采用小波边缘增强的方法实现车载稳像系统的设计

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采用小波边缘增强的方法实现车载稳像系统的设计

时间:2019-01-09 15:28作者:admin打印字号:

  的远距离、非接触获取目标图像的技术和方法车载成像技术是一种将成像设备置于车载平台,智能化的关键是未来汽车。导致输出的图像序列不稳定但是由于摄像机随车体晃动,晃动量较大图像序列,者产生疲劳易使观察,后续处理的精度也会严重影响,此因,像序列进行稳定必须对车载图。

  前目,法为特征点法和灰度投影法车载稳像技术使用较多的算。图像运动进行运动矢量估计特征点法能对任意形式的,些画质较差但在处理一,的图像时特征贫乏,往很低精度往,稳像的各种环境变化很难适应车载视频;移运动和较小旋转运动的情况灰度投影法只能处理只含平,一定的对比度且要求图像有。时路况环境比较复杂而车载视频往往拍摄,雾天气如雨,精度带来很大影响这就给算法处理的。这种情况本文针对,对图像进行预处理采用小波的方法,稳像应用中的抗干扰能力提高灰度投影法在车载。

  字图像处理技术相结合的方法电子稳像是利用电子设备和数,被比较的当前帧图像的运动矢量通过计算选定的参考帧图像和,某种准则对当前图像进行补偿再根据获得的运动矢量按照,序列帧间的随机抖动从而消除或减轻图像,的图像序列获得稳定。

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  抖动特点的分析通过对高速路,动估计算法进行各自优缺点的比较并且对目前在电子稳像中常用的运,算法进行全局运动矢量估计本系统决定采用灰度投影。

  度变化规律来确定图像运动矢量的一种方法灰度投影算法:投影法是利用图像总体灰,每一点做相关运算它不必对图像上的,影曲线做一次相关运算而是利用图像的灰度投,运算量小因此它的,计速度快运动估,实时性要求容易满足,声的能力较强同时抑制噪,能较好地满足要求并且在精度上也。

  帧二维图像映射成两个一维波形该算法首先通过投影公式将每一,值累加表示为其行列灰度:

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  k帧图像第i行的灰度值式中:Ik(i)代表第,帧图像第j列的灰度值Ik(i)代表第k,(iGk,帧图像上(ij)为第k,像素灰度值j)处的。

  致图像边缘信息发生变化为了避免因图像抖动导,出的互相关曲线峰值而影响互相关计算,相关计算前在进行互,行余弦滤波对图像进,而完整保留中心区域波形去除图像边界信息波形,互相关计算的影响减小边界信息对,算精度提高计。滤波后投影,的两条曲线进行相关计算对参考帧和当前帧各分量,线的惟一谷值找到两条曲,参考帧的行列运动偏移量即可确定出当前帧相对于。的公式为相关运算:

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  为第i帧和参考帧的在一个方向上的灰度投影值式中:colc(n)和colr(n)分别,相关运算的单位长度J为两曲线中进行,考帧在一侧的搜索宽度m为位移矢量相对于参,正负抖动范围即允许的最大,m+1间取值m在1至2。为最小值时当C(k),Kmin此时k=,像在一个方向上的位移矢量为则第i帧图像相对于参考帧图:

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  方向为例以水平,为正时vi,帧向右移了vi个像素表明当前帧相对参考;负时为,了vi个像素表明向左移。的方法同样,方向的位移矢量可以得到垂直。

  影法原理的分析通过对灰度投,求图像有一定的对比度可知灰度投影算法要,一并且对比度差时当图像灰度值单,匹配会造成投影曲线很平利用灰度投影算法对图像,段平缓不易找到相关运算后波谷,确的运动矢量难以找到正。外出常常碰到的情况而雨雾天气是车辆,算法带来很大影响恶劣天气也给投影。此因,进行预处理需要对图像。通过直方图均衡化进行传统的预处理方法是,细节和过分增强的缺点但这种方法存在丢失,时也增强了图像的噪声在增强图像对比度的同,计的精度上产生很大影响给后续算法在运动矢量估。此因,小波的方法本文采用,解为低频部分和高频部分即图像经过小波变换分,图像的边缘进行加强然后单独对高频部分。方法如下具体实现:

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  果可以看出通过以上结,体增强图像的同时直方图均衡化在整,声进行了增强也对图像噪,清晰度较差图像边缘,偏暗图像;增强法处理的图像而采用小波边缘,的噪声影响没有很明显,来而且图像对比度也得到了增强同时图像细节也很好地保留下。

  的公路路段视频进行试验选取一段手动添加抖动,作为软件开发平台编写车载稳像算法以OpenCV结合VC++6.0,进行处理对视频,到显示器上显示最后将视频输出。

  根据公式(1)(2)进行投影变换选用经过预处理后的相邻两帧图像,帧图像的行、列相关曲线所示然后采用公式(3)计算两:

  方向的抖动量分别为-9和12实验中手动加入的水平和垂直;结果显示而实验,理的雾天图像对未经预处,比度很差由于对,其进行运动矢量检测时采用灰度投影直接对,的运动矢量分别为-3和5检测到的水平和垂直方向,较大误差;经过均衡化处理后而图3(b)是,向运动矢量为-6和8检测到的水平和垂直方,所提高精度有;缘增强法对图像进行对比度提高最后图3(c)是采用小波边,动偏移量分别为-7和10检测的水平和垂直方向的运,测出实际偏移的运动矢量虽然还不能完全准确地检,衡化处理后的检测结果但精度要高于直方图均。

  帧进行运动矢量估计本文采用两两相邻,对位移矢量得到的是相,前N-1个相对位移矢量之和而每一帧的绝对运动参数是。绝对运动参数后得到每一帧的,波器进行运动曲线平滑处理在采用kal-man滤,方向对当前帧进行平移将处理后的参数按相反,定后的图像即可得到稳。如图4所示实验结果:

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   DuoCPU2.00 GHz算法在主频Core(TM)2,GB的PC机上内存2.00,ISUAL C++编程使用OpenCV结合V。果显示实验结,性方面在实时,平均时间为0.025 18 s稳定320*240的图像序列,图像实时性处理要求大于25帧/s的。精度上稳像,Noise Ratio)作为稳像效果的一种评价标准这里使用PSNR(Peak Signal To 。公式如下其计算:

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  帧图像间每个像素的偏差值其中均方误差MSE表示两。内容变化越小当两幅图像,值就越大PSNR,完全一样时两幅图像,最大值达到。前后PSNR值比较如下其中相邻5帧图像稳像:

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  像序列进行的实验表明通过对50帧视频图,晃动幅度明显得到了改善经过该方法处理后视频的,稳像的要求基本达到了。

  成图像对比度降低由于恶劣天气造,化处理效果不佳而直方图均衡,运动矢量估计精度的降低甚至失效造成灰度投影在车载视频稳定中对。一情况针对这,的方法对图像进行预处理本文采用小波边缘增强,表明实验,度投影算法的估计精度该方法有效提高了灰,足实时性要求并且算法也满。

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