【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 大小相等并且相互之間不具有重疊的子塊，并假定子塊內(nèi)每一個(gè)像素都做相同的平移運(yùn)動(dòng)，具有運(yùn)動(dòng)的一致性。其次，對(duì)當(dāng)前幀圖像的每一宏塊，在其參考幀中相對(duì)應(yīng)的幾何位置周圍的一定范圍內(nèi)，通過某種匹配準(zhǔn)則在參考幀中進(jìn)行搜索，尋找當(dāng)前幀中這些子塊的最佳匹配塊，并可認(rèn)為當(dāng)前宏塊位移前的位置即為最佳匹配塊在在參考幀中所處的位置，由匹配塊與當(dāng)前子塊的相對(duì)位置的矢量差值即可得到當(dāng)前子塊在水平和垂直方向上的偏移量。最后，將各個(gè)子塊的局部運(yùn)動(dòng)矢量采取一定的整合方法得到全局運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)而對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行補(bǔ)償，得到穩(wěn)定后的圖像。雖然塊匹配法具有簡(jiǎn)單易行，可以快速實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。但其存在的問題有：第一，塊匹配法只適用于由攝像機(jī)的平移運(yùn)動(dòng)引起的運(yùn)動(dòng)偏移，而不能解決攝像機(jī)的縮放、旋轉(zhuǎn)和變焦的運(yùn)動(dòng)；第二，塊匹配法在匹配搜索的時(shí)候需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算，消耗時(shí)間較長(zhǎng)。不論是最基本的全搜索算法，還是后續(xù)對(duì)搜索路徑提出多種改進(jìn)的其他搜索算法，諸如二維對(duì)數(shù)法、三步法以及菱形法等。其匹配準(zhǔn)則的計(jì)算量仍然巨大，效率低，很難做到對(duì)視頻序列的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)估計(jì)。 投影法（PA）投影法PA（Projection Algorithm）是利用圖像灰度分布變化的特點(diǎn)來檢測(cè)圖像序列幀間的平移運(yùn)動(dòng)，得到圖像幀間的全局運(yùn)動(dòng)矢量[15]?；叶韧队胺ㄅc塊匹配法的不同之處在于，塊匹配法是利用圖像的單像素點(diǎn)的灰度信息，通過進(jìn)行逐點(diǎn)的匹配計(jì)算，通過局部的匹配來確定整幅圖像的運(yùn)動(dòng)矢量，而且在匹配過程中由于受到匹配搜索范圍的限制，容易使匹配點(diǎn)陷入局部最優(yōu)點(diǎn)，從而使運(yùn)動(dòng)矢量的估計(jì)精度受到了一定的影響。而灰度投影法僅僅需要對(duì)視頻圖像行列各自的投影曲線做一次互相關(guān)運(yùn)算，就可以得到圖像序列之間全局的運(yùn)動(dòng)偏移量。對(duì)比于塊匹配法，投影法充分利用了圖像整體灰度分布變化的特點(diǎn)，保證了較高的計(jì)算精度，同時(shí)也大大降低了計(jì)算量。 投影法在具有上述優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，還存在如下的問題：第一，如果視頻圖像的灰度變化不明顯，對(duì)比度達(dá)不到一定的要求，在應(yīng)用灰度投影法進(jìn)行穩(wěn)像時(shí)，將會(huì)導(dǎo)致當(dāng)前幀和參考幀各自對(duì)應(yīng)的投影曲線對(duì)比不明顯，無法進(jìn)行投影曲線的相關(guān)運(yùn)算，進(jìn)而降低了全局運(yùn)動(dòng)矢量的估計(jì)精度，影響了穩(wěn)像效果。所以，在應(yīng)用灰度投影算法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量檢測(cè)之前，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，可以進(jìn)一步提高檢測(cè)的精度。第二，灰度投影法對(duì)于識(shí)別處理只含平移運(yùn)動(dòng)或較小旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的視頻圖像序列，有較好的效果，而對(duì)于處理含有縮放或者較大旋轉(zhuǎn)等其他運(yùn)動(dòng)變化的視頻圖像序列，其匹配精度將會(huì)下降。第三，易受局部運(yùn)動(dòng)的影響。如果局部運(yùn)動(dòng)物體存在于背景圖像中，那么會(huì)對(duì)行列投影曲線的相關(guān)運(yùn)算產(chǎn)生影響，降低了全局運(yùn)動(dòng)矢量的估計(jì)精度。因此，提高投影算法對(duì)局部運(yùn)動(dòng)物體的抗干擾能力是必要的。 特征量跟蹤算法（FTA）特征量跟蹤算法FTA（Features Tracking Algorithm）并不是像塊匹配法那樣以宏塊為基本單位進(jìn)行匹配估計(jì)運(yùn)算，而是以圖像中的典型特征作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)的基本單元，是穩(wěn)像算法中獲取圖像全局運(yùn)動(dòng)矢量的重要算法[16]。其基本原理步驟如下所述：第一，在參考幀中進(jìn)行特征量的提取。通常情況下，特征量要具備的特點(diǎn)有，在圖像中盡可能均勻分布、灰度變化較大和在其周圍區(qū)域中具有一定獨(dú)特性等。特征量跟蹤算法一般選取圖像中的角點(diǎn)、直邊緣、曲邊緣等具有明顯特征的局部特征量作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)的基本單元。但是如果特征量的提取耗時(shí)復(fù)雜，將無法滿足電子穩(wěn)像處理實(shí)時(shí)性的要求，另外，特征量的提取不能為空。第二，在當(dāng)前幀中進(jìn)行特征匹配。針對(duì)不同的特征，按照一定的匹配準(zhǔn)則在當(dāng)前幀中找到對(duì)應(yīng)的匹配特征，可確定出局部的運(yùn)動(dòng)矢量。同時(shí)，為了保證穩(wěn)像處理的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，需要選取穩(wěn)定性高、定位準(zhǔn)確和匹配簡(jiǎn)單的特征量單元。第三，對(duì)偽匹配特征量的剔除。對(duì)于實(shí)際應(yīng)用的場(chǎng)景中，當(dāng)對(duì)當(dāng)前幀選取的特征量單元在參考幀中進(jìn)行搜索跟蹤匹配時(shí)，往往會(huì)遇到各種干擾，如存在背景中小物體的移動(dòng)、目標(biāo)的遮蓋和被攝目標(biāo)移入或移出場(chǎng)景等變化。而這些干擾會(huì)影響特征量跟蹤匹配的精度，甚至無法找到匹配特征量，導(dǎo)致了偽匹配特征的出現(xiàn)。因此，必須對(duì)偽匹配特征量進(jìn)行剔除，因?yàn)?，偽匹配特征量難以正確代表圖像的全局運(yùn)動(dòng)，而偽匹配特征量的存在會(huì)降低全局運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)的精度。第四，全局運(yùn)動(dòng)矢量的確定。前面獲取的運(yùn)動(dòng)矢量是圖像的局部運(yùn)動(dòng)矢量，穩(wěn)定圖像還需要求出圖像由攝像機(jī)引起的全局運(yùn)動(dòng)矢量。全局運(yùn)動(dòng)矢量是在局部運(yùn)動(dòng)矢量的基礎(chǔ)上，利用前文表述的三種運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型，根據(jù)實(shí)際情況選取恰當(dāng)?shù)倪\(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型來求取，即將特征量的局部運(yùn)動(dòng)矢量帶入設(shè)定的數(shù)學(xué)模型中，然后求解方程組得到圖像全局運(yùn)動(dòng)矢量。特征量跟蹤算法不僅具有運(yùn)算速度快，抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)，同時(shí)在處理攝像機(jī)平移運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)上，亦可解決攝像機(jī)小范圍的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償是根據(jù)運(yùn)動(dòng)估計(jì)獲取的全局運(yùn)動(dòng)矢量去除不必要的運(yùn)動(dòng)，從而達(dá)到穩(wěn)定視頻圖像的目的。對(duì)于攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)獲取的視頻圖像序列來說，其既包含有攝像機(jī)的隨機(jī)抖動(dòng)，又包含有意掃描運(yùn)動(dòng)，而對(duì)圖像序列的穩(wěn)像處理，就是利用運(yùn)動(dòng)估計(jì)的結(jié)果對(duì)當(dāng)前圖像進(jìn)行補(bǔ)償，保留攝像系統(tǒng)正常的有意掃描運(yùn)動(dòng)，而去除隨機(jī)抖動(dòng)，使輸出的視頻序列完整流暢，不存在信息丟失和虛假場(chǎng)景，以達(dá)到圖像補(bǔ)償穩(wěn)定的目的[17]。補(bǔ)償攝像機(jī)的隨機(jī)抖動(dòng)是圖像運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵之處，同時(shí)要保留攝像機(jī)的正常掃描運(yùn)動(dòng)。在通常的情況下，隨機(jī)抖動(dòng)和有意掃描運(yùn)動(dòng)在頻率上是有差異的，隨機(jī)抖動(dòng)屬于高頻噪聲，而有意掃描運(yùn)動(dòng)是低頻率的平滑運(yùn)動(dòng)。因而，在對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償之前，應(yīng)區(qū)分全局運(yùn)動(dòng)矢量中的平滑運(yùn)動(dòng)分量和抖動(dòng)分量，通過對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行濾波處理，提取出抖動(dòng)分量進(jìn)行補(bǔ)償。一般地，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆椒煞譃槿悾阂活愂前褕D像變形映射到參考幀，使觀察者感到攝像機(jī)的晃動(dòng)被消除或減弱。第二類是以圖像中的特征作為參考，來穩(wěn)定當(dāng)前圖像。第三類是平滑攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)，通過消除高頻率的運(yùn)動(dòng)來穩(wěn)定圖像序列。下面對(duì)三種典型的穩(wěn)像補(bǔ)償方法逐一進(jìn)行介紹，為后續(xù)章節(jié)的穩(wěn)像實(shí)驗(yàn)研究提供參考依據(jù)。 固定幀補(bǔ)償方法所謂固定幀補(bǔ)償法，就是在對(duì)視頻圖像進(jìn)行穩(wěn)像的初期選定某一幅圖像作為參考圖像，然后通過選取合適的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法對(duì)后續(xù)的當(dāng)前圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，估計(jì)出每一當(dāng)前圖像相對(duì)于選取的參考圖像的全局運(yùn)動(dòng)矢量，而后將每一當(dāng)前圖像以相反的全局運(yùn)動(dòng)矢量參數(shù)值進(jìn)行偏移，將會(huì)達(dá)到良好的補(bǔ)償效果，能夠使當(dāng)前圖像與參考圖像完全重合，并且不存在累積誤差，非常適合于攝像系統(tǒng)定點(diǎn)拍攝的情況。 當(dāng)然，這種補(bǔ)償方法也存在一定的不足之處。對(duì)于攝像系統(tǒng)定點(diǎn)拍攝的情況，此方法對(duì)圖像的穩(wěn)定效果較好。但是，當(dāng)攝像系統(tǒng)同時(shí)存在抖動(dòng)運(yùn)動(dòng)和掃描運(yùn)動(dòng)時(shí)，將有可能會(huì)導(dǎo)致失穩(wěn)狀況的產(chǎn)生。也就是說，經(jīng)過若干幀圖像的補(bǔ)償后，當(dāng)前幀和參考幀圖像之間共有的重疊區(qū)域?qū)⒃絹碓叫?。這時(shí)表明圖像之間的運(yùn)動(dòng)超出了預(yù)先設(shè)定的最大糾偏范圍，將會(huì)造成運(yùn)動(dòng)估計(jì)不準(zhǔn)確，無法準(zhǔn)確計(jì)算出全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)值。而且，當(dāng)偏移量較大時(shí)，會(huì)使補(bǔ)償后的結(jié)果圖像與實(shí)際圖像產(chǎn)生較大的差異，甚至脫離了真實(shí)的場(chǎng)景。為了解決此缺點(diǎn)，可進(jìn)行以下的改進(jìn)措施：對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量設(shè)定某一閾值，然后把檢測(cè)出的當(dāng)前運(yùn)動(dòng)矢量值與該閾值進(jìn)行比較，當(dāng)其大于該閾值時(shí)，采集一幀新的圖像作為參考幀繼續(xù)進(jìn)行穩(wěn)像處理，同時(shí)放棄原參考幀。但是，兩幀更新時(shí)由于空間相對(duì)位置的變化，有可能會(huì)引起圖像序列中的突變，導(dǎo)致延遲的視覺感。 相鄰幀補(bǔ)償方法所謂相鄰幀補(bǔ)償方法，顧名思義，就是對(duì)每相鄰的兩幀圖像進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)，然后累積這些估計(jì)出的全局運(yùn)動(dòng)矢量，以累積后的全局運(yùn)動(dòng)矢量作為補(bǔ)償參數(shù)，對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。此法的優(yōu)點(diǎn)是：由于幀間圖像的重疊區(qū)域較大，因此相鄰兩幀圖像的全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度高，且不會(huì)像固定幀補(bǔ)償方式那樣出現(xiàn)圖像的突變現(xiàn)象。但此法的不足之處為，有可能出現(xiàn)累積誤差。因?yàn)楹笠粠偸怯汕耙粠a(bǔ)償而來，如果在最初補(bǔ)償?shù)臅r(shí)候出現(xiàn)錯(cuò)誤，則此錯(cuò)誤會(huì)向后續(xù)幀傳播，導(dǎo)致補(bǔ)償后的圖像序列慢慢發(fā)生偏移，逐漸超出補(bǔ)償邊界，最終產(chǎn)出了失穩(wěn)現(xiàn)象，造成補(bǔ)償圖像的邊緣信息嚴(yán)重?fù)p失或脫離真實(shí)場(chǎng)景。 運(yùn)動(dòng)濾波補(bǔ)償方法通常情況下，攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)既包括正常的掃描運(yùn)動(dòng)（有意運(yùn)動(dòng)）也包括抖動(dòng)分量（無意運(yùn)動(dòng)）。而電子穩(wěn)像的目的就是提取影響圖像穩(wěn)定的抖動(dòng)分量進(jìn)行補(bǔ)償，而保留正常的掃描分量。如果電子穩(wěn)像系統(tǒng)將攝像系統(tǒng)正常的掃描運(yùn)動(dòng)誤判成是載體的隨機(jī)抖動(dòng)，而進(jìn)行了穩(wěn)定處理，則會(huì)使補(bǔ)償后的圖像達(dá)不到攝像系統(tǒng)正常掃描所形成的圖像[18]。因此，對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行實(shí)時(shí)濾波處理，是非常必要的。（1）運(yùn)動(dòng)矢量濾波的原理當(dāng)我們把相鄰幀間圖像通過運(yùn)動(dòng)估計(jì)獲取的全局運(yùn)動(dòng)位移矢量進(jìn)行累加后，其累加圖形將會(huì)形成攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)曲線。下圖表示累加矢量形成攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)曲線，圖中的實(shí)曲線既包括了攝像機(jī)的抖動(dòng)分量，也同時(shí)包好了正常的掃描運(yùn)動(dòng)。而通常認(rèn)為，攝像機(jī)的掃描運(yùn)動(dòng)是平滑而穩(wěn)定的，而不應(yīng)該是抖動(dòng)的（如圖中虛線所示）。 位移矢量累加圖所以，運(yùn)動(dòng)矢量濾波的目的就是去除攝像機(jī)的抖動(dòng)分量，而保留正常掃描的平穩(wěn)分量。針對(duì)消除抖動(dòng)分量，可以考慮從兩個(gè)角度進(jìn)行考慮，即統(tǒng)計(jì)濾波和數(shù)字濾波。對(duì)于數(shù)字濾波的方式來說，由于攝像機(jī)的抖動(dòng)分量的變化是劇烈的，在頻譜上表現(xiàn)出高頻的特性，而運(yùn)動(dòng)變化緩慢的有意掃描運(yùn)動(dòng)，在頻譜上展現(xiàn)出來的是低頻特性。因此，可以采用一個(gè)低通濾波器將高頻的抖動(dòng)分量濾除。在實(shí)際的設(shè)計(jì)中，我們并不可能設(shè)計(jì)出將高頻抖動(dòng)分量完全濾除掉的理想的低通濾波器。只能是根據(jù)具體的要求，盡量的濾除抖動(dòng)分量，消除其負(fù)面的影響。另外，如果采用統(tǒng)計(jì)濾波的方式對(duì)抖動(dòng)分量進(jìn)行消除，需要設(shè)計(jì)的濾波在統(tǒng)計(jì)意義上具有最優(yōu)性，即設(shè)計(jì)的實(shí)際曲線和理想曲線的誤差平方和最小。（2）運(yùn)動(dòng)矢量濾波的方法針對(duì)消除抖動(dòng)分量，可以采用兩種方法對(duì)其進(jìn)行處理。方法一，采用基于數(shù)字信號(hào)處理的數(shù)字濾波或統(tǒng)計(jì)濾波去除抖動(dòng)分量；方法二，根據(jù)運(yùn)動(dòng)矢量的參數(shù)進(jìn)行曲線擬合，消除抖動(dòng)分量，從而形成平滑的曲線，達(dá)到了穩(wěn)定的效果。數(shù)字濾波方法主要包括均值濾波和FIR濾波，統(tǒng)計(jì)濾波主要是KALMAN濾波，而根據(jù)運(yùn)動(dòng)的參數(shù)進(jìn)行曲線擬合的方法是B樣條曲線擬合方法。對(duì)于FIR濾波來說，其本身具有的線性相位延遲的特性，使其無法滿足穩(wěn)像系統(tǒng)要求實(shí)時(shí)性處理的條件，所以，一般不采取此濾波器；KALMAN濾波算法雖然能較好的去除抖動(dòng)分量，但是復(fù)雜度較大，不能達(dá)到實(shí)時(shí)的效果[19]；B樣條曲線擬合方法對(duì)于特定場(chǎng)合有較好的效果，適用面不是很廣；而均值濾波由于具有算法簡(jiǎn)單，能較好的抑制抖動(dòng)分量和能夠達(dá)到實(shí)時(shí)處理效果的特點(diǎn)，故而得到了較多的應(yīng)用。結(jié)合上述各濾波器的特點(diǎn)，本文采用均值濾波法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量的濾波，下面重點(diǎn)的介紹一下均值濾波的原理。對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行均值濾波是基于這樣的依據(jù)：攝像機(jī)正常掃描運(yùn)動(dòng)的頻率分布集中在低頻分量上，而不規(guī)則抖動(dòng)的頻率分布集中在高頻區(qū)域，其運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行快速的變化。因此，可以選用簡(jiǎn)單的低通均值濾波器去除抖動(dòng)分量的干擾。也就是說，為了得到攝像機(jī)平移的運(yùn)動(dòng)矢量，可以利用平移運(yùn)動(dòng)在方向和幅值上具有一致性的特性，只需求取出連續(xù)幾個(gè)幀間全局運(yùn)動(dòng)矢量的平均值即可。具體的講，對(duì)于L個(gè)原始的幀間運(yùn)動(dòng)矢量e(i)。首先，即可得到攝像鏡頭平移的運(yùn)動(dòng)矢量E(n)。然后，累積得到的運(yùn)動(dòng)矢量，即為當(dāng)前幀的補(bǔ)償參數(shù)。 （） （）而且，尺寸L選取的是否合理對(duì)于均值濾波器的穩(wěn)像效果有很大的影響。濾波器尺寸的選取要依據(jù)抖動(dòng)頻率的大小來確定。當(dāng)抖動(dòng)分量的頻率較大時(shí)，要選取較小的尺寸，這樣不僅可以使抖動(dòng)分量的頻率降低，也可以使圖像不會(huì)出現(xiàn)太大的偏差，而如果選取較大的尺寸時(shí)，會(huì)導(dǎo)致過穩(wěn)現(xiàn)象的產(chǎn)生，即穩(wěn)像補(bǔ)償后的圖像與實(shí)際圖像的偏差太大；而當(dāng)抖動(dòng)分量的頻率較小時(shí)，要選取較小的尺寸，否則會(huì)出現(xiàn)欠穩(wěn)現(xiàn)象的發(fā)生，達(dá)不到降低抖動(dòng)頻率的效果。 穩(wěn)像的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則圖像在達(dá)到什么樣的穩(wěn)定性能以后算是最好的，目前還沒有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)方法。由于穩(wěn)像系統(tǒng)中多種因素決定圖像穩(wěn)定的程度，諸如攝像系統(tǒng)的組成，穩(wěn)像算法的選取以及運(yùn)動(dòng)模型的準(zhǔn)確性等。另外，穩(wěn)像算法的評(píng)價(jià)需要在同一條件下進(jìn)行，因?yàn)橥凰惴☉?yīng)用在不同的系統(tǒng)中精度不同，采用數(shù)學(xué)模型不同時(shí)精度也不同。而且，不同圖像序列的運(yùn)動(dòng)規(guī)律和成像環(huán)境具有較大的差異性，使得無法用同一種標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)定不同的圖像序列。目前可以從兩個(gè)方面對(duì)穩(wěn)像效果的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)：主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法[20]。 主觀評(píng)價(jià)方法圖像序列的輸出顯示最終是由人來觀察的，因此，可讓觀察者根據(jù)其視覺效果的好壞對(duì)一圖像序列的平穩(wěn)性進(jìn)行主觀評(píng)定。但由于周圍環(huán)境、心理、文化背景、及不同的應(yīng)用場(chǎng)合等因素對(duì)觀察者都有影響，同時(shí)，人眼對(duì)同一圖像序列中的不同區(qū)域往往具有不同的感興趣程度，致使個(gè)體的評(píng)價(jià)往往具有較強(qiáng)的主觀性，即對(duì)同一視頻序列圖像的評(píng)價(jià)具有較大的差異性。但是，對(duì)于滿足人們視覺要求的目的來說，主觀評(píng)價(jià)方法具有方便和實(shí)用的特性。 客觀評(píng)價(jià)方法用來客觀評(píng)價(jià)穩(wěn)像質(zhì)量的指標(biāo)有：準(zhǔn)確度、可矯正的偏移范圍和幀處理率等。（1）準(zhǔn)確度準(zhǔn)確度，是評(píng)價(jià)圖像序列穩(wěn)定效果的重要性能指標(biāo)，是對(duì)采用算法優(yōu)劣評(píng)價(jià)的重要依據(jù)。其衡量視頻圖像穩(wěn)定效果的好壞主要是通過比較補(bǔ)償后的圖像與原始參考圖像的差異的程度。在理論上，如果當(dāng)前圖像相對(duì)于參考圖像的全局運(yùn)動(dòng)矢量全部被補(bǔ)償了，那么兩幅圖像上的相對(duì)應(yīng)的每個(gè)像素點(diǎn)所處的坐標(biāo)位置是相同的，其對(duì)應(yīng)的差值應(yīng)為零。但這在實(shí)際中是不可能實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)闀?huì)有諸多因素引起誤差的產(chǎn)生，比如運(yùn)動(dòng)估計(jì)誤差、視頻圖像背景中的噪聲以及不恰當(dāng)?shù)膱D像運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型的建立等因素。在一般情況下，可以采用均方差法、峰值信噪比以及差分比較法等方法對(duì)準(zhǔn)確度這一穩(wěn)像指標(biāo)進(jìn)行描述。a) 均方差法均方差法，能反映圖像序列變化的快慢和變化量的大小，其定義為： （）其中，表示視頻圖像的面積大小，和分別表示當(dāng)前幀補(bǔ)償后的圖像以及參考幀圖像在點(diǎn)坐標(biāo)位置處所對(duì)應(yīng)像素的灰度值。從上式可以看出， 值越小，說明兩幅圖像重合度越高，當(dāng)前幀圖像補(bǔ)償?shù)男Ч苍胶茫绻a(bǔ)償后的圖像與原參考圖像完全重合，則應(yīng)有。b) 峰值信噪比法峰值信噪比(PSNR：Peak Signal to Noise Ration)是目前最常用評(píng)價(jià)穩(wěn)定算法準(zhǔn)確度的指標(biāo)，定義為： （） 從上式可以看出，當(dāng)MSE值越小的時(shí)候，