摘要
船舶监控视频稳像技术旨在消除视频序列中的抖动和晃动，提升视频质量，为海上安全监控、船舶航行分析等提供更清晰稳定的画面。
本文首先阐述船舶监控视频稳像技术的意义，并分析其面临的挑战，包括复杂多变的海洋环境、船舶自身运动以及摄像设备的局限性等。
其次，综述了船舶监控视频稳像技术的发展历程，从传统基于特征的稳像方法到近年来兴起的深度学习方法，详细介绍了不同方法的原理、优缺点以及适用场景。
然后，本文重点分析了几种主流的船舶监控视频稳像算法，包括基于特征匹配的算法、基于光流法的算法以及基于深度学习的算法，并比较了它们的性能和应用范围。
最后，总结了船舶监控视频稳像技术的发展趋势，指出未来研究方向，例如：结合多传感器信息融合、发展轻量级实时稳像算法以及构建面向复杂海况的稳像数据集等。
关键词：船舶监控；视频稳像；特征匹配；光流法；深度学习
视频稳像技术旨在消除视频序列中由于相机运动引起的抖动和晃动，从而获得稳定的视频画面。
其基本原理是估计相邻帧之间的运动信息，并对相机路径进行补偿，最终生成稳定的视频序列。
船舶监控视频稳像技术是针对船舶监控场景的特点，对传统视频稳像技术进行改进和优化，以满足海上复杂环境下的应用需求。
船舶监控视频稳像技术主要涉及以下几个关键概念：
全局运动估计：指的是估计整个画面整体的运动信息，例如相机的平移、旋转等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
