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        基于優(yōu)化Renyi熵的航拍飛行運動目標圖像提取研究

        2021-05-20 06:56:28惲鴻峰馬菁源胡雨峰長春光華學院
        江蘇通信 2021年2期
        關鍵詞:中心點航拍飛行器

        惲鴻峰 王 超 馬菁源 胡雨峰長春光華學院

        0 引言

        航拍又稱為空中攝影或航空攝影,是指從空中拍攝獲得俯視圖,即空照圖。航拍的攝像機可以由攝影師控制,也可以自動拍攝或遠程控制?!昂脚娘w行系統(tǒng)”可以展示出高質量的真實現(xiàn)場感和交互感,廣泛應用于房地產(chǎn)全景樓房航拍、旅游景區(qū)航拍、城市全景航拍、工業(yè)園區(qū)航拍等。在森林防火、地震調查、核輻射探測、邊境巡邏、應急救災、農(nóng)作物估產(chǎn)、管道巡檢、保護區(qū)野生動物監(jiān)測、搭載航拍電子設備進行科研試驗、海事偵察等方面都有應用航拍的需求,具備較好的研究意義和價值。

        1 航拍飛行器硬件系統(tǒng)

        航拍飛行系統(tǒng)設計中,采用STM32F407微處理器作為主控,利用I2C總線連接電子羅盤、6軸MEMS、氣壓高度計,GPS模塊通過UART串口相連,實時更新當前的位置信息。飛行器底部掛接700線航拍攝像頭,實時采集圖像信息,并通過另外的串口進行遙測數(shù)據(jù)傳輸。700線攝像頭帶有PAL/NTSC的模擬信號輸出接口,滿足FPV航拍穿越機的基本需求。為保持低空飛行中的距離限制,在飛行器底部安裝超聲波測距模塊,保證低空距離的穩(wěn)定可調節(jié)。

        2 運動目標圖像提取

        航拍飛行器在慢速飛行中可以實時對運動目標圖像特征進行提取,對相對運動狀態(tài)下的目標進行快速識別與處理。研究發(fā)現(xiàn),引入螢火蟲算法可以獲取最優(yōu)的閾值,通過二維熵方法提取目標圖像以提升速度,但處理過程中存在局部最優(yōu)解降低識別準確度的情況。在引入逐維更新方法基礎上,利用Tsallis熵的多閾值圖像提取方法,實現(xiàn)運動目標的提取,可以較好地提升目標圖像的識別率,但在處理過程中,存在較多噪聲,獲得的目標圖像效果不佳。傳統(tǒng)Renyi熵方法主要通過單通道的方式對目標圖像進行提取,無法適應航拍過程中目標圖像背景多變的特點。因此,本研究提出一種優(yōu)化的Renyi熵的目標提取方法,利用圖像的YCbCr顏色計算得到的Renyi熵,更符合運動狀態(tài)下多變復雜的背景環(huán)境。

        3 提取原理與模型

        在慢速航拍飛行過程中,最為常見目標圖像提取方法是灰度提取法,但無法適用于背景差異較小且存在明顯噪聲的情況,不能準確劃分圖像的灰度級別。而利用顏色進行圖像的分析與處理,直接劃分運動目標與復雜背景,具備較好的提取效果。首先,利用航拍飛行器批量采集圖像信息,并將信息映射到YCbCr雙通道顏色空間,針對先驗圖像進行的RGB顏色提取,作為后續(xù)處理對象的顏色合集。其次,通過均值法對顏色合集進行處理,并獲取協(xié)方差矩陣。結合以上因素,計算獲得運動目標的高斯模型,集合雙通道獲得各自的中心點A和中心點B,并對圖形信息和中心點信息進行更新。運動目標圖像識別流程如圖1所示。

        4 優(yōu)化Renyi熵的計算

        對于優(yōu)化Renyi熵的計算,采用直方圖估算YCbCr顏色概率,利用閾值向量劃分4個子區(qū)域。其中,區(qū)域1為圖像背景區(qū),區(qū)域2為噪聲,區(qū)域3為運動目標,區(qū)域4為邊緣點,如表1所示。

        圖1 運動目標圖像識別流程

        表1 閾值向量劃分4個子區(qū)域

        根據(jù)閾值向量劃分和像素點顏色分布概率,計算獲得運動目標圖像區(qū)域概率和背景區(qū)域概率,最后獲取運動目標與區(qū)域背景的優(yōu)化Renyi熵。為了避免受因顏色均值而造成的噪聲影響,在直方圖計算過程中,采用中值濾波方式提高抗噪性能。主要表達式為:

        其 中,f(x,y)為 點(x,y) 的 像 素 顏 色 定 義。的 圖 像,為中心點。優(yōu)化的圖像顏色合集表達式:其中,是 (,)fxym= 與n= 聯(lián)合概率。

        5 優(yōu)化Renyi熵閾值圖像提取

        利用當前獲取的中心點估算后續(xù)中心點,如果迭代處理過程中達到預設值時計算出結果。在后續(xù)運動目標圖像提取過程中,主要依據(jù)提取閾值、中心點進行判定。迭代處理中,不斷更新中心點和閾值,并實時估算偏移中心點的值,直至中心點滿足更新條件。在運動目標不斷更新變化過程中,獲取的中心點一直逼近運動目標中心點,并根據(jù)獲取運動目標進行閾值和邊界的調節(jié),以實現(xiàn)最小化閾值范圍內(nèi)的寬閾值提取。

        原始中心點:

        迭代計算公式:

        還原操作過程描述:

        利用Matlab作為仿真數(shù)據(jù)分析平臺,對比灰度熵、Tsallis熵、Renyi熵在運動目標圖像提取的速度。具體情況如表2所示。

        表2 運動目標圖像提取數(shù)據(jù)對比

        6 結束語

        比較得知,基于優(yōu)化的Renyi熵方法收斂速度較快,執(zhí)行效率較高,適用于運動目標圖像的提取及圖像批處理。因此,在航拍飛行器的設計中,采用優(yōu)化的Renyi熵的方法可以較好地提高圖像信息處理速度,為后續(xù)數(shù)據(jù)處理做好準備。

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