头的反向反转特性，来消除相机或手持摄像机的颠簸。
总之，消除抖动的方法是多种多样的，不同的方法会有不同的适用场景和精度效果。
在实际应用中，需要根据具体的需求，选择和调整适宜的消抖处理方法，以达到最佳的效果和数据质量。
基于卷积神经网络的视频图像稳定技术研究
基于卷积神经网络的视频图像稳定技术研究随着智能手机、相机等智能设备的普及，越来越多的人开始使用这些设备拍摄照片和视频。
然而，在拍摄过程中，人们往往会遭遇不可避免的抖动问题，导致拍摄的图片或视频出现模糊或抖动的现象。
针对这个问题，现在有一种基于卷积神经网络的视频图像稳定技术，可以有效地解决这个问题。
卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的深度学习模型。
它模拟了图像中人类视觉神经元的工作原理，可以通过多层卷积和池化操作来提取图像中的特征，并将这些特征映射到最终的分类结果。
在视频稳定技术中，卷积神经网络可以通过学习摄像头运动轨迹和图像中的特征来识别和纠正图像中的抖动。
在实际应用中，视频稳定技术可以分为两种类型：软件方法和硬件方法。
软件方法主要使用数字图像处理技术来对图像进行处理，包括滑动平均法、光流法等。
这些方法通常需要在计算机或移动设备上进行复杂的计算，会增加设备的负担和耗费更多的电量。
而硬件稳定技术则使用机械和电子元件来实现图像的稳定，包括光学图像稳定技术和机械式图像稳定技术。
这些技术可以通过悬挂式或机械稳定器等方式来提高图像的稳定性，但是会增加设备的体积、重量和成本。
基于卷积神经网络的视频稳定技术融合了软件和硬件稳定技术的优点，可以通过智能算法来实现图像的稳定，而不需要增加额外的机械和电子元件。
它可以实时地对摄像头的运动轨迹进行分析和检测，并使用卷积神经网络来纠正图像中的抖动。
这种技术可以应用于智能手机、运动相机、摄像机和监控摄像头等各种视频设备中，可以提高拍摄视频的质量和稳定性，为用户带来更好的拍摄体验。
在使用基于卷积神经网络的视频稳定技术时，需要注意一些问题。
首先，这种技术需要较高的计算资源和算法效率，需要在设计时考虑到设备的计算能力和存储空间。
其次，由于受到拍摄环境、人类肌肉抖动等多种因素的影响，视频图像稳定技术仍然存在一定的局限性，不能完全消除图像中的抖动。
因此，在使用视频图像稳定技术时，仍需要注意尽可能保持画面稳定，避免过度运动和抖动，以提高稳定效果。
视频监控专利技术综述
视频监控专利技术综述视频监控技术是指通过摄像头等设备对特定区域或对象进行实时监视和记录的技术。
随着科技的不断发展，视频监控技术也在不断创新，涌现出了许多专利技术。
本文将对视频监控专利技术进行综述，从技术原理、应用领域、市场前景等方面进行阐述。
一、技术原理视频监控专利技术的原理主要包括图像处理、信号传输、存储管理等方面。
首先是图像处理技术。
视频监控摄像头所捕捉到的图像需要经过处理才能呈现出清晰的画面和丰富的信息。
专利技术在图像处理方面有着独特的创新，如智能识别、图像增强、运动目标跟踪等技术，能够大大提高视频监控系统的效能。
其次是信号传输技术。
视频监控系统需要将采集到的视频信号传输到监控中心或者用户手机等设备上。
专利技术在这方面主要涉及无线传输、互联网传输等技术，能够实现高清、稳定的视频传输。
再次是存储管理技术。
视频监控系统产生的视频数据量很大，因此需要采用有效的存储管理技术来存储和管理这些数据。
专利技术在存储管理方面有着独特的优势，能够实现视频数据的高效存储和快速检索。
二、应用领域视频监控专利技术在各个领域都有着广泛的应用。
首先是安防领域。
视频监控技术在安防领域有着非常重要的作用，可以帮助警方和保安人员对监控区域进行实时监视，并及时发现和处理安全问题。
其次是交通领域。
交通监控系统利用视频监控技术可以实现交通车流的实时监控和管理，提高交通运输的效率，减少交通事故的发生。
再次是建筑领域。
视频监控技术可以帮助建筑管理人员对建筑物进行实时监控，及时发现和处理建筑安全隐患。
视频监控技术还可以应用于企业管理、教育、医疗等各个领域，为各行各业的管理和服务提供帮助。
三、市场前景随着社会的不断发展和技术的不断创新，视频监控技术的市场前景非常广阔。
首先是安防市场。
随着社会的不断发展和城市化进程加快，对安全的需求也越来越大，安防市场对视频监控技术的需求也在不断增加。
再次是工业市场。
工业领域对视频监控技术的需求也在不断增加，可以帮助企业实现生产过程的实时监控和管理。
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数字觎频 ｌ
文 章 编 号 ：０ ２ ８ ９ （０ ）７ ０ １— ３ １０ — ６ ２ ２ １ ０ — ０ ５ ０ １
视频 稳像技术综 述
陈启 立 。 宋 利 ， 松 煜 余
（ 海 交通 大学 电子 工 程 系 图像 通信 与信 息 处 理研 究 所 ； 海 市数 字媒 体 处 理 与传 输 重 点 实验 室 ， 海 ２ ０４ ） 上 上 上 ０ ２ ０
ｃａ ｓｃ ｌ ｔ ｂｌ ａｉ ｎ ｒ ｍｅ ｏ ｋ ｎ ｈ ｎ ｖ ｌ ｏ － ｔ ｎ ｌｏ ｉ ｍｓ ｈ ａ ｐ ｉａ ｉ ｔ ａ ｄ ｅ ｔ ｒ ｓ ｆ ｔ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍｓ ｒ ａｓ ｌｓ ｉ ａ ｓａ ｉ ｚ ｔ ｆ ｉ ｏ ａ ｗ ｒ ａ ｄ ｔ ｅ ｏ ｅ ｎ ｎ ｍｏｉ ａｇ ｒｔ ｏ ｈ ．Ｔ ｅ ｐ ｌ ｂ ｌ ｙ ｎ ｆａ ｕ ｅ ｏ ｈ ａ ｇ ｒ ｈ ａ ｅ ｌｏ ｃ ｉ ｔ ｐｅ ｅ ｔｄ ｒ ｓ ｎｅ ．Ａｔ ｔ ｅ ｅ ｄ ｈ ｘ ｓｉ ｇ ｐ ｏ ｌ ｍｓ ｎ ｕ ｕ ｅ ｐ ｏ ｐ ｃｓ ａ ｅ ｐ ｉ ｔ ｄ ｏ ｔ ｈ ｎ ，ｔ ｅ ｅ ｉ ｎ ｒ ｂ ｅ ａ ｄ ｆ ｔ ｒ ｒ ｓ ｅ ｔ ｒ ｏ ｎ ｅ ｕ ． ｔ
【 摘
要 】分 析 了 频稳像 的各 类算 法， 视 包括基于运 动的经典算法框架下 的各种研 究和 无运动 的新稳像 算法。指 出了各类算法的
优 缺 点 和适 用 性 ， 展 望 了今 后 的研 究 方 向 。 并
【 关键词 】视频稳像 ； 动估计 ； 运 运动补偿 ； 征点 特
【 中图分类号】Ｔ ９１ ３Ｔ ３ １ Ｎ １． ；Ｐ９ ７
者将综述 视频稳 像 的各类 经算 法 和近年来 取得 突破
频 中背 景的运动 。在做全 局运动估 计时 ， 一个难点是 如
何 获得准 确的运 动信 息 ， 除局部运 动等各种 干扰 的影 排
响。主要途径有微分方法和特征点对应法 。微分 方法如 光 流法 首先计算光流 ， ： 再根据光流来求帧 间几何关 系， 以此来表示全 局运动 。基于特征点 的方法是通过特征点 的对应 关 系来 描述运动 ， 同样利 用 图像 帧间几何 关系等 来表示运动 ， 常用 的特征有边缘 、Ｉ ， ｓＦ 也有算法基于局 部运 动矢量进行块 匹配 。它们 的思想都是利用局部量 ，
１ ． 基于运动的稳像算法 ２
控 。而 随着媒体 技术 的发 展 ， 像设 备越来 越普及 ， 摄 越 来越 多的普通家庭及个 人有条件 自行拍摄 、 理各类视 处 频， 而不 仅仅局 限 于观看 。在这一 形势 下 ， 频质 量备 视 受关 注 ， 针对手 持摄像 机及 车载摄 像设 备 ， 频抖 动问 视
【 ｙ ｗ ｒ ｓ ｉｅ ｔｂ ｉ ｔ ｎ ｍｏ ｏ ｓｍａ ｏ ； ｔ ｎ ｃｍ ｅｓｔ ｎ ｅｔｒ ｏｎｓ Ｋｅ ｏ ｄ 】ｖｄｏｓ ｉｚ ｉ ； ｔ ｎ ｅｔ ｔ ｎ ｍｏｏ ｏ ｐ ｎａ ｏ；ｆ ｕｅ ｐｉｔ ａ ｌａｏ ｉ ｉ ｉ ｉ ｉ ａ
０ 引 言
如今 ， 图像视 频无 处不 在 ， 们几 乎天 天都会 与视 人
【 文献标识码 】Ａ
Ａｎ Ｏｖ ｒ ｉ ｗ ｏ ｄｅ ａ ｌｚ ｉ ｎ ｅ ｖｅ ｆ Ｖｉ ｏ Ｓｔ ｂｉｉａｔｏ Ｃ Ｎ Ｑｌ Ｏ ｉＹＵ Ｓ ｎｙ ＨＥ ｉ，Ｓ ＮＧ Ｌ， ｏ ｇｕ ｉ
（ｎｔ￣ｅｏ ａ ｅＣ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎ ａ ｄ Ｉｆｒ ａｉ ｒｃｓｉｇ ｅａｔｅ ｔｏ ｌ ｔ ｎｃＥ ｇｎｅｉｇ ｈ ｎ ｈ ｉＪ ｏ ｏ ｇ Ｕ ｉ ｒｔ； Ｉ ｉ ｆＩ ｇ ｏ ｓ ｔ ｍ ｎｃ ｉ ｎ ｎｏｍ ｔ ｎ Ｐ ｏｅｓ ，Ｄ ｐ ｒ ｎ Ｅｅ ｒ ｉ ｎ ｉｅｒ ，Ｓ ａ ｇ ａ ｉ Ｔｎ ｎｖ ｓｙ ａｏ ｏ ｎ ｍ ｆ ｃｏ ｎ ａ ｅｉ Ｓ ａｇ ａ ｅ ａ ｏａｏｙ ｏ ｇｔｌＭｅ ｉ ｒｃｓｉ ｎ ｒｎｍｓｉｎ，Ｓ ａ ｇ ａ ０ ２ ０ ｈｎ ｈ ｎ ｈ ｉＫ ｙＬ ｂｒｔｒ Ｄｉｉ ｄａ Ｐｏｅｓ ｇ ａ Ｔａｓ ｉ ｏ ｓ ｈ ｎ ｈ ｉ２ ０ ４ ，Ｃ ｉ ｆ ａ ｎ ｄ ｓ ａ）
题 显得尤 为突 出。在 飞机 、 坦克 等军用 场合 ， 同样 十分 有必 要对视 频进行 稳定化 处理 。视 频稳定 （ 称稳像 ） 简
经典 的电子稳像包含 ３ 个步骤 ： 全局运动估计 、 运动 补偿和 图像生成 。各种 算法都遵 循这个框 架 ， 每一个 在
步骤里 ， 又有各 自不 同的实现 。全局运动一 般指 的是视
频打交道 ， 活离不 开 电视 电影 ， 生 社会 的治 安离不 开监
而补偿摄像 平 台带来 的抖 动 ； 机械稳 像是利 用各种机械 设 备来设法保 证摄像 平 台的稳 定性 ， 在影像拍摄 上有较
多应用 。以上 两类稳 像对普通消费者而言 ， 代价过大 ， 而
且机械稳像设备不便 携带 ； 另一方面 ， 光学稳像和机械稳 像所 能达 到的效果仍不 能令人 满意 ， 其是 当抖 动较为 尤 剧烈时 ， 从而使得 电子稳像变得十分有必要 。
就是在 这些 需求下诞生 的。所谓稳像 ， 是指利用相关 的 算法 ， 对视频 设备 采集 的原始 视频 序列进行 处理 ， 除 去 其 中的抖动 。视频稳像 的 目的 ， 一方 面是为 了让人 眼观 感舒适 ， 有利 于人 工观测 、 判别 等 ， 另一方 面也作为诸 多 其他后 续处理 的预处 理 阶段 ， 检测 、 如 跟踪 和压 缩 。笔
【 ｓｒｃ】 Ｄ ｆ ｒｎ ｉｅ ｓ ｂｌａｉ ａ ｏ ｔｍｓ ｒ ｎｌｚｄ ｎ ｈｓ ａｅ，ｉｃ ｄｎ ｍ ｔ ｎ ｂｓｄ ｌ ｒｈ ｕ ｄｒ ｈ Ａｂｔａ ｔ ｉｅｅｔ ｄｏ ｔ ｉｚｔ ｎ ｌ ｒｈ ａｅ ａｙｅ ｉ ｔｉ ｐ ｒ ｎ ｌ ｉｇ ｏｉ — ａｅ ａ ｏｉ ｍｓ ｎ ｅ ｔｅ ｆ ｖ ａ ｉ ｏ ｇｉ ａ ｐ ｕ ｏ ｇ ｔ