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    基于傅立葉變換的灰度成像擴展目標(biāo)跟蹤幀間圖像配準(zhǔn)方法?

    2018-03-31 06:04:38秦雨萍
    艦船電子工程 2018年3期
    關(guān)鍵詞:背景檢測

    秦雨萍 張 萍 張 雙

    1 引言

    目標(biāo)的運動圖像序列為復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測提供了比目標(biāo)靜止時更多的有用信息,使得可以利用圖像序列檢測出單幀圖像中很難檢測出的目標(biāo)[1]。由運動目標(biāo)所形成的圖像序列可分為兩種情況:一種是靜止背景[2],一種是變化背景[3]。前一種情況通常發(fā)生在攝像機相對靜止的狀態(tài)(如監(jiān)視某一路口車流量的固定攝像機[4]),后一種情況通常發(fā)生在攝像機也在相對運動狀態(tài)(如裝在艦船[5]或飛機上的監(jiān)視系統(tǒng)[6])。從處理方法看,一般是采用突出目標(biāo)或消除背景的思想。對小弱目標(biāo),其信噪比低,目標(biāo)常常會淹沒于背景噪聲中,這時的目標(biāo)檢測通常采用突出目標(biāo)的方法,如李正周[7]運用多幀形態(tài)膨脹累加取得較好的檢測效果。對于我們研究的擴展目標(biāo)來說,由于目標(biāo)離成像傳感器較近,獲得的圖像質(zhì)量較小弱目標(biāo)好,因此我們的關(guān)鍵是從復(fù)雜背景中分離出擴展目標(biāo)[8]。在運動背景下擴展目標(biāo)的檢測中。目標(biāo)運動的同時,攝像機也由于運載平臺的姿態(tài)或位置改變而發(fā)生變化,因此運動目標(biāo)在圖像上造成的變化與背景自身的變化會混淆在一起,使得運動目標(biāo)的檢測變得復(fù)雜起來。為了能沿用靜態(tài)背景下的檢測思想,可考慮先將背景穩(wěn)住,即將連續(xù)幾幀圖像的相同背景穩(wěn)定在同一幅圖像的相同位置上,從而使運動目標(biāo)“暴露”出來。配準(zhǔn)是實現(xiàn)背景穩(wěn)定的重要方法。針對上述問題,本文提出了基于傅立葉變換的灰度成像擴展目標(biāo)跟蹤幀間圖像配準(zhǔn)方法,并根據(jù)互能量方法計算出能量的偏倚量。實驗表明,該方法能夠很好地實現(xiàn)平移變化中的圖像配準(zhǔn)。

    2 算法描述

    圖像配準(zhǔn)[9~13]技術(shù)可有效地剔除緩變背景的影響。在本文研究中,主要考慮較普遍的變化方式:平移變化。當(dāng)兩幀圖像的背景只有平移變化時,計算出它們的平移量即可實現(xiàn)配準(zhǔn)。由于平移變化對圖像的相位信息影響較大,因此本文將采用相位相關(guān)的方法來實現(xiàn)圖像的配準(zhǔn)。

    對M×M的圖像 fi( )k,l求其N×N 的傅立葉變換,可以得到:

    其中N≥M ;k=0,1,…,M ;m=-N/2,…,N/2-1;n=-N/2,…,N/2-1。

    在研究兩幀圖像的互能量譜關(guān)系中,將兩幀圖像進行離散相位相關(guān)的傅立葉變換,從而可以得到互能量譜關(guān)系函數(shù)[14~17]:

    其中F2*為F2的復(fù)共軛。

    將式(1)代入式(3)可以得到圖像 f2( )x,y 與圖像的互能量譜關(guān)系函數(shù):

    根據(jù)平移理論得知,互能量譜的相位等于圖像間的相位差。將式(4)進行傅立葉反變換,從而得到圖像的偏移量沖擊函數(shù)為

    該沖擊函數(shù)在偏移位置處存在明顯的尖銳峰值,其它位置的值接近于零,所以據(jù)此就能找到兩圖像間的偏移量。

    3 試驗結(jié)果

    為了驗證算法的合理性,我們選用了大小為640×480的圖像序列,利用式(4)定義的互能量譜關(guān)系函數(shù)以及式(5)定義的圖像的偏移量沖擊函數(shù)進行灰度成像擴展目標(biāo)配準(zhǔn)試驗。試驗中(P4 2.5,1G內(nèi)存)每幀圖像處理平均時間分別為11.2ms和12.6ms,均小于20ms,故耗損資源極少,滿足實時性要求。

    圖1 序列圖像

    圖1 (a),(b)為序列圖像中相鄰兩幀圖像,從圖中可以看出,圖中參考物樹,運動目標(biāo)飛機均發(fā)生了一定的平移;圖2(a),(b)分別是其傅立葉變換的互能量譜,高脈沖為圖中檢測目標(biāo)飛機的相關(guān)脈沖量。圖3為兩幀圖像的偏移量沖擊函數(shù),很明顯可以看到一個沖擊脈沖,通過檢測其位置,得出其位置為(14,1),即圖1(b)參照圖1(a)水平向右移動14個像素,垂直向上移動1個像素。為此在圖像配準(zhǔn)中,只需要將圖1(b)平移(-14,-1)即可實現(xiàn)兩幀圖像的配準(zhǔn)。

    圖2 圖像傅立葉變換的互能量譜

    圖3 兩幀圖像的圖像的偏移量沖擊函數(shù)

    4 結(jié)語

    本文研究了一種灰度成像擴展目標(biāo)配準(zhǔn)算法。針對運動背景下擴展目標(biāo)的檢測中,運動目標(biāo)在圖像上造成的變化與背景自身的變化會造成混淆,使得運動目標(biāo)的檢測變得更加復(fù)雜這一問題。提出了基于傅立葉變換的灰度成像擴展目標(biāo)跟蹤幀間圖像配準(zhǔn)方法。以幀間圖像的互能量譜關(guān)系函數(shù)為系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù),以偏移量沖擊函數(shù)為系統(tǒng)的偏移量配準(zhǔn)函數(shù)。試驗結(jié)果表明,采用該算法,得出目標(biāo)圖與偏移圖水平向右移動14個像素,垂直向上移動1個像素。利用該參數(shù)將偏移圖平移(-14,-1)即可實現(xiàn)兩幀圖像的配準(zhǔn)。從而可以有效提高對灰度成像擴展目標(biāo)跟蹤檢測的穩(wěn)定性。本文算法具有計算量小的特點,可滿足擴展目標(biāo)跟蹤中,圖像配準(zhǔn)的實時性要求。

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