[发明专利]一种基于分区匹配和仿射模型相结合的图像去旋稳像方法

说明书

技术领域

本发明属于视频图像处理领域，特别是一种基于分区匹配和仿射模型相结合的机载图像的去旋转和电子稳像方法。

背景技术

飞机、汽车或者舰船等载体在运动过程中，姿态会不断发生变化，这些载体上的视频成像系统相对于拍摄的景物是振动的，获取的光学图像序列存在帧间抖动和旋转，从而导致图像信息不稳定、模糊，造成图像视觉质量的下降。这种不稳定的光学图像序列大大降低了图像监视、图像分析等视频应用的效能，因此稳定运动载体上拍摄的光学图像序列是必须解决的问题。

国外在电子稳像技术方面的研究已有30多年的历史，进入上世纪90年代以后，随着图像处理技术和计算机技术的迅猛发展，以美国和加拿大为首的一些西方国家率先采用稳定算法和图像重组的方法实现图像的稳定，如：加拿大DREV研究机构根据国防需求，研制成功了安装在侦察车10米高桅杆上实时监视系统中的电子稳像装置，其稳像速度达30帧/秒，稳像精度达到1个像元。由美军军事研究实验室ARL研制的应用于无人驾驶越野车上的稳像系统，其稳像精度优于1个像元。此外，日本、韩国在家用摄录机图像稳定技术上已进行了深入研究和开发。可以说，无论是在军事还是民用方面，电子稳像技术已越来越引起人们的重视。国内电子稳像技术的研究起步较晚，但是发展速度较快。1999年中国科学院长春光机所开始对电子稳像算法技术的原理和应用范围进行了研究，之后，国内自行研制的电子稳像设备开始应用于视频监控和机载侦察等领域。

电子稳像主要包括运动估计和运动补偿两个步骤，其中运动估计是关键，运动估计方法一般分为灰度匹配法和特征匹配法两类。边缘匹配、特征量跟踪和特征点匹配都属于特征匹配法，该方法匹配精度高，但计算量大，且在图像对比度较低，图像细节不明显时，容易出现失配现象。灰度匹配法运算量小、速度快、容易实现，但只能估计出图像帧间平移运动矢量，不能计算出图像旋转量。

为了实现运动载体上高精度视频稳像，应充分挖掘和利用视频序列图像中的各类信息。在机载或者车载快速运动平台上，帧间图像一般存在较明显的旋转运动，这种运动一般可以采用帧间图像的仿射变换进行描述。由目前公开发表的技术文献，综合利用图像局部运动特性和仿射变换模型进行电子稳像去旋的方法非常少，而基于分区投影匹配和仿射模型实现旋转图像的稳像方法未见公开技术报道。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于分区匹配和仿射模型相结合的图像去旋稳像方法，该方法通过对运动平台上视频图像旋转矢量和全局平移矢量进行求解，解决了存在旋转运动状态时的视频图像的电子稳像等技术问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于分区匹配和仿射模型相结合的图像去旋稳像方法，在摄像机平台运动过程中，基于光学传感器进行光学图像序列获取，同时还包括以下四步：

第一步，参考帧、当前帧的图像直方图均衡化处理：首先计算参考帧、当前帧的图像直方图，分别对参考帧、当前帧的图像直方图进行均衡化处理，把已知灰度概率分布的参考帧、当前帧图像，变换成具有均匀灰度概率分布的新图像；

第二步，分区匹配的区域选择：选择十字分布的四个区域和图像中心区域作为运动估计的匹配区域；

第三步，建立仿射变换模型，求解当前帧运动矢量

(1)构建图像仿射运动模型

    图像在二维坐标平面内点（x_i,y_i)绕原点旋转θ角，得到点（x_i,y_i)的变换公式如下

；

如果原点还有平移运动则用下面的变换公式来描述，假设△x和△y分别为该点在水平和垂直方向的位移量；则：

；

在旋转角度较小的时候化简为式

；

其中：θ≈sinθ,cosθ≈1；θ为正数，表示逆时针旋转；θ为负数，则是顺时针旋转；

(2) 区域图像灰度投影与相关匹配计算

对每一帧待处理的二维区域图像进行处理，映射成两个独立的一维矢量；采用归一化行投影和列投影两种方式；

归一化列投影算法如下： 

；

式中为第k帧图像第m区域中第j列的灰度值，m=0,1,2,3,4,5；是第k帧图像第m区域上（i,j)位置处的像素值；M、N分别为图像行数和列数；

 同理，归一化行投影算法为： 

；