劉文娟 張仙玉
摘要:圖像穩(wěn)像分為機械穩(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,實現(xiàn)圖像的穩(wěn)定性處理。傳統(tǒng)的電子穩(wěn)像采用角點包絡(luò)檢測方法,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圖像進行降噪預(yù)處理,提取圖像的Harris角點特征,進行特征匹配,以此為基礎(chǔ)采用圖像邊緣融合方法進行穩(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,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:TP317.4文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號文章編號:16727800(2016)007019303
0引言
在圖像采集過程中,容易受到風(fēng)、人為抖動以及平臺不穩(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)主要采用機械式穩(wěn)像和光學(xué)穩(wěn)像,由于采用機械穩(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現(xiàn)穩(wěn)像處理,因此,其在進行目標(biāo)識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值。
傳統(tǒng)方法中,對電子穩(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]。上述方法通過對運動目標(biāo)圖像進行邊緣輪廓特征提取,提高運動圖像的電子穩(wěn)像性能,由此實現(xiàn)運動目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測和識別。穩(wěn)像技術(shù)主要分為機械式穩(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精確圖像目標(biāo)穩(wěn)像和識別的要求,對此,相關(guān)穩(wěn)像技術(shù)進行了算法的改進設(shè)計。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)運動參數(shù)進行塊特征匹配,采用二值圖像分割方法實現(xiàn)圖像的輪廓特征提取,算法實現(xiàn)簡單,計算量小,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),首先進行圖像降噪預(yù)處理,然后提取圖像的Harris角點特征,進行特征匹配,以此為基礎(chǔ)采用圖像邊緣融合方法進行穩(wěn)像處理,提高多重光融合圖像的穩(wěn)像性能。仿真實驗進行了性能驗證,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
為了實現(xiàn)對多重光融合圖像的電子穩(wěn)像處理,需要首先進行圖像降噪處理,常見方法如小波降噪、主成分分析降噪、時頻濾波降噪等[5]。本文采用小波降噪方法,假設(shè)圖像的邊緣像素(2)先判斷強脈沖噪聲污染下的圖像噪聲點,對數(shù)字圖像的像點判斷方法為:選取窗口為3×3,進行水平、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表示以該像素點為原點的角二階矩,計算式為:Mi,j=med(Xi-1,j-1…Xi,j…Xi+1,j+1)(3)對多重光融合圖像進行全局運動估計,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為圖像進行多重融合后的旋轉(zhuǎn)角度。為了實現(xiàn)對圖像的穩(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)計進行圖像降噪處理,并以此為基礎(chǔ),利用特征匹配方法進行圖像穩(wěn)像,多重光融合圖像電子穩(wěn)像算法設(shè)計流程如圖1所示。 圖1多重光融合圖像電子穩(wěn)像算法設(shè)計流程 1.2圖像角點特征提取 在上述圖像降噪處理的基礎(chǔ)上,進行多重光融合圖像的角點特征提取。本文采用Harris角點提取方法,假設(shè)在圖像采集過程中,受到抖動的影響,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多重光融合圖像進行網(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矩陣判斷圖像檢測傳感器的第i個圖像輸出角點分量上第m個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是圖像對應(yīng)的運動參數(shù)θ,Δx是在時間域上的延遲,c是圖像抖動的傳遞系數(shù)。于是上述輸出的圖像Harris角點特征檢測模型為:x1(t) nM(t)(16)在提取出連續(xù)的多重光融合圖像的角點特征點之后,根據(jù)多通道圖像特征信息的角點匹配和特征采樣,以特征值降值排列,進行圖像穩(wěn)像處理。 2多重光融合圖像穩(wěn)像處理算法改進 在上述進行圖像降噪預(yù)處理和特征提取的基礎(chǔ)上,為了實現(xiàn)對圖像的穩(wěn)像處理,還需要進行角點特征匹配。傳統(tǒng)的電子穩(wěn)像方法采用角點包絡(luò)檢測方法,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)。改進算法描述如下:使用分辨率高、較小的模板圖像作為測試向量集合,但是根據(jù)對象圖像的特征,這種模板圖像可以檢測出多個對應(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,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)域為G,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個頂點,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。采用上述方法進行邊緣分割,并采用Harris角點的相鄰幀補償方法進行圖像邊緣融合,以此為基礎(chǔ),通過Harris角點特征匹配,沿梯度方向進行圖像的角點特征匹配,在初始狀態(tài)下對圖像抖動的運動分量進行補償,以此實現(xiàn)圖像的電子穩(wěn)像處理。通過上述處理,實現(xiàn)算法改進。
3仿真實驗與結(jié)果分析
為了測試本文設(shè)計算法在實現(xiàn)多重光融合圖像穩(wěn)像中的應(yīng)用性能,進行仿真實驗。實驗采用Matlab 7軟件進行圖像的濾波、融合和角點特征提取等算法的編程實現(xiàn)和圖像處理。實驗中,將圖像的前一幀作為參考幀,利用角點(x,y)周圍相鄰幀的像素點,進行圖像的特征點采集和匹配,由此實現(xiàn)對多重光圖像的穩(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,采用本文方法進行圖像電子穩(wěn)像處理,通過圖像的降噪濾波和Harris角點特征匹配,電子穩(wěn)像性能和防抖性能較好,圖像采集質(zhì)量較高。為了定量對比算法性能,采用峰值信噪比為測試指標(biāo),得到本文方法和傳統(tǒng)方法進行電子穩(wěn)像處理后的峰值信噪比對比結(jié)果如圖4所示。
由圖可見,采用本文方法進行圖像穩(wěn)像處理后的峰值信噪比較高,說明該方法對圖像質(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)、人為抖動以及平臺不穩(wěn)定性等因素影響,導(dǎo)致采集圖像的穩(wěn)定性不好,需要進行圖像穩(wěn)像處理,以提高圖像采集性能。對此,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):
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