[发明专利]一种空基平台悬停视频稳像方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，具体是一种空基平台悬停视频图像的固定的稳定处理，属于图像处理技术领域。

背景技术

稳像技术广泛应用于民用测绘仪器、军事领域和摄影系统中。在许多的摄像应用当中，摄像机所处的工作平台通常都是不稳定的，比如手持或肩扛摄像机进行摄像，从运动的飞机、轮船或汽车上用摄像机对景物、场景、目标等进行拍摄、监视等，这些地方都存在摄像机平台的抖动问题，因此需要采用稳像技术。当在运动载体上用望远镜观瞄目标时，由于机座振动，摄像机所拍摄到的图像序列是抖动的，像面上的图像不稳定将导致获得的图像信息不稳定。因此在运动的载体中，摄像系统的稳像是一个十分重要的问题，特别是在长焦距、高分辨率的监视跟踪系统中更加突出。稳像系统无论是在军事还是在民用方面的应用已经越来越引起人们的重视。例如：机器人视觉、车载摄像以及飞行器的监视观察等系统中，常存在这一问题，因此需要对视频进行抖动校正处理，同时视频图像稳定在视频驾驶、视频监视、目标跟踪系统等场合有着广泛的应用。

随着新的传感技术、计算机技术的发展，稳像系统已经逐步成为应用光、机、电、算的综合性系统。电子稳像实际上是应用图像处理的方法来直接确定像偏移并进行补偿的技术。

视频图像稳定分为两种情况：一种是稳定背景；另一种是去除帧间抖动。稳定背景主要用于空基平台交通监测、监测固定视野内的运动目标等场合。而用于去除帧间抖动的视频稳定则是经过运动估计得到运动参数，然后采用相应的滤波方法对运动参数进行平滑，最后通过视频校正与补偿对图像进行稳定处理，实现视频图像的去抖动。

视频稳定处理首先需进行运动估计，目前运动估计方法有很多，随着图像技术和计算机技术的发展，基于特征的图像匹配技术得到了广阔的发展。现在特征提取技术越来越稳定，为图像匹配提供了有效的匹配途径。基于特征的特征提取与匹配方法有块匹配法、角点法、光流法等。尤其是这几年发展起来的尺度空间的特征检测算法，甚至可以稳定地对两帧位移很大的图像进行准确的特征检测和匹配。块匹配法、角点匹配法、光流法都不适用于当背景发生较大变化时的特征匹配，只适合在图像之间存在较小变化的情况，而对于运动变化较大，图像背景有较大变换的图像则会出现较大的误配，而且计算量增大，计算也变得复杂。

在特征匹配点二次筛选过程中，提高特征匹配精度的算法也很多，ransac方法、均值方差筛选法等。Ransac方法计算复杂，对于差异不大的特征匹配点难以去除。均值方法由于受到特征匹配中严重误配的特征匹配点对的影响，在剔除坏点过程中不一定能去除错配严重的点，反而将正确的点去除，达不到准确匹配，稳定视频图像的目的。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服传统的特征提取与匹配算法在摄像机视角、所在尺度、光照发生变化时产生特征提取与匹配不准确的缺点，提出一种基于尺度不变特征变换的特征提取与匹配的方法用于特征点的提取，并实现特征点的初次匹配，形成初始匹配点对；先利用尺度不变特征变换方法提取图像的特征点，再以欧式距离作为相似性测度进行特征点的初步匹配；为了达到精确匹配的效果，本发明提出应用背景特征相对位置不变特性对初始匹配点对进行二次筛选，提高了特征匹配的准确性；由于尺度不变特征变换方法背景差异变化时，特征提取与匹配的精度降低，本发明提出每隔一定帧数更新初始参考帧的思想，每隔一定帧，以当前图像前一帧已稳定的图像作为新的参考帧，提高了稳定的准确性，改善了稳定的效果，便于空基平台悬停的视频稳定和交通监测。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种空基平台悬停视频稳像方法，其特征在于包括以下具体步骤：

1、尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform以下简称SIFT)的特征提取：用不同的高斯卷积核与图像进行卷积得到高斯尺度空间，将相邻尺度的高斯图像两两相减即生成高斯差分尺度空间(DOG scale-space)，在相邻的3个尺度检测极值点，以极值点邻域像素的梯度方向分布特性为每个极值点指定方向参数，使算子具备旋转不变性，生成特征描述字，形成SIFT特征向量；

2、SIFT特征点初次匹配：采用极值点特征向量的欧式距离作为两帧图像特征点的相似性测度。若最近距离/次近距离的值小于某个阈值，则接受这一匹配点对；

3、特征匹配点对二次筛选：在图像近似没有缩放变换的情况下，两帧图像中某特征点相对于其它特征点的位置基本保持不变。利用该相对位置不变性，可以将错配匹配点对和位于运动目标上的匹配点对有效去除；