随着视频监控产品市场的繁荣,户外视频监控产品种类越来越多,应用场合也越来越广泛。此类产品的摄像头容易受到外界环境因素的干扰,比如吹风或摄像头基座晃动,导致成像视频画面的抖动。抖动的视频会使观察者产生视觉疲劳,造成对视频内容信息的误判;同时,视频抖动会严重干扰后期应用的一些视频处理的效果。因此,消除监控视频的抖动已成为一个亟待解决的问题。视频消抖,也被称为稳像,是计算机视觉领域重要的研究方向之一,其实质是利用几何变换关系补偿图像序列间的非规则运动,以实现视频的稳定。针对固定场景的视频,即拍摄视频的摄像头没有大幅移动、监控固定区域,本文分析了该场景视频抖动的特点,研究了稳像的原理和系统结构,深入探讨了固定场景稳像各环节的关键技术,包括图像变换模型、全局运动估计、运动补偿和稳像质量评价方法。针对稳像的现实需求,本文提出了一种固定场景的视频消抖算法,完成了在监控产品DSP处理器上运行的稳像算法库的开发。具体的研究内容和成果如下:综合考虑时间开销和计算精度后,设计出以Harris角点检测算子和金字塔LK光流法为基础的全局运动估计算法,选择描述图像变换充分的单应性模型,同时通过特征点的布局优化、角点亚像素化、RANSAC剔除干扰因素和单纯形法优化运动参数这四个措施来提高运动参数估计的精度。在运动补偿环节,采用逆映射法和双线性插值提高重构图像的质量。多个方法的评价结果显示,该算法能快速、有效地解决固定场景视频抖动的问题。为了充分利用DSP的硬件资源,提高稳像算法库的运行速度,使用了 5种优化稳像代码的方法。这5种方法包括:(1)改善软件流水,提高并行化处理速度;(2)编译器优化,使编译器编译出高效的代码;(3)浮点运算转定点运算,体现DSP的计算优势;(4)使用内联函数和软件库,将部分函数的运行效率提高到汇编级;(5)设计DMA搬移数据,让CPU专心负责运算。对于720×480分辨率的视频,这些优化工作使得稳像程序的运行耗时从2300毫秒/帧降低到40毫秒/帧,从而能够满足实时性的要求。