[發(fā)明專利]一種基于分區(qū)匹配和仿射模型相結(jié)合的圖像去旋穩(wěn)像方法

在審

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• 申請日: 2013-08-20
• 公開（公告）號: CN103402045A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李吉成;魯新平;羅宇謙;余知音;寧平;張凱
• 申請（專利權(quán)）人: 長沙超創(chuàng)電子科技有限公司
• 主分類號: H04N5/21
• 分類號: H04N5/21;G06T7/20
• 代理公司: 北京科億知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視頻圖像處理領(lǐng)域，特別是一種基于分區(qū)匹配和仿射模型相結(jié)合的機載圖像的去旋轉(zhuǎn)和電子穩(wěn)像方法。

背景技術(shù)

飛機、汽車或者艦船等載體在運動過程中，姿態(tài)會不斷發(fā)生變化，這些載體上的視頻成像系統(tǒng)相對于拍攝的景物是振動的，獲取的光學(xué)圖像序列存在幀間抖動和旋轉(zhuǎn)，從而導(dǎo)致圖像信息不穩(wěn)定、模糊，造成圖像視覺質(zhì)量的下降。這種不穩(wěn)定的光學(xué)圖像序列大大降低了圖像監(jiān)視、圖像分析等視頻應(yīng)用的效能，因此穩(wěn)定運動載體上拍攝的光學(xué)圖像序列是必須解決的問題。

國外在電子穩(wěn)像技術(shù)方面的研究已有30多年的歷史，進入上世紀(jì)90年代以后，隨著圖像處理技術(shù)和計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展，以美國和加拿大為首的一些西方國家率先采用穩(wěn)定算法和圖像重組的方法實現(xiàn)圖像的穩(wěn)定，如：加拿大DREV研究機構(gòu)根據(jù)國防需求，研制成功了安裝在偵察車10米高桅桿上實時監(jiān)視系統(tǒng)中的電子穩(wěn)像裝置，其穩(wěn)像速度達30幀/秒，穩(wěn)像精度達到1個像元。由美軍軍事研究實驗室ARL研制的應(yīng)用于無人駕駛越野車上的穩(wěn)像系統(tǒng)，其穩(wěn)像精度優(yōu)于1個像元。此外，日本、韓國在家用攝錄機圖像穩(wěn)定技術(shù)上已進行了深入研究和開發(fā)。可以說，無論是在軍事還是民用方面，電子穩(wěn)像技術(shù)已越來越引起人們的重視。國內(nèi)電子穩(wěn)像技術(shù)的研究起步較晚，但是發(fā)展速度較快。1999年中國科學(xué)院長春光機所開始對電子穩(wěn)像算法技術(shù)的原理和應(yīng)用范圍進行了研究，之后，國內(nèi)自行研制的電子穩(wěn)像設(shè)備開始應(yīng)用于視頻監(jiān)控和機載偵察等領(lǐng)域。

電子穩(wěn)像主要包括運動估計和運動補償兩個步驟，其中運動估計是關(guān)鍵，運動估計方法一般分為灰度匹配法和特征匹配法兩類。邊緣匹配、特征量跟蹤和特征點匹配都屬于特征匹配法，該方法匹配精度高，但計算量大，且在圖像對比度較低，圖像細節(jié)不明顯時，容易出現(xiàn)失配現(xiàn)象。灰度匹配法運算量小、速度快、容易實現(xiàn)，但只能估計出圖像幀間平移運動矢量，不能計算出圖像旋轉(zhuǎn)量。

為了實現(xiàn)運動載體上高精度視頻穩(wěn)像，應(yīng)充分挖掘和利用視頻序列圖像中的各類信息。在機載或者車載快速運動平臺上，幀間圖像一般存在較明顯的旋轉(zhuǎn)運動，這種運動一般可以采用幀間圖像的仿射變換進行描述。由目前公開發(fā)表的技術(shù)文獻，綜合利用圖像局部運動特性和仿射變換模型進行電子穩(wěn)像去旋的方法非常少，而基于分區(qū)投影匹配和仿射模型實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)圖像的穩(wěn)像方法未見公開技術(shù)報道。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于分區(qū)匹配和仿射模型相結(jié)合的圖像去旋穩(wěn)像方法，該方法通過對運動平臺上視頻圖像旋轉(zhuǎn)矢量和全局平移矢量進行求解，解決了存在旋轉(zhuǎn)運動狀態(tài)時的視頻圖像的電子穩(wěn)像等技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于分區(qū)匹配和仿射模型相結(jié)合的圖像去旋穩(wěn)像方法，在攝像機平臺運動過程中，基于光學(xué)傳感器進行光學(xué)圖像序列獲取，同時還包括以下四步：

第一步，參考幀、當(dāng)前幀的圖像直方圖均衡化處理：首先計算參考幀、當(dāng)前幀的圖像直方圖，分別對參考幀、當(dāng)前幀的圖像直方圖進行均衡化處理，把已知灰度概率分布的參考幀、當(dāng)前幀圖像，變換成具有均勻灰度概率分布的新圖像；

第二步，分區(qū)匹配的區(qū)域選擇：選擇十字分布的四個區(qū)域和圖像中心區(qū)域作為運動估計的匹配區(qū)域；

第三步，建立仿射變換模型，求解當(dāng)前幀運動矢量

(1)構(gòu)建圖像仿射運動模型

????圖像在二維坐標(biāo)平面內(nèi)點（x_i,y_i)繞原點旋轉(zhuǎn)θ角，得到點（x_i,y_i)的變換公式如下

；

如果原點還有平移運動則用下面的變換公式來描述，假設(shè)△x和△y分別為該點在水平和垂直方向的位移量；則：

；

在旋轉(zhuǎn)角度較小的時候化簡為式

；

其中：θ≈sinθ,cosθ≈1；θ為正數(shù)，表示逆時針旋轉(zhuǎn)；θ為負(fù)數(shù)，則是順時針旋轉(zhuǎn)；

(2)?區(qū)域圖像灰度投影與相關(guān)匹配計算

對每一幀待處理的二維區(qū)域圖像進行處理，映射成兩個獨立的一維矢量；采用歸一化行投影和列投影兩種方式；

歸一化列投影算法如下：?

；

式中為第k幀圖像第m區(qū)域中第j列的灰度值，m=0,1,2,3,4,5；是第k幀圖像第m區(qū)域上（i,j)位置處的像素值；M、N分別為圖像行數(shù)和列數(shù)；

?同理，歸一化行投影算法為：?

；