题目：空基平台视频稳像、拼接算法研究

鉴于路基交通监控监视范围狭小、灵活性低、无法应对突发事件且缺乏对宏观信息的掌控等局限性，采用飞艇等空基平台搭载图像采集、压缩和传输装置，实时传回视频数据并采用相关的图像处理技术进行处理，实现交通监控，具有监视范围大、灵活机动等优点。作为交通监控的一种新思路，利用空基平台来获取地面交通信息成为近年来国内外智能交通领域的研究热点。 通过空基平台采集的视频数据获取地面交通信息，主要有两种观测模式：空基平台悬停时的固定场景观测和沿道路飞行的动态观测。在悬停观测模式下，要消除平台振动等不稳定姿态对获取视频的影响，以获得对固定场景观测的稳定视频；在动态观测模式下，为了实现大视野的观测，要去除平台不稳定姿态和自主飞行的影响，进行视频序列的拼接，获得大范围观测视频。为解决两种观测模式下的视频处理问题，本文重点研究了其中涉及的全局运动估计、运动滤波、运动补偿和融合、拼接等关键技术。 针对视频运动估计，根据空基视频图像的特点，采用基于SIFT特征匹配的改进方法并结合特征匹配点二次筛选算法进行全局运动估计，其中SIFT改进算法研究了SIFT特征向量降维和匹配过程中的搜索策略，特征匹配点二次筛选算法则依据背景特征点相对位置不变特性，提出了基于欧氏距离比值排序的二次筛选准则。在悬停观测模式下，用全局运动估计参数进行运动补偿和融合实现视频的稳定；在动态观测模式下，针对视频稳定的特点，采用递归Kalman状态滤波对全局运动参数进行平滑，然后进行图像校正补偿，针对视频拼接，在获得全局运动估计参数基础上进行坐标变换、运动补偿和图像融合获得大范围观测视频。 无人飞艇拍摄的视频数据处理结果表明，采用本论文算法较好地解决了空基平台悬停视频稳定问题和沿道路自主飞行时的视频稳定拼接问题。研究成果已于2009年11月25日通过国家863专家组在北京航空航天大学组织的项目验收，并获得好评。