https://www.mdu.se/

Gimbalbaserade kamerasystem kan användas för lmning av hög kvalitet över långa avstånd ifrån skakiga positioner, såsom helikoptrar. Rotationsstabiliteten hos sådana system kan verieras genom att, när systemet är upphängt i en skakmaskin, utföra mätningar med en laserkollimator. Denna metod är dock både besvärlig och tidsödande, såväl som mottaglig för mätfel. Syftet med det här examensarbetet, är att undersöka möjligheten att utföra motsvarande mätningar genom bildanalys av inspelad video, samtidigt som tillfredsställande mätprecision upprätthålls.

Metoden som används är en anpassning av bentliga tekniker för målföljning och använder en spegel för att lma en markör, bestående av en cirkulär klisterlapp fäst på kamerans framsida. Filmning via en spegel ltrerar bort de rörelser hos markören som inte beror på rotation. Tre olika algoritmer för mätning av markörens position genom lmen utvärderas; viktat genomsnitt, dualt kägelsnitt samt bildregistrering. Utvärderingen utförs genom analys av en mängd syntetiskt genererade lmer för simulering av de främsta felkällorna. Vidare behandlas det relaterade problemet att ltrera bort gyroskopisk kameradrift från mätdatat. Slutligen presenteras ett mjukvaruverktyg som kan användas för att mäta rotationsstabiliteten hos gimbalbaserade kamerasystem i en kontrollerad omgivning.

Gimbal mounted camera systems are used for capturing high quality, long-range video from inherently unstable mounts, such as helicopters. The rotational stability of such systems can be veried by mounting the system to a shake machine and using a laser-collimator to perform measurements. This process is, however, both intricate and time consuming, as well as susceptible to measuring errors. The purpose of this thesis, is to investigate the possibility to perform camera rotation measurements in video recordings, by means of image analysis, while maintaining an acceptable level of measurement accuracy.

The method employed is an adaptation of existing target tracking techniques; using a mirror to record an adhesive circular marker attached to the front of the camera, in order to lter out any non-rotational marker movement. Three dierent algorithms for tracking the marker are evaluated; weighted centroid, dual conic ellipsis estimation and DFT registration. Evaluation is performed using a wide range of synthetic videos, simulating the primary error sources. Furthermore, the emergent problem of ltering out gyroscopic camera drift from the measurements is addressed. Finally, a software tool is presented that can be used for testing the rotational stability of the gimbal systems in a controlled environment.