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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃文正
研究生(外文):Wen-Cheng Huang
論文名稱:用影像合成達到影像穩定之研究
論文名稱(外文):Image Stabilization by Using Image Composition
指導教授:吳忠霖吳忠霖引用關係
指導教授(外文):John-Ling Wu
口試委員:吳忠霖
口試日期:2011-06-28
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:自動化及控制研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:92
中文關鍵詞:影像穩定影像模糊特徵偵測特徵匹配影像組合
外文關鍵詞:image stabilizationimage blurBSSfeature detectionfeature matchimages composition
相關次數:
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隨著現今數位相機以及手機相機的畫素大幅提升、以及相機體積大幅的縮小,隨之而來的就是拍照時容易因手震產生模糊,而影像穩定是為了能避免或減少因手震或快門速度過慢產生的影像模糊。
本論文中,我們提出一種應用影像合成之數位影像穩定系統,使用影像處理的技術去補償影像之震動,以達到消除影像模糊的目的。此方法包含下列步驟:(1)提高ISO感度拍攝連續的四張影像;(2)取得兩張最銳利的影像;(3)計算特徵點;(4)特徵匹配;(5)旋轉影像至相同座標系統;(6)影像組合,最後得到清晰的影像。我們以實際的影像資料來進行實驗,結果顯示所提的方法是有效的。
As digital still cameras (DSC) or camera phone become smaller, cheaper and higher in resolution, photographs are increasingly prone to blurring from shaky hands. Image stabilization reduces camera shake caused by hand movement, slow shutter speeds. In this paper, we present a digital stabilization based on image composition, in which the image processing techniques is used from four source images, to compensate for camera vibrations. In general, the proposed method contains the following steps:(1)use high ISO speed to take four successive images;(2)use BSS (Best Shot Selector) to pick two shaper images;(3) find feature points;(4) match the feature points;(5) rotate the images for alignment;(6)compose the images to obtain a declared image. We have used real image data to perform experiments. The experiment results show that our image stabilization algorithm is effective.
中文摘要 Ⅰ
英文摘要 Ⅱ
誌  謝 Ⅲ
圖表索引 Ⅷ
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 論文架構 2
1.3 影像模糊的種類與形成原因 2
1.4 影像清晰的判斷標準 4
1.4.1 梯度 4
1.4.2 Sobel邊緣檢測器 5
第二章 相關文獻回顧 6
2.1 影像穩定演算法選擇最佳照片與超解析度重建 6
2.2 用影像合成達成相機模組之影像穩定 9
2.3 手機相機之影像穩定 16
第三章 光學影像穩定 20
3.1 可變角的棱鏡 20
3.2 鏡片位移式 21
3.3 CCD位移式 23
第四章 數位影像穩定 25
4.1 提高ISO感度 25
第五章 嵌入式系統背景知識 26
5.1 嵌入式系統 26
5.2 嵌入式Linux開發簡介 27
5.3 OMAP3530平台簡介 29
5.3.1 OMAP3530平台 29
5.3.2 OMAP3530的結構 30
5.3.3 ARM Cortex-A8內核 31
5.3.4 TMS320DM64x DSP內核 32
第六章 建立開發環境 33
6.1 OMAP3530開發板硬體環境 33
6.2 安裝交叉編譯環境 35
6.3 核心編譯與檔案系統 37
6.4 移植OpenCV至ARM平台 37
6.5 NAND Flash核心與檔案系統燒錄更新 39
第七章 研究方法 40
7.1 雙向濾波器 40
7.2 特徵偵測 41
7.2.1 計算特徵點 41
7.2.2 過濾邊緣特徵點 43
7.2.3 極值偵測 45
7.3 特徵匹配 45
7.3.1 積分圖 45
7.3.2 建立特徵點的描述子 47
7.3.3 特徵點的匹配 49
7.4 影像組合 49
7.4.1 變換矩陣的線性估計 49
7.4.2 用RANSAC過濾特徵點,估算單應矩陣 52
7.4.3 決定影像組合順序 56
7.4.4 影像幾何轉換 57
7.4.5 組合影像 59
7.4.6 影像演算的流程 61
第八章 實驗結果 62
第九章 結論及未來方向 70
參考文獻 74
授 權 書 77
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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