1. 本选题研究的目的及意义
随着海上航运和海洋资源开发的快速发展，船舶监控视频在船舶安全航行、海上交通管理、海洋环境监测等方面发挥着越来越重要的作用。
然而，受限于船舶自身的运动状态和复杂多变的海洋环境，船舶监控视频往往存在严重的抖动和晃动现象，极大地影响了视频的质量和信息提取的效率。
因此，开展船舶监控视频稳像技术的研究，对于提高视频质量、辅助船员观察和决策、保障船舶航行安全具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，视频稳像技术取得了显著的进步，并广泛应用于各个领域。
船舶监控视频稳像技术作为视频稳像技术的一个重要分支，也得到了越来越多的关注和研究。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将在船舶监控视频稳像技术方面进行深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.船舶监控视频稳像技术概述：-分析船舶监控视频的特点和难点，例如视频场景复杂多变、船舶运动剧烈、光照变化明显等；-对比分析现有的视频稳像技术，例如基于特征匹配的方法、基于运动矢量的方法、基于深度学习的方法等，并分析其优缺点。
2.基于运动矢量的船舶监控视频稳像算法研究：-研究基于运动矢量的视频稳像算法原理，并针对船舶监控视频的特点进行改进和优化；-研究不同运动矢量估计方法对稳像效果的影响，例如光流法、块匹配法等；-研究基于运动矢量的平滑滤波方法，有效抑制视频的抖动和晃动。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并借助计算机仿真技术进行验证和分析。
具体研究方法与步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解船舶监控视频稳像技术的发展现状、研究热点和难点，为课题研究提供理论基础。
2.算法研究阶段：-研究基于运动矢量和特征匹配的船舶监控视频稳像算法原理，分析其优缺点；-针对船舶监控视频的特点，对现有算法进行改进和优化，提高算法的鲁棒性和实时性；-研究基于深度学习的船舶监控视频稳像算法，构建深度学习模型，并进行训练和优化。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：
1.针对船舶监控视频的特点，提出改进的基于运动矢量和特征匹配的船舶监控视频稳像算法，提高算法的鲁棒性和实时性。
2.构建基于深度学习的船舶监控视频稳像模型，并利用船舶监控视频数据集进行训练和优化，提高模型的泛化能力和稳像效果。
3.设计和开发船舶监控视频稳像仿真平台，为船舶监控视频稳像算法的研究提供实验平台，并为船舶监控系统的智能化和自动化发展提供技术支撑。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张维康, 苏文博, 彭宇, 等. 基于深度学习的视频稳像技术综述[J]. 中国图像图形学报, 2021, 26(4): 739-758.
[2] 刘天亮, 张凯, 贾宁, 等. 基于改进特征点匹配的无人机航拍视频稳像算法[J]. 光学精密工程, 2022, 30(12): 3071-3080.
[3] 王文涛, 汪玉, 陈钱. 基于改进ORB特征匹配的视频稳像算法[J]. 小型微型计算机系统, 2022, 43(10): 2270-2276.
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