电子稳像器 电子稳像器适合于任何模拟彩色、黑色、红外、热成像摄像机，特别适合于下面的应用场合： ● 汽车、火车、船舶 ● 飞机和直升飞机 ● 无人驾驶的飞行器 ● 高的建筑物、桥梁、隧道 ● 多风的海岸边的监视 ● 因机器设备或空调而导致震动的工厂 ● 安装在柱子上或杆上的摄像机，如高速公路的交通监视 摄像机在很多场合下会出现抖动，尤其是在使用高倍放大的镜头情况下。摄像机固定在建筑物或柱子上，当有风时会出现晃动；安装在机器（如车、飞机、船等）、加热通风设备、空调、PTZ云台等等有震动的场合上的摄像机都输出一个抖动的不稳定的视频图像。 电子稳像器通过软件算法来xx摄像机的各种抖动，从而提供高质量的专业的清晰的实时画面。 电子稳像器使用在前端设备（如彩色、黑白、红外、热成像等摄像机）和后端设备（如DVR、矩阵切换器、显示器等等）之间，为后端设备提供一个清晰的稳定的图像。它具备下面的作用： （1）稳定的视频可以更好地表现图像细节，从而提高视频监视的质量 （2）一般来说，图像抖动是非常令人生厌的，并极易引起视觉疲劳 （3）稳定的图像为后端的数字视频记录设备提供了更有利于压缩的视频源。大大提高压缩比，在相同的码流下可以获得更高的压缩后的图像质量，或者说在相同的图像质量下获得更高的码流 电子稳像器安装简单，在电气上它应该在摄像机和后端显示记录等设备之间。它具有下面一些特点： （1）可以适合任何标准的模拟摄像机 （2）校正所有方向的抖动：水平方向，垂直方向，旋转，镜头Zoom的变化。 （3）不牺牲图像分辨率。 （4）通过简单的OSD菜单或DIP开关来设置参数。 技术参数： 视频 （1） 一路复合视频输入，一路复合视频输出。 （2） 输入视频制式自动适应PAL制式或NTSC制式。输出视频制式自动与输入视频制式一样。 （3） BNC连接器 （4） 电平峰峰值为1V，阻抗75Ω 电源 ■ 外部电源供电：12VDC,1.2,电源插座：2.5×5.5×14mm,中心头为正极工作条件 ■ 温度0—50℃。 ■ 湿度20—95％ 机械尺寸和重量 高：5.5cm，宽：16.9cm，深：28.5cm 重量：1.1kg 设置 ■ 12位DIP开关用于参数选择 ■ 6个按键用于OSD菜单操作 ■ 所有的设置均存于EEPROM内 影象校正模式 ■ X/Y方向抖动的校正 ■ 旋转抖动 ■ Zoom抖动校正 震动类型 快速/中等/低速/极低速的震动 随着计算机及其相关技术的迅速发展，越来越多的原本机械设备和技术才能实现的方法可以直接用廉价高效的电子软硬件来替代。稳像技术的发展，经历了从机械到光学，再到目前的电子稳像等阶段，电子稳像技术就是通过数字图像处理技术对序列图像进行运动估计进而进行运动补偿来去除图像中的诸如抖动、旋转等非正常偏移的一种技术。 电子稳像这个概念是上个世纪80年代提出的，从本质上讲，它是在图像处理尤其是运动参数估计技术较为成熟的基础上发展起来的，因此其中的核心还是集中在运动估计。这里需要强调的是稳像环节中运动参数的估计，其运动主要指拍摄平台的运动，它对图像序列产生的影响是全局性的，这是对运动估计应用领域的扩展，而很多情况下所说的运动估计是监视平台固定或运动已知，仅存在目标不确定运动的参数估计，它的影响是局部的。与传统的机械和光学方式稳像技术相比，电子稳像技术因其具有高精度、低代价、小体积的特点，已在许多方面显示了突出的优势，国外近年来已应用于无人驾驶车的道路识别、摄像机视频稳定处理等场合，同时它在军事侦察、目标xx跟踪等方面也有着广阔的应用领域。 1 电子稳像的基本原理及发展状况 基本原理 电子稳像技术是综合电子、计算机、数字信号处理等技术为一体的新一代实现序列图像稳定的技术。它不同于图像恢复，图像恢复是针对每一帧模糊的图像，而电子稳像稳定的是一个图像序列，在序列中的每一帧图像都是清晰的。稳像的基本原理如下：首先根据图像序列的各种信息进行局部运动估计和全局运动估计，取得运动参数后进行综合评价，继而进行运动补偿，最终得到稳定的输出序列。通常，它的基本流程表示如图I所示：图I 电子稳像基本流程图像序列的不稳定本身是由于帧与帧间图像变化在监视器上反映出的不稳定，所以运动补偿主要是指对于全局运动偏差的补偿，但图I中，稳像处理过程既有局部运动估计也有全局运动估计。由于各种原因，少量的局部运动是不可避免的，而它会对整体运动估计产生不利的影响，因此首先通过某些方法估计出局部运动参数，再进行整体估计，对于 问题的简化和提高稳像的xx性是有积极作用的，这也是大多数稳像方法中常用的思路。 像移补偿技术是电子稳像中最基本的技术 ，其基本原理是：首先求出摄像机的角位移量并转换成监视器上图像的运动矢量，然后通过对CCD图像传感器的行、列序号重组，使其在监视器上的图像沿运动矢量反方向位移量移动，只有第二帧输出的图像与{dy}帧图像相同，两帧重合才可获得清晰的图像。由电子稳像补偿技术原理可知，电子稳像只能稳定成像面内的图像。所以，为了防止被摄景物脱离摄像机靶面，对于采用电子稳像技术的摄像机靶面需要在横向和纵向上分别留出15％作为补偿区域，这个区域在载体稳定时可以不使用。 1．2 发展状况 国外在电子稳像技术方面的研究已有近20年的历史，进入9o年代以后，随着图像处理技术和计算机技术的迅猛发展，以美国和加拿大为首的西方国家率先采用稳定算法和图像重组的方法实现图像的稳定，进一步使电子稳像系统向小型化、实时性、高精度的方向发展。这些成果主要应用在侦察车的侦察系统、目标跟踪系统、无人驾驶车的导航系统等方面。 其中，加拿大DREV研究机构根据国防要求，研制成功安装在侦察车10m高的桅杆上的实时监视系统中的稳像装置，其图像处理、稳像速度达到30帧，s，满足实时性要求，系统的稳像精度达到1个像元。由美军军事研究实验室(ARL)研制的应用在无人驾驶越野车上的稳像系统，其稳像精度已优于1个像元。另外，稳像技术还可以用来拼接图像从而获得一幅全景图象。目前，美国、法国、俄罗斯、英国、以色列等技术发达国家都对电子稳像系统进行了深入的研究，日本、韩国也在家用摄录机图像稳定技术上进行了研究和开发。 电子稳像系统无论是在军事还是在民用方面的应用已经越来越引起人们的重视。国内电子稳像技术的研究起步较晚，目前为止，关于这 方面较详细的研究报道并不多。 2 主要电子稳像方法及评价指标 2．1 稳像基本方法 电子稳像前提条件是先获得图像的全局运动矢量，根据获取图像运动矢量方法的不同，电子稳像的基本方法有两种 ： 一是利用传感器检测摄像机的运动矢量再转化为图像的运动量。即在摄像机上设置两个角速率传感器用以检测上下、左右方向上的角速率，通过放大、滤波去除图像质量影响不大的高频成分，再经过MD转换存入计算机中作为控制依据，然后采用像移补偿技术补偿图像运动，实现图像稳定。此方法易于实现，但其检测精度要依赖于具有高精度的速度陀螺来准确地敏感摄像机的振动。 二是利用稳定算法实现电子稳像。图像拾取后，根据要求提取场或帧图像，当物体静止或匀速运动时，帧处理优于 场处理，这是因为奇场和偶场运动相同，可以共用一个运动矢量，帧处理时只需传送一个运动矢量，但当物体是非匀速运动时，场处理则优于帧处理。选取图像后与参考图像利用稳像算法获取图像运动矢量，参考图像可以是存储器中的固定的图像，也可能是图像缓存中的相邻帧图像。此稳像方法的关键是利用稳像算法计算图像运动量。此方法已用在加拿大DREV研制的监视车10m桅杆上电视摄像系统中。其优点是：速度快、实时性强、精度高，而且是直接获取监视器上的图像运动矢量，所以它实际能达到的{jd1}稳定精度，长焦距摄像机要高于短焦距摄像机，因此在稳像系统中较多地采用该方法获取图像运动矢量。运动图像序列中，按照图像对象运动的方式来分，可以 分为平移运动、旋转运动、随机运动、周期振动和复合运动等多种方式。平移是相对简单的运动形式，通过图像匹配的一些算法基本可以做到实时稳定。其它几类运动，因其运动模型复杂，具体情况众多，基本不可能建立统一的解决方法，只能具体问题具体对待。总的来说，已有的分析方法主要分为两类：基于特征量的方法和基于光流的方法。基于光流的方法利用灰度的变化信息，需要从图像序列的灰度变化中计算速度场，在复杂背景下由于实际景物中的速度场不一定总是与图像中的直观速度场有{wy}对应关系且偏导数计算加重 噪声水平，会使光流法得到的结果在使用中不稳定，从而限制了它的应用，而在复杂背景下提取对灰度不敏感的有效特征量计算图像运动矢量的方法则应用较多。典型的稳定算法有：代表点匹配法RPM、投影算法PRA、特征量跟踪算法FFA等 j，为了提高速度，韩国人提出了基于位平面的匹配法(bit．plane matching) ，利用图像的灰度码和图像的位平面实现快速二值匹配来确定图像局部运动矢量，显著降低了图像处理的计算量。L．N．Belanger等人提出了金字塔型检测过程 ，先利用抽样算法对原图合理抽样，在抽样图像上进 行运动参数估计，然后再恢复到原始尺寸稳像处理，从而提高运算速度。 每一种方法有其特定的适用范围，具体分析如下： 2．1．1 代表点匹配法(RPM) 代表点匹配法已应用在小型摄像系统中。此方法的优点是算法简单、计算量小。但是由于代表点是确定的，并非是图像上有明显特征的点，因此对图像的变化不敏感，对旋转晃动和慢速晃动尚不能补偿。此方法的检测xx度在信噪比为30dB时能达到0．5像素差值。 2．1．2 投影算法(PRA) 美国ARL(Army Research Laboratory)采用此方法在Demo l号自控目标跟踪系统中实现图像的实时稳定。此算法是基于标准的帧与帧间的互相关运算。分为图像映射、投影滤波、相关计算等步骤。投影算法设计时就只能补偿图像的平移运动，算法的检测精度是通过后续任务来检测的，可通过在行、列峰值处做局部的互相关运算来提高精度。算法的优点是计算速度快、对图像灰度整体变化不敏感。文献中采用.此算法的系统稳像精度为1个像元。 2．1．3 特征量跟踪算法(FrA) VIA算法是稳像算法中获取图像运动矢量的重要算法，由于在获取图像运动矢量时采用像素点匹配计算量大，而基于频域的分析方法对图像所含信息的利用程度低，所以VIA算法是较常用的算法。主要被利用的特征量有：角点、直边缘、曲边缘等局部特征和型心、表面积、惯量矩的长短轴等全局特征。在具体应用中，采用什么特征量主要看目标具有哪些特性。 特征量跟踪时，会面临一个严重问题：在真实场景中，各特征量所处的环境往往很复杂，其中经常有各种干扰，如目标的遮盖、景物的阴影、背景的变化等，这些变化就使得特征量的跟踪变得十分困难。但是，如果事先对要处理的目标的某些信息(如几何结构信息)有所了解的话，将这些知识用于工作中就能使在特定条件下的特征量的跟踪变得比较简单而且可靠。这也是利用特征量进行跟踪的一个主要原因。 文献中Thompson、I_owe和Taai等人提出了多种根据结构信息的特征量跟踪算法。利用VIA算法获取各特征量的运动矢量是图像的局部运动矢量，稳定图像还需要求出图像由摄像机引起的全局运动矢量。全局运动矢量是在局部运动矢量的基础上，利用准确设定的图像运动数学模型来求取的，即将特征量的局部运动矢量带人设定的数学模型中，然后求解方程组得到图像全局运动矢量。其中常用的三种数学模型为：Translation模型、Arlene模型和Similarity模型。 2．1．4 位平面匹配法(BPM) 对一幅用多比特表示其灰度值的图像来说，其中的每个比特可看作表示了一个二值的平面，也称位面，一幅其灰度级用8比特表示的图像有8个位面，一般用位面0代表{zd1}位面。由于每一个位平面包含的信息量不同，算法中又只用到了一个位平面，所以此算法总共选取一个适当的位平面进行估计是非常重要的。由灰度图像分解的各级灰度码位平面图可知，仅仅是高阶灰度码位平面图像包括实际的重要的 数据。而其它灰度码位平面则表示一幅图像复杂的细节和噪声。利用图像的灰度码和图像的位平面实现快速二值匹配来确定图像局部运动矢量，显著地降低了图像处理的计算量，提高了系统的运行速度，从而提高了稳像速度。 2．2 评价指标 图像在达到什么样的稳定性能以后算是{zh0}的，还没有统一的评价方法。目前，通常利用电子稳像算法的准确度、算法的位移量变化范围和稳像系统的特性作为评价各种算法的性能指标。 2．2．1 算法的准确度 如果稳定后的相邻两帧图像间的相对运动全部补偿了，那么这两帧图像上相对应的每一个像素之间的差值应为零。但是，由于噪声、算法估计误差以及评定时运动模式设置不xx等原因存在着偏差。为了更准确的稳定图像，提出用算法的准确度来评价算法。 算法的准确度是评价补偿了摄像机的振动量后获得图像的稳定程度。PSNR(peak signal to noise ratio)是评价准确度的品质因子，定义如下：PSNR(，l，，n)：10log[255 ／MSE(， ，，n)]其中MSE(均方差)是两帧图像间每个像素的平均偏差值。它反映了图像序列变化的快慢和变化量的大小。PSNR作为评价稳定算法准确度的指标，也可用来衡量两幅图像重合的情况，PSNR越高，图像稳定效果越好，当两幅图像xx相同时PSNR{zd0}。 2 2．2 算法的分辨率 针对不同的稳像系统需要确定算法能够识别的图像运动变化量的最小值，即算法的分辨率。稳像系统确定后，图像的分辨率就确定下来，不同的算法分辨率不同。要确定算法的分辨率，方法是：先求出两帧图像未进行运动补偿时的PSNR值作为MB(最小边界值)。这样，当运动变化量很小时(小于MB值)不需要补偿图像，随着位移量的增加，稳定后的图像PSNR值逐渐增大，最终这个PSNR值要增大到与MB 值相交，这时相对应的位移量就是算法的分辨率。 2．2 3 系统特性 系统特性是帧处理率与每秒{zd0}位移量的乘积值，其中帧处理率是电子稳像系统的一个重要的特性，而它的实现要以牺牲系统部分稳像精度和稳定算法的性能为代价。因此，该项指标是评价系统综合特性的。 上海联数公司多年矢志于稳像算法的研究，并取得了很多实用性的成果，其电子稳像产品应用于多种行业，获得了满意的效果。