基于數(shù)字圖像的運動估計算法研究.pdf

1、隨著成像技術和計算機技術的發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術在越來越多的領域得到應用，如生物醫(yī)學、信息科學、天文學、資源環(huán)境科學等各種領域。新生的應用領域也對原有的圖像處理技術提出了更高的要求。其中，運動估計算法作為圖像處理的基礎技術之一，是圖像拼接、圖像復原、實時電子穩(wěn)像、遙感圖像超分辨率重建、高動態(tài)對比度（HDR）圖像構建等圖像處理技術的重要組成部分，在其中扮演著十分重要的角色。本文展開了對運動估計算法的研究。
　　 論文首先介紹了課題

2、研究的背景、意義，再從像移產(chǎn)生的過程出發(fā)，建立了運動估計模型。然后按照基于圖像灰度信息和基于圖像特征的分類，展開討論了現(xiàn)有常見運動估計算法的原理和實現(xiàn)方法，分析了它們各自的特點。再結(jié)合前人的工作和自己的探索，從亞像素精度獲取、計算效率優(yōu)化和魯棒性提高三方面，介紹了多種提高運動估計算法性能的方法。這三方面的性能提升方法最后也都應用到了具體的運動估計算法中，對算法的改進明顯。在前面的這些研究基礎上，論文提出并且實現(xiàn)了一種加權相位相關算法，該

3、算法首先通過加窗、低通截頻等處理抑制隨機噪聲和非理想采樣對算法精度、魯棒性的影響。然后再通過頻域加權處理的方式，給信噪比高的頻率分量添加高權重，增加它們對相關峰的貢獻，從而提高相關峰的信噪比，提高了算法的精度和魯棒性。在實驗部分，本文設計了一套包括仿真和實拍的實驗方案，用它來測試、比較不同運動估計算法的性能，能比較客觀全面地反映算法特點。最后，將運動估計算法實際應用于面陣圖像復原和實時電子穩(wěn)像兩個系統(tǒng)中，通過實踐檢驗運動估計算法的性能。