電子穩(wěn)像技術

目錄
上篇 電子穩(wěn)像基本理論
第1章 緒論 3
1．1 運動 4
1．2 抖動 5
第2章 電子穩(wěn)像概述 7
2．1 電子穩(wěn)像 8
2．1．1 幀內(nèi)穩(wěn)像 8
2．1．2 幀間穩(wěn)像 9
2．2 發(fā)展歷程 9
2．2．1 基于機械陀螺的穩(wěn)像技術 9
2．2．2 基于光學的穩(wěn)像技術 9
2．2．3 基于圖像的穩(wěn)像技術 10
2．2．4 基于位姿傳感器的穩(wěn)像技術 10
2．3 應用領域 10
2．3．1 民用領域應用 10
2．3．2 軍事領域應用 11
第3章 電子穩(wěn)像模型及構(gòu)成 13
3．1 傳統(tǒng)電子穩(wěn)像模型 14
3．1．1 2D穩(wěn)像模型 14
3．1．2 2．5D穩(wěn)像模型 16
3．1．3 3D穩(wěn)像模型 16
3．2 穩(wěn)像模型基本模塊構(gòu)成 16
3．2．1 全局運動估計 16
3．2．2 運動平滑 17
3．2．3 運動補償 17
第4章 穩(wěn)像效果評價 19
4．1 主觀評價 20
4．2 客觀評價 20
4．2．1 MSE評價方法 20
4．2．2 PSNR評價方法 21
4．2．3 ITF評價方法 21
4．2．4 差分圖評價方法 21
4．2．5 DITF評價方法 22
4．2．6 標準差算法 22
4．2．7 隨機性檢驗方法 23
4．3 討論 23
中篇 2D模型穩(wěn)像方法
第5章 全局運動估計 27
5．1 塊匹配算法 28
5．2 灰度投影法 29
5．3 光流法 31
5．4 特征法 33
5．4．1 特征點匹配 33
5．4．2 運動估計 40
5．5 運動估計過程優(yōu)化 41
5．6 基于多傳感器融合的運動估計方法討論 48
5．6．1 時間同步 48
5．6．2 基于四元數(shù)的標定方法 52
5．6．3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的復合運動估計方法 54
第6章 運動平滑及補償 61
6．1 均值濾波 62
6．2 高斯低通濾波 63
6．2．1 高斯濾波簡介 63
6．2．2 高斯濾波性質(zhì) 64
6．3 卡爾曼濾波 65
6．4 變分模態(tài)分解方法 66
6．5 運動補償方法 69
下篇 3D模型穩(wěn)像方法
第7章 基于3D重構(gòu)的穩(wěn)像方法 73
7．1 穩(wěn)像模型 74
7．2 相機標定 74
7．3 運動估計 82
7．4 運動平滑 86
7．4．1 基于迭代擴展卡爾曼的運動平滑 86
7．4．2 最小二乘估計優(yōu)化算法 89
7．5 運動補償 89
第8章 基于球面模型的穩(wěn)像方法 93
8．1 球面穩(wěn)像模型 94
8．1．1 球面模型基本原理 94
8．1．2 球面投影方法 95
8．1．3 球面展開方法 98
8．2 球面運動估計 99
8．3 球面運動軌跡平滑 106
8．4 球面運動補償 109
第9章 球面模型在全景相機上的擴展 111
9．1 全景相機標定 112
9．2 多相機圖像拼接 119
9．3 主運動估計及補償 120
9．4 全景穩(wěn)像并行化策略 121
參考文獻 125