[发明专利]基于红外热像仪的电子稳像方法

摘要

本发明公开了一种基于红外热像仪的电子稳像方法，步骤包括预处理、运动估计、运动滤波、运动补偿和图像输出。通过上述方式，本发明基于红外热像仪的电子稳像方法，不仅节约设备成本，而且利用角点检测结合光流法进行运动估计，并对图像运动轨迹进行平滑，有效改善图像抖动，提高了防抖效果。

主权项

一种基于红外热像仪的电子稳像方法，其特征在于，步骤包括：预处理：获取红外热像仪中的图像，用中值滤波去除噪声，并采用拉普拉斯算子对图像进行锐化；运动估计：（1）读取图像的当前帧和当前帧的前一帧，并对当前帧图像和前一帧图像进行去噪和锐化；（2）在前一帧图像中，采用harris角点检测方法，利用图像的灰度变化率确定角点的坐标；（3）根据计算得到的前一帧图像上的角点的坐标，利用金字塔LK光流法计算当前帧图像上的角点坐标；（4）获取当前帧图像和前一帧图像上的角点集合，根据前后帧对应的角点，建立两帧的映射方程，每一对匹配的角点都可以得出一个包含图像平移和旋转的运动方程，然后采取了N(N>=2)对角点，采用最小二乘法得到前后两帧图像的最优的运动估计矢量；运动滤波：根据各个图像帧中角点的坐标以及最优的运动矢量，采用卡尔曼滤波的方法，预测当前帧图像的后一帧图像中的角点位置坐标、角点移动的速度及方向，得到平滑后的运动矢量；所述运动滤波的具体步骤包括：（1）对转移矩阵、测量矩阵H、过程噪声协方差矩阵Ht、测量噪声协方差矩阵R、后验错误协方差矩阵P'(k)、前一状态校正后的值和当前观察值u(k)进行初始化，转移矩阵包括图像旋转矩阵A和图像平移矩阵B；（2）预测状态：公式如下：，在预测阶段，滤波器使用上一状态的估计，做出对当前状态的估计，其中x(k‑1)为前一状态的校正值，第一个循环中在初始化过程中已经给定了，A、B、u(k)也都是给定了的值，这样经过计算就得到了系统状态的预测值x'(k)了；（3）调用卡尔曼算法中correct方法得到加入观察值校正后的状态变量值矩阵，其公式为：，其中x'(k)为步骤（2）算出的结果，z(k)为当前测量值，H为卡尔曼滤波初始化给定的测量矩阵，K(k)为卡尔曼增益，其计算公式为：，则重新获得了这一时刻的校正值，然后不断循环步骤（2）和步骤（3）即可完成卡尔曼滤波过程；运动补偿：（1）仿射变换：根据仿射变换模型，视频序列中图像In和前一帧图像In‑1对应的像素坐标满足如下关系：其中，X、Y为前一帧图像In‑1对应的像素坐标，X'、Y'为图像In对应的像素坐标，代表了图像旋转因子，代表了视频的平移系数，由上一步的卡尔曼滤波可以得到矩阵中参数：A11、A12、A21和A22是图像旋转矩阵A中的元素，B1和B2是图像平移矩阵B中的元素，其中，A11 = cos(angle)，A12 = sin(angle)，A21 = ‑sin(angle)，A22 = cos(angle)，B1 = dx，B2 = dy，angle为图像旋转的角度，dx为图像水平平移的距离，dy为图像垂直平移的距离；获取经过运动滤波的图像帧；读取第一帧作为基准图像，将第二帧图像根据卡尔曼滤波得到的图像旋转矩阵A和图像平移矩阵B向第一帧图像做配准，并进行显示；再以配准后第二帧图像做基准，第三帧图像根据卡尔曼滤波得到矩阵A和矩阵B向第二帧图像做配准，并进行显示；按照上述步骤将所有的图像帧进行配准并显示；（2）空间变换：将图像的像素通过变换映射到了新的坐标位置，然后用灰度级的双线性插值算法对像素的新坐标位置进行计算，消除锯齿，具体步骤包括：对于一个目的坐标，通过其向后映射法得到其在原始图下给的对应的浮点坐标(i+u，j+v)，其中i，j均为非负整数，u，v为[0，1]区间的浮点数，则这个像素的值可由原图像中坐标为(i，j)、(i+1，j)、(i，j+1)和(i+1，j+1)所对应的周围的四个像素的值决定，即：，其中f(i，j)表示源图像(i，j)处的像素值，以此类推，计算出所有像素新坐标的位置；图像输出：将运动补偿后输出的图像进行显示。