第五章光电信息处理技术图像稳定.pptVIP

图像稳定技术 电子稳像 SIFT算法 实验结果 背景 图像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。图像不稳定主要是由摄像机载体的运动导致的，这是因为载体姿态的变化会传递给摄像系统的瞄准线，从而造成摄像系统的光轴与目标之间有无效的相对运动。 图像不稳定的因素 稳定轴数量 稳像技术分类 机械式稳像： 用机电的方法来达到稳像目的。在大型的武器系统中将整个仪器置于稳定平台上; 在电视摄像头中，是将整个光学系统稳定起来。 光学稳像：用光学的方法实现图像稳定。在光路中设置一些光学元件来作为对不稳定图像的补偿。光学稳像与机械式稳像都是采用专门的装置，如各种陀螺仪。 电子稳像：应用计算机数字图像处理和电子技术的方法来直接确定图像序列的帧间偏移，从而进行补偿。该方法由于不需要额外增加精密机械、光学和电子元器件等设备，具有灵活性强、精度高及高智能化等特点。 主动稳定系统 主动稳定系统 电子稳像系统构成 电子稳像技术的意义 电子稳像不仅可以稳定光学系统的移动，也可以对目标进行跟踪，可能补偿任何形式的作用量，且不依赖任何的支撑体系。 同时由于大规模集成电路技术的不断提高，也便于实现设备的小型化和轻量化。 电子稳像的基本原理 电子稳像是利用电子设备和数字图像处理技术相结合的方法，通过检测出参考图像和被比较图象的运动矢量，并利用其补偿被比较图像，从而消除或减轻视频图像序列帧间的不稳定，获取清晰而稳定的视频图像序列。 电子稳像原理 像移补偿技术: 首先求出摄像机的角位移量，并转换成监视器上图像的运动矢量 然后通过对CCD图像传感器的行、列序号重组，使其在监视器上的图像沿运动矢量反方向位移量移动，只有第二帧输出的图像与第一帧相同，两帧图像重合才能获得清晰的图像。 电子稳像的关键技术 快速而准确地检测图像序列的帧间运动是实现电子稳像的关键技术。 获取图像运动矢量可分为硬件方法和软件方法。 硬件实现方法是利用传感器检测摄像机的运动。 软件方法是直接利用各种算法对图像序列进行处理，获得到由摄像机运动而产生的图像序列的帧间运动量。（像素法、图像块法、特征法和相位法） 块运动估计的快速有哪些信誉好的足球投注网站算法 块匹配法(Block一MatchingMethod)是目前一些国际标准组织推荐的运动估计方案。 金字塔模板匹配 为了加快有哪些信誉好的足球投注网站速度，很多影像匹配方法使用金字塔影像。 对影像进行一次采样率为1/n(n=2,3)的重采样，即把影像的每n×n个像素变为一个像素，这样就得到一对长、宽都为原来1/n的影像，把它作为金字塔的第二层。 再对第二层用同样方法进行一次采样率为1/n的重采样，又得到第三层（顶层）。 原始影像作为金字塔影像的底层。 基于SIFT特征点匹配的电子稳像算法 电子稳像技术的关键在于全局运动估计，即找出抖动视频序列相邻帧之间的相对位移量。 基于块匹配的运动估计算法都是通过寻找局部子块的匹配块，来得到最佳运动矢量的，块的数目和布局决定了结果的准确性，块的尺寸、有哪些信誉好的足球投注网站范围和有哪些信誉好的足球投注网站策略影响计算的复杂度。 基于特征的运动估计算法考虑了图像的内部特征，因此能够提高运动估计的精度。 SIFT算法流程 SIFT算法简介 1 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。 2 算法的主要特点： SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 SIFT算法步骤 检测尺度空间极值点 精确定位极值点 为每个关键点指定方向参数 关键点描述子的生成 SIFT算法详细步骤（1） 高斯金子塔的构建过程可分为两步： （1）对图像做高斯平滑； （2）对图像做降采样。 为了让尺度体现其连续性，在简单 下采样的基础上加上了高斯滤波。 一幅图像可以产生几组（octave） 图像，一组图像包括几层 （interval）图像。 图像金字塔的构建：图像金字塔共O组，每组有S层，下一组的图像由上一组图像降采样得到。 图1由两组高斯尺度空间图像示例金字塔的构建， 第二组的第一副图像由第一组的第一副到最后一副图像由一个因子2降采样得到。 SIFT算法详细步骤（2） ▲空间极值点检测 为了寻找尺度空间的极值点，每一个采样点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。 SIFT算法详细步骤（3） ▲关键点方向分配 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性。 在实际计算时，我们在以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度方向。梯度直方