地上基礎実態測定望遠鏡には通常、捕捉システムと撮像システムの2つの光学系が含まれています。望遠鏡が捕捉システムを用いて目標を閉ループ追尾する際、視野が広いため追尾精度が低く、撮像システムの映像の揺れが顕著に感じられ、目標のリアルタイム観察や関連する科学実験に不利です。この問題を解決するために、本論文ではシーン切替認識に対応した電子手ぶれ補正技術を提案します。まず、目標が未出現の時、最大連結領域法によって各フレームの画像から目標特徴領域の抽出を試み、成功するまで行います。次に、各フレームについて核相関フィルタを用い、前フレームの学習モデルと特徴のマッチングを行い学習モデルを更新します。次に、最小二乗法を用いて目標の動き軌跡をフィッティングし、誤差解析により目標の真偽を判断します。最後に、目標の真偽判定結果に基づき、現在の画像のトリミングに揺れ補償を適用するかどうかを決定します。実験結果から、この技術で処理した映像は目標の安定性が大幅に向上し、隣接する画像特徴領域の揺れ振幅の最大値は±10ピクセルから約±1ピクセルに低減し、最初の50フレームを参照フレームとして使用した際、ピーク信号対雑音比は平均で4.62dB向上しました。また、アルゴリズムは目標の視野への入退を検知でき、処理時間は2ms未満でリアルタイム処理要件を満たしています。連続した複数目標観測の手ぶれ補正工程の自動化を実現し、関連する科学実験の品質と成功率を向上させました。

閉ループ追尾;電子手ぶれ補正;核相関フィルタ;最小二乗法;誤差解析