摘 要：? 針對(duì)既有攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)又有前景物體運(yùn)動(dòng)的圖像穩(wěn)定問(wèn)題，提出了一種快速算法。該算法首先利用改進(jìn)的Harries算子提取特征點(diǎn)，根據(jù)三級(jí)匹配策略實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的三級(jí)匹配，并且利用基于塊的去噪聲點(diǎn)方法檢測(cè)出前景區(qū)域，剔除存在于前景區(qū)域的角點(diǎn)；然后建立當(dāng)前幀與參考幀的映射關(guān)系，利用最小二乘法求解出全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)；最后利用Kalman濾波平滑運(yùn)動(dòng)參數(shù)，依據(jù)平滑后的參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行補(bǔ)償。
關(guān)鍵詞：? Harris corner； 全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)； Kalman濾波；? 數(shù)字視頻穩(wěn)定
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由于受飛行器振動(dòng)及天氣等因素的影響，安裝在飛行器上的攝像機(jī)拍攝到的圖像存在抖動(dòng)、失穩(wěn)等現(xiàn)象，使成像質(zhì)量下降,分辨率降低，嚴(yán)重增加了觀(guān)察人員的疲勞強(qiáng)度，從而很難使飛行器對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤和精確瞄準(zhǔn)，此時(shí)圖像穩(wěn)定技術(shù)就變得格外重要。圖像穩(wěn)定技術(shù)由全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償兩模塊組成。全局運(yùn)動(dòng)指的是由攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)而導(dǎo)致的圖像的整體運(yùn)動(dòng)，因此只需要很少一組參數(shù)就能描述[1]，而全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)就是對(duì)這些參數(shù)的估計(jì)。全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的方法主要分為微分法[2]和特征點(diǎn)[3]對(duì)應(yīng)法。
圖像穩(wěn)定技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題存在于全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊，主要有如下兩個(gè):(1)計(jì)算速度。不論在圖像穩(wěn)定技術(shù)還是在視頻編碼技術(shù)中，運(yùn)動(dòng)估計(jì)都是最耗時(shí)的部分。國(guó)內(nèi)外許多專(zhuān)家和機(jī)構(gòu)提出了許多加快此計(jì)算速度的算法，但是都沒(méi)有從根本上解決這個(gè)問(wèn)題。(2)外點(diǎn)去除，本文是對(duì)具有前景運(yùn)動(dòng)視頻的穩(wěn)定處理，外點(diǎn)去除是其必須要處理好的問(wèn)題。對(duì)于計(jì)算速度，本文采用改進(jìn)的Harris 算子進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，根據(jù)三級(jí)匹配策略實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的三級(jí)匹配，加快了全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的計(jì)算時(shí)間。對(duì)于外點(diǎn)去除，考慮到局部運(yùn)動(dòng)點(diǎn)具有聚集成塊的特性，賀玉文等人[4]提出了基于塊的去除局部運(yùn)動(dòng)點(diǎn)，本文將介紹這種去外點(diǎn)的方法。在運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模塊中，首先采用Kalman 濾波方法確定各幀最終的補(bǔ)償量，然后使用雙線(xiàn)性插值進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。但運(yùn)動(dòng)載體的抖動(dòng)頻率和幅度是隨機(jī)的，在使用Kalman濾波中必須選擇合適的噪聲模型，否則容易使序列產(chǎn)生過(guò)穩(wěn)或欠穩(wěn)現(xiàn)象。
1 全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法介紹
1.1 攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)模型
根據(jù)復(fù)雜性的不同，圖像運(yùn)動(dòng)模型有多種描述形式，其中，Affine模型是一種線(xiàn)性模型，能精確地描述純旋轉(zhuǎn)、相機(jī)在場(chǎng)景中較小深度變化時(shí)的平移和變焦運(yùn)動(dòng)。此模型適合絕大多數(shù)的室內(nèi)和室外場(chǎng)景。其表達(dá)式為：
式中,(xi-1,yi-1)和(xi,yi)分別為在時(shí)刻ti-1和ti時(shí)兩幀圖像的像素坐標(biāo)，(a1,a2…a6)為圖像幀間的變換參數(shù)，其中,a3、a6與圖像的平移運(yùn)動(dòng)有關(guān)，a1、a2、a4、a5與圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)有關(guān)。本文采用此模型進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的計(jì)算。
1.2 角點(diǎn)檢測(cè)
Harris 算子是一種點(diǎn)特征提取算子，因其具有計(jì)算簡(jiǎn)單、提取的點(diǎn)特征均勻而合理、定位精度高、抗噪聲能力強(qiáng)及穩(wěn)定性好的特點(diǎn)，得到了人們廣泛的應(yīng)用。
Harris角點(diǎn)檢測(cè)公式為：
式中，w(x,y)為窗函數(shù)(可為矩形窗或高斯窗)；[I(x+u,y+v)-I(x,y)]2為圖像灰度的梯度值。對(duì)于每個(gè)小的位移量(u,v)，式(2)可以雙線(xiàn)性近似表示為：
為了實(shí)現(xiàn)角點(diǎn)的精確匹配，針對(duì)航載視頻背景復(fù)雜又有前景混合的情況，本文對(duì)角點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行了改進(jìn)。采用三級(jí)匹配策略:(1)利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算子提取兩幀圖像上的角點(diǎn)，構(gòu)造其灰度差分不變量，獲得灰度差分不變量的特征向量；(2)運(yùn)用歐氏距離測(cè)量?jī)蓚€(gè)向量之間的相似程度得到初始匹配點(diǎn)對(duì)；(3)用半鄰域限制來(lái)實(shí)現(xiàn)兩幅圖像上特征點(diǎn)集之間的細(xì)匹配，刪除錯(cuò)誤匹配點(diǎn)對(duì)?；叶炔罘植蛔兞烤哂衅揭啤⑿D(zhuǎn)不變性；對(duì)噪聲也有很好的抑制作用，利用這些特性可以剔除歧義點(diǎn)和誤匹配點(diǎn)。
1.3 攝像機(jī)模型參數(shù)計(jì)算
把屬于背景上的n(n>3)對(duì)角點(diǎn)代入到(1)式，得到下面的公式：
這是一個(gè)方程個(gè)數(shù)大于未知數(shù)個(gè)數(shù)的超定線(xiàn)性方程，下面利用最小二乘法求解此超定方程：
1．4 去外點(diǎn)
利用1.2節(jié)的方法求得頭兩幀的角點(diǎn)，手動(dòng)去除存在于前景物體區(qū)域的角點(diǎn)，再利用1.3節(jié)介紹的方法求得它們?nèi)诌\(yùn)動(dòng)參數(shù)，然后用此參數(shù)對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行補(bǔ)償，得到殘差圖像。具體做法：將殘差圖像分成M×N大小的塊，計(jì)算每個(gè)塊的SAD值，SAD的定義如下：
式中，Rij是(i,j)塊的殘差。將所有塊的SAD值進(jìn)行排序并將SAD大的前30%的塊作為預(yù)選去除塊，按照下面的方法確定最后的去除塊。首先設(shè)B(i,j)塊是一個(gè)預(yù)選去除塊，如果它的8領(lǐng)域中有多于4個(gè)預(yù)選去除塊，則B(i,j)這個(gè)預(yù)選去除塊將被去除，并標(biāo)志為去除塊；然后對(duì)剩下的預(yù)選去除塊進(jìn)行如下處理：如果它的8領(lǐng)域中有去除塊，則這個(gè)預(yù)選去除塊也將被去除。所劃分塊的大小對(duì)去外點(diǎn)所需計(jì)算量和去除效果都有很大的影響，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于288×352像素的CIF圖像16×16大小的塊較為合適。
如果角點(diǎn)位于前景區(qū)域，則剔除這些角點(diǎn)，從而成功消除了外點(diǎn)的影響。最終匹配結(jié)果如圖1所示。
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2 基于Kalman濾波的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償
估計(jì)出運(yùn)動(dòng)參數(shù)后，接下來(lái)就是根據(jù)參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。攝像機(jī)的主動(dòng)運(yùn)動(dòng)都是緩慢而有規(guī)律的，與其相比，隨機(jī)抖動(dòng)的頻率變化較快，無(wú)一定的規(guī)律性，可以采用低通濾波的方法去除，對(duì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行平滑，完成實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。假設(shè)在攝像機(jī)載體做恒速運(yùn)動(dòng)的情況下，建立狀態(tài)空間模型和量測(cè)方程[5]：
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式中, aiv分別是ai的變化速率，N(0,σo)、N(0,σ)是相互獨(dú)立的高斯白噪聲。為驗(yàn)證本文算法的效果，選用waterfall、coastguard、foreman、stafen等多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)視頻測(cè)試序列，在PC機(jī)上用 matlab7.0進(jìn)行仿真試驗(yàn)。
??? waterfall視頻序列連續(xù)30幀全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)及kalman濾波結(jié)果以及參數(shù)(a1,a2…a6)及經(jīng) Kalman 濾波后的結(jié)果(a1′,…,a6′)如圖2所示,濾波過(guò)程中σ=100，σo=0.001。其中，變化較劇烈的虛線(xiàn)是帶有抖動(dòng)的全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)，平滑的實(shí)線(xiàn)為經(jīng)Kalman濾波去抖后的攝像機(jī)參數(shù)。圖2表明，Kalman濾波能很好地去除或減輕抖動(dòng)，保留攝像機(jī)的主觀(guān)運(yùn)動(dòng)。
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使用平滑后的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行補(bǔ)償，然后再對(duì)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的圖像進(jìn)行背景填充，實(shí)現(xiàn)圖像的穩(wěn)定處理,其處理效果分別如圖3、圖4所示。waterfall序列主要針對(duì)攝像機(jī)的縮放和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，圖3是其穩(wěn)定處理的示意圖；coastguard主要針對(duì)圖像的平移運(yùn)動(dòng)，圖4是對(duì)其進(jìn)行穩(wěn)定處理的示意圖。圖3(a)、(b)、(c),圖4(a)、(b)分別是當(dāng)前幀和參考幀，圖3(c)、圖4(c)是用平滑去抖后的攝像機(jī)參數(shù)進(jìn)行補(bǔ)償后的示意圖，圖3(d)、圖4(d)是穩(wěn)定處理，也就是對(duì)補(bǔ)償后的圖像進(jìn)行背景填充，重建穩(wěn)定后的當(dāng)前幀，得到穩(wěn)定的視頻圖像。由圖可知，用此方法處理的視頻穩(wěn)定的效果非常好，本算法不論是對(duì)攝像頭的旋轉(zhuǎn)、縮放運(yùn)動(dòng)還是平移運(yùn)動(dòng)，都能達(dá)到很好的穩(wěn)定處理效果。
基于特征匹配的穩(wěn)像算法，采用了改進(jìn)的 Harris 算子檢測(cè)特征點(diǎn)。由于Harris 角點(diǎn)具有精度高、抗噪聲能力強(qiáng)、穩(wěn)定性好的特點(diǎn)，使得此穩(wěn)像算法適用于處理具有前景運(yùn)動(dòng)物體而背景又復(fù)雜的航載視頻的穩(wěn)定問(wèn)題?；趬K的去外點(diǎn)方法符合實(shí)際情況，能很好地去除外點(diǎn)的影響。Kalman 濾波數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量小，平滑效果好，適用于實(shí)時(shí)穩(wěn)像。大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了穩(wěn)像算法的可靠性和有效性，在移動(dòng)視頻監(jiān)視系統(tǒng)、目標(biāo)的檢測(cè)及跟蹤系統(tǒng)有很好的應(yīng)用前景。
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