针对载体姿态变化引起的相机旋转运动，提出一种基于相关滤波的高速图像旋转运动估计算法（GPCF）。在灰度投影法的基础上，该算法采用相关滤波代替互相关运算进行角度估计。通过构建循环移位矩阵，扩充负样本数量，有效提高旋转运动估计的精度和鲁棒性。构建噪信比公式，以定量分析噪声对旋转运动估计算法的影响程度。理论分析和实验结果均表明，GPCF能够实时估计图像序列旋转角度，且精度和稳定性相比灰度投影法具有较大提升。

针对平台运动导致的视频抖动问题, 提出了一种基于光流传感器的视频稳像技术。该方案首先通过对一般光流传感器的改进, 使其具有旋转运动下输出准确运动矢量的能力, 然后利用光流传感器获得相邻两帧图像之间的运动矢量, 并通过坐标变换计算出主相机的实时平移和旋转信息; 其次, 对原视频图像序列进行运动补偿, 以获得稳定的图像序列, 最终实现了视频稳像。实验结果表明, 稳像后的图像序列与未稳像之前相比峰值信噪比提高了 11.86 dB。该方案在视频抖动较大的情况下, 能够明显减小图像序列的抖动现象, 具有稳像效果好的特点, 满足视频稳像的性能要求, 对提高平台抗扰能力有着较高的实用性。

针对摄像机内参数的自标定问题，提出一种对中心折反射摄像机与针孔摄像机均适用的统一纯旋转自标定方法。应用统一球形成像模型对该两类摄像机进行描述；证明当摄像机坐标系做纯旋转运动时，空间静止点对应的球面投影点之间的距离保持不变；根据该性质构造具有统一形式的内参数约束方程组；提出最优化目标函数并利用数值优化算法进行求解。相比现有的自标定方法，该方法对上述两类摄像机均适用，而且无需进行复杂的矩阵数值运算。仿真与实验结果表明，该方法对图像噪声与微小平移具有较好的稳健性，并且具有操作简单以及标定精度高等优点。

针对视频图像序列的不稳定性, 结合灰度投影算法与块匹配法各自的特点, 提出了一种可以快速消除图像序列间平移和旋转抖动的新型电子稳像算法。该算法首先采用灰度投影法估计与补偿图像序列间的平移运动, 然后用拉普拉斯算子在图像边缘处选取灰度信息比较丰富的小块模板, 利用块匹配法计算模板的平移运动, 再结合模板在图像上的位置估计图像的旋转运动, 最后通过运动补偿得到稳定的视频图像序列。实验结果表明, 该算法可以明显地减轻图像序列间的抖动现象, 对于提高动态图像的稳定性具有很好的效果。

提出了一种旋转运动模糊恢复算法,用来解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题。对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行了分析,并推导出旋转运动模糊的数学模型。用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复。实验结果显示:本文算法在GPU处理平台下用3.31 ms即能恢复一帧1 024×1 024,8 bit旋转运动模糊图像,且极好地恢复了图像上的细节信息,恢复图像的峰值信噪比(PSNR)为28.76。算法的速度及效果表明本文所提出的算法具有较大的实用价值。

为了研究惯性冲击机构中的旋转运动,设计了一台可调节预压力的旋转型压电惯性冲击马达。分析了该马达的运动原理及过程,研究了驱动信号、结构参数、压电元件等对马达运动特性的影响及规律。实验结果表明,该马达的转动速度与驱动信号的频率、电压成正比,与主体和配重的比值(M/m)成反比,转动速度随压电元件充放电时间增加而减小。研究还显示,旋转型惯性冲击马达的机械特性和正反转特性不同于电磁马达,该马达的转动速度-转矩特性为一折线,马达的正向转动速度始终大于反向速度。当驱动信号频率为1 100 Hz、电压为50 V、充电时间为70 μs、M/m=8.9时,该马达的转动速度为1.75 °/s,最大转矩为0.13 N·m。结果表明,旋转型惯性冲击马达是一个多变量系统,其运动性能受多种因素的控制。

The key to the restoration of rotational motion blurred image is how to restore the image under a low cost and to correct the irreversibility of the degradation function matrix. Based on the special qualities of degradation function matrix and precise deduction in space-domain, we present a new approach using gradient-loading for restoration of rotational blurred image. By easily adding a gradient operator, the irreversibility of the original matrix is corrected and can be applied for inverse filtering then. Gradient-loading is the optimized approach which combines the advantages of both the approaches using constrained least square filtering and traditional diagonal-loading. Compared with the approach using least square filtering, its peak signal-to-noise ratio (PSNR) is improved from 3.18 to 6.46 dB, while the computing time is reduced to 1/2-1/3. Experimental results demonstrate the effectiveness, noise-resistibility, robustness, and low complexity of this approach, which make it more suitable for real-time environment.

从离散直观角度分析了由匀速旋转运动引起图像模糊的机理,通过Z变换方法,建立了由匀速旋转运动引起图像模糊的退化模型和恢复模型,并给出了快速算法.将运动模型扩展到任意形式的匀速运动,并给出了数学模型.通过计算机仿真实验,验证了算法的正确性、有效性和快速性.本文推导的是理想模型,没有考虑噪声的影响.

提出了一种基于最小二乘和空间相关约束沿模糊路径卷积的代数复原方法.为了有效和快速地恢复角点处的图像信息,采用了最优估值理论.在微机上对算法进行了验证,实验结果表明,算法能有效地去除旋转运动的空间可变模糊.