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        采用特征匹配的多重光融合圖像穩(wěn)像技術(shù)

        2016-05-14 09:09:49劉文娟張仙玉
        軟件導(dǎo)刊 2016年7期
        關(guān)鍵詞:圖像融合圖像處理

        劉文娟 張仙玉

        摘要:圖像穩(wěn)像分為機(jī)械穩(wěn)像和電子穩(wěn)像,電子穩(wěn)像采用圖像信息處理方法結(jié)合光學(xué)圖像處理芯片,實(shí)現(xiàn)圖像的穩(wěn)定性處理。傳統(tǒng)的電子穩(wěn)像采用角點(diǎn)包絡(luò)檢測(cè)方法,在圖像受到多重光線干擾下,穩(wěn)像性能不好。提出一種基于特征匹配的多重光融合圖像的穩(wěn)像技術(shù),首先采用小波降噪方法對(duì)圖像進(jìn)行降噪預(yù)處理,提取圖像的Harris角點(diǎn)特征,進(jìn)行特征匹配,以此為基礎(chǔ)采用圖像邊緣融合方法進(jìn)行穩(wěn)像處理,以提高多重光融合圖像的穩(wěn)像性能。仿真結(jié)果表明,采用該算法進(jìn)行電子穩(wěn)像處理,多重光融合圖像峰值信噪比較高,說明穩(wěn)像改善程度較好,抗干擾性較強(qiáng),優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

        關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:圖像處理;電子穩(wěn)像;圖像融合;特征匹配

        DOIDOI:10.11907/rjdk.161333

        中圖分類號(hào):TP317.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2016)007019303

        0引言

        在圖像采集過程中,容易受到風(fēng)、人為抖動(dòng)以及平臺(tái)不穩(wěn)定性等因素影響,導(dǎo)致采集的圖像穩(wěn)定性不好,需要進(jìn)行圖像穩(wěn)像處理,以提高圖像采集性能。典型的穩(wěn)像技術(shù)主要采用機(jī)械式穩(wěn)像和光學(xué)穩(wěn)像,由于采用機(jī)械穩(wěn)像技術(shù)受到的環(huán)境限制較大,在復(fù)雜環(huán)境下穩(wěn)像的主動(dòng)性和智能性不好。而電子穩(wěn)像技術(shù)通過圖像處理算法結(jié)合圖像處理的硬件芯片實(shí)現(xiàn)穩(wěn)像處理,因此,其在進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別和圖像特征分析與采集等應(yīng)用領(lǐng)域中都具有較高的價(jià)值。

        傳統(tǒng)方法中,對(duì)電子穩(wěn)像技術(shù)的處理方法主要有基于輪廓特征提取的電子穩(wěn)像方法、基于邊緣融合的電子穩(wěn)像方法等[13]。上述方法通過對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣輪廓特征提取,提高運(yùn)動(dòng)圖像的電子穩(wěn)像性能,由此實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別。穩(wěn)像技術(shù)主要分為機(jī)械式穩(wěn)像、光學(xué)穩(wěn)像和電子穩(wěn)像,前兩種方法目前已不能滿足對(duì)精確圖像目標(biāo)穩(wěn)像和識(shí)別的要求,對(duì)此,相關(guān)穩(wěn)像技術(shù)進(jìn)行了算法的改進(jìn)設(shè)計(jì)。其中,文獻(xiàn)[4]提出基于塊匹配的電子穩(wěn)像技術(shù),求解圖像中的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行塊特征匹配,采用二值圖像分割方法實(shí)現(xiàn)圖像的輪廓特征提取,算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,計(jì)算量小,但是在復(fù)雜的多重色差光線干擾下,穩(wěn)像性能不好。針對(duì)上述問題,本文提出一種基于特征匹配的多重光融合圖像的穩(wěn)像技術(shù),首先進(jìn)行圖像降噪預(yù)處理,然后提取圖像的Harris角點(diǎn)特征,進(jìn)行特征匹配,以此為基礎(chǔ)采用圖像邊緣融合方法進(jìn)行穩(wěn)像處理,提高多重光融合圖像的穩(wěn)像性能。仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了性能驗(yàn)證,展示了本文算法的優(yōu)越性能,得出有效性結(jié)論。

        1多重光融合圖像降噪預(yù)處理與Harris角點(diǎn)特征提取1.1多重光融合圖像降噪預(yù)處理及電子穩(wěn)像總體設(shè)計(jì)

        為了實(shí)現(xiàn)對(duì)多重光融合圖像的電子穩(wěn)像處理,需要首先進(jìn)行圖像降噪處理,常見方法如小波降噪、主成分分析降噪、時(shí)頻濾波降噪等[5]。本文采用小波降噪方法,假設(shè)圖像的邊緣像素(2)先判斷強(qiáng)脈沖噪聲污染下的圖像噪聲點(diǎn),對(duì)數(shù)字圖像的像點(diǎn)判斷方法為:選取窗口為3×3,進(jìn)行水平、豎直方向的小波分解,用Xi,j表示圖像像素坐標(biāo)墊(i,j)小波分解的鄰域像素特征,Mi,j表示以該像素點(diǎn)為原點(diǎn)的角二階矩,計(jì)算式為:Mi,j=med(Xi-1,j-1…Xi,j…Xi+1,j+1)(3)對(duì)多重光融合圖像進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì),得到圖像穩(wěn)像過程中的視覺差判別式為:Fi,j=1, |Xi,j0,|Xi,j-Mi,j|

        為圖像去噪后的差異值,σ為圖像進(jìn)行多重融合后的旋轉(zhuǎn)角度。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的穩(wěn)像處理,沿梯度方向得到圖像二階累積量為:Gx(x,y;t)=u

        Gy(x,y;t)=u(x,y;t)y(9)通過上述算法設(shè)計(jì)進(jìn)行圖像降噪處理,并以此為基礎(chǔ),利用特征匹配方法進(jìn)行圖像穩(wěn)像,多重光融合圖像電子穩(wěn)像算法設(shè)計(jì)流程如圖1所示。

        圖1多重光融合圖像電子穩(wěn)像算法設(shè)計(jì)流程

        1.2圖像角點(diǎn)特征提取

        在上述圖像降噪處理的基礎(chǔ)上,進(jìn)行多重光融合圖像的角點(diǎn)特征提取。本文采用Harris角點(diǎn)提取方法,假設(shè)在圖像采集過程中,受到抖動(dòng)的影響,導(dǎo)致圖像輸出陣元灰度化直方圖一維矢量,即:

        在多尺度的方向矢量上對(duì)多重光融合圖像進(jìn)行網(wǎng)格分解,通過不同尺度下的網(wǎng)格分解,得到圖像的像素特征模型為:x(t)=Gs(t)+n(t)(11)其利用Hessian矩陣判斷圖像檢測(cè)傳感器的第i個(gè)圖像輸出角點(diǎn)分量上第m個(gè)陣元上的空間指向性增益為:τm(θi)=(m-1)τ0(θi)=(m-1)Δcsinθi (m=1,2,…,M)(15)其中, τ0(θi)=Δcsinθi是圖像對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)θ,Δx是在時(shí)間域上的延遲,c是圖像抖動(dòng)的傳遞系數(shù)。于是上述輸出的圖像Harris角點(diǎn)特征檢測(cè)模型為:x1(t)

        nM(t)(16)在提取出連續(xù)的多重光融合圖像的角點(diǎn)特征點(diǎn)之后,根據(jù)多通道圖像特征信息的角點(diǎn)匹配和特征采樣,以特征值降值排列,進(jìn)行圖像穩(wěn)像處理。

        2多重光融合圖像穩(wěn)像處理算法改進(jìn)

        在上述進(jìn)行圖像降噪預(yù)處理和特征提取的基礎(chǔ)上,為了實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的穩(wěn)像處理,還需要進(jìn)行角點(diǎn)特征匹配。傳統(tǒng)的電子穩(wěn)像方法采用角點(diǎn)包絡(luò)檢測(cè)方法,在圖像受到多重的光線干擾下,穩(wěn)像性能不好。為了克服傳統(tǒng)方法的弊端,本文提出一種基于特征匹配的多重光融合圖像的穩(wěn)像技術(shù)。改進(jìn)算法描述如下:使用分辨率高、較小的模板圖像作為測(cè)試向量集合,但是根據(jù)對(duì)象圖像的特征,這種模板圖像可以檢測(cè)出多個(gè)對(duì)應(yīng)的候選圖像,調(diào)整模板大小及中心,可以收斂到:P(limT→∞xT=K)=1(17)其中Vi為差異性邊緣輪廓控制點(diǎn),i=0,1,···N-1,多重光融合圖像的紋理重構(gòu)結(jié)果為:Eint(vi)=12(i|d-|vi-vi-1||2+

        βi|vi-1+2vi+vi+1|2)(18)假設(shè)圖像的初始搜索區(qū)域?yàn)镚,其中g(shù)i=(gix,giy,giz)(i=0,...Ng-1)為圖形的三維中心矢量,在特征子空間V中,取得第i個(gè)頂點(diǎn),單位紋理空間內(nèi)的多重光融合圖像的邊緣灰度值為G(x,y;t),定義多重光融合圖像紋理子空間的頂點(diǎn)坐標(biāo):x=Rsinηcos)其中,η表示搜索紋理區(qū)間的鄰域,表示金屬裂紋圖形三維重構(gòu)的緯度角。采用上述方法進(jìn)行邊緣分割,并采用Harris角點(diǎn)的相鄰幀補(bǔ)償方法進(jìn)行圖像邊緣融合,以此為基礎(chǔ),通過Harris角點(diǎn)特征匹配,沿梯度方向進(jìn)行圖像的角點(diǎn)特征匹配,在初始狀態(tài)下對(duì)圖像抖動(dòng)的運(yùn)動(dòng)分量進(jìn)行補(bǔ)償,以此實(shí)現(xiàn)圖像的電子穩(wěn)像處理。通過上述處理,實(shí)現(xiàn)算法改進(jìn)。

        3仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

        為了測(cè)試本文設(shè)計(jì)算法在實(shí)現(xiàn)多重光融合圖像穩(wěn)像中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)采用Matlab 7軟件進(jìn)行圖像的濾波、融合和角點(diǎn)特征提取等算法的編程實(shí)現(xiàn)和圖像處理。實(shí)驗(yàn)中,將圖像的前一幀作為參考幀,利用角點(diǎn)(x,y)周圍相鄰幀的像素點(diǎn),進(jìn)行圖像的特征點(diǎn)采集和匹配,由此實(shí)現(xiàn)對(duì)多重光圖像的穩(wěn)像處理,得到原始圖像和采用本文方法進(jìn)行穩(wěn)像處理后的圖像如圖2、圖3所示。

        由圖可見,采用本文方法進(jìn)行圖像電子穩(wěn)像處理,通過圖像的降噪濾波和Harris角點(diǎn)特征匹配,電子穩(wěn)像性能和防抖性能較好,圖像采集質(zhì)量較高。為了定量對(duì)比算法性能,采用峰值信噪比為測(cè)試指標(biāo),得到本文方法和傳統(tǒng)方法進(jìn)行電子穩(wěn)像處理后的峰值信噪比對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

        由圖可見,采用本文方法進(jìn)行圖像穩(wěn)像處理后的峰值信噪比較高,說明該方法對(duì)圖像質(zhì)量的改善水平較高,性能較好。

        4結(jié)語

        在圖像采集過程中,容易受到風(fēng)、人為抖動(dòng)以及平臺(tái)不穩(wěn)定性等因素影響,導(dǎo)致采集圖像的穩(wěn)定性不好,需要進(jìn)行圖像穩(wěn)像處理,以提高圖像采集性能。對(duì)此,本文提出一種基于特征匹配的多重光融合圖像的穩(wěn)像技術(shù),以提高多重光融合圖像的穩(wěn)像性能。研究結(jié)果表明,該方法性能較好,穩(wěn)定可靠。

        參考文獻(xiàn):

        [1]李計(jì)添,何永強(qiáng),陳財(cái)森,等.一種基于灰度投影算法的車載電子穩(wěn)像方法[J].紅外技術(shù),2010,32(6):328332.

        [2]王均波,孫幸福,朱磊,等.一種基于灰度投影塊匹配算法的電子穩(wěn)像方法[J].

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