车载稳像系统的设计与实现

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  • 摘要:灰度投影算法是车载视频稳定当中应用较多的运动估计算法,然而投影法对图像的对比度有较高要求,而且在恶劣天气情况下,针对直方图均衡化进行对比度增强效果不好,为此提出采用小波边缘增强的方法对图像进行预处理。实验表明,该方法有效地提高了灰度投影算法在低对比度图像上的运动矢量估计精度。
    关键词:电子稳像;灰度投影;小波变换;图像对比度增强

    0 引言
        车载成像技术是一种将成像设备置于车载平台的远距离、非接触获取目标图像的技术和方法,是未来汽车智能化的关键。但是由于摄像机随车体晃动导致输出的图像序列不稳定,图像序列晃动量较大,易使观察者产生疲劳,也会严重影响后续处理的精度,因此,必须对车载图像序列进行稳定。
        目前,车载稳像技术使用较多的算法为特征点法和灰度投影法。特征点法能对任意形式的图像运动进行运动矢量估计,但在处理一些画质较差,特征贫乏的图像时,精度往往很低,很难适应车载视频稳像的各种环境变化;灰度投影法只能处理只含平移运动和较小旋转运动的情况,且要求图像有一定的对比度。而车载视频往往拍摄时路况环境比较复杂,如雨雾天气,这就给算法处理的精度带来很大影响。本文针对这种情况,采用小波的方法对图像进行预处理,提高灰度投影法在车载稳像应用中的抗干扰能力。

    1 车载稳像系统框图
        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,通过计算选定的参考帧图像和被比较的当前帧图像的运动矢量,再根据获得的运动矢量按照某种准则对当前图像进行补偿,从而消除或减轻图像序列帧间的随机抖动,获得稳定的图像序列。
        电子稳像作为车载稳像系统中的核心部分,其系统结构如图1所示。

    d.jpg


        其中,全局运动矢量估计是整个稳像系统的关键,它决定了稳像精度和耗时性。
    1.1 运动矢量估计算法
        通过对高速路抖动特点的分析,并且对目前在电子稳像中常用的运动估计算法进行各自优缺点的比较,本系统决定采用灰度投影算法进行全局运动矢量估计。
        灰度投影算法:投影法是利用图像总体灰度变化规律来确定图像运动矢量的一种方法,它不必对图像上的每一点做相关运算,而是利用图像的灰度投影曲线做一次相关运算,因此它的运算量小,运动估计速度快,容易满足实时性要求,同时抑制噪声的能力较强,并且在精度上也能较好地满足要求。

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