基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法
【专利摘要】基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，属于图像处理【技术领域】。所述方法为：步骤1：对输入序列图像进行参考帧和待配准帧选定；步骤2：在参考帧内搜索梯度最大块；步骤3：对步骤2中梯度最大块的像素灰度进行线性建模；步骤4：根据待配准帧各像素点灰度值以及所建线性模型计算待配准帧相对参考帧的抖动量。本发明利用自然场景所具备的灰度值相关的特性，提出了一种基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法。通过对背景进行线性建模，再利用待配准帧中各像素的灰度值，可以直接计算得到待配准帧相对参考帧的抖动量，抖动量的估计精度可达到0.1个像素。
【专利说明】基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理【技术领域】，涉及一种序列图像抖动量计算方法，具体涉及一种基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，适用于监视图像的抖动量计算以及动平台下序列图像的配准量计算。
【背景技术】[0002]图像配准作为图像分析中一项重要的预处理技术，广泛地应用于图像融合、高分辨率重建、计算机视觉以及目标识别等领域。
[0003]目前图像配准的算法有很多，主要有基于灰度相关的配准算法和基于特征相关的配准算法，可分别在频域或空域进行。对于红外遥感云图，在空间分布上具有一定的相关性，这将导致基于特征的配准算法配准效果不佳，因此考虑利用灰度信息对图像进行配准。
[0004]现有的基于灰度的配准算法一般流程是预先给出搜索空间，确定搜索策略，再利用某种相似性度量函数来确定抖动量，各种算法的区别主要表现在不同的搜索策略和相似性度函数上，然而搜索空间的大小通常制约着最大抖动量的幅值和计算复杂度，而且抖动量的计算结果为像素大小的整数倍，无法实现更精确的抖动量估计。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于针对现有序列图像抖动量计算算法的不足，提出一种基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，通过对背景灰度线性建模，可以实现抖动量的直接计算，并且可以实现亚像素级的抖动估计。
[0006]本发明的基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，包括以下步骤:
[0007]步骤1:对输入序列图像进行参考帧和待配准帧选定；
[0008]步骤2:在参考帧内搜索梯度最大块；
[0009]步骤3:对步骤2中梯度最大块的像素灰度进行线性建模；
[0010]步骤4:根据待配准帧各像素点灰度值以及所建线性模型计算待配准帧相对参考中贞的抖动量。
[0011]所述步骤I中，可认为存在抖动的序列图像中的第I帧图像为参考帧，其余帧相对参考帧存在抖动，为待配准帧。
[0012]所述步骤2中，梯度最大块的定义为:计算参考帧图像的梯度图像，将大于图像梯度最大值4/5的梯度对应的像素逻辑值标记为1，否则标记为0，形成的图像称为逻辑值图像。然后选择适当大小的窗口在逻辑值图像滑动，含I最多的窗口对应的块称为梯度最大块。
[0013]通过比较滑动窗口中的最大值来确定梯度最大块的位置。
[0014]所述步骤3中，对步骤2中梯度最大块对应的参考帧图像块Btl进行灰度线性建模的过程如下:
[0015]步骤3-1，对于(i，j)位置的像素(I≤i≤p，l≤j≤q)，利用下式对该像素的灰度值建模:
[0016]
【权利要求】
1.基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，其特征在于所述方法为: 步骤1:对输入序列图像进行参考帧和待配准帧选定； 步骤2:在参考帧内搜索梯度最大块； 步骤3:对步骤2中梯度最大块的像素灰度进行线性建模； 步骤4:根据待配准帧各像素点灰度值以及所建线性模型计算待配准帧相对参考帧的抖动量。
2.根据权利要求1所述的基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，其特征在于所述步骤I中，存在抖动的序列图像中的第I帧图像为参考帧，其余帧相对参考帧存在抖动，为待配准中贞。
3.根据权利要求1所述的基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，其特征在于所述步骤2中，梯度最大块的定义为:计算参考帧图像的梯度图像，将大于图像梯度最大值4/5的梯度对应的像素逻辑值标记为1，否则标记为O，形成的图像称为逻辑值图像，然后选择适当大小的窗口在逻辑值图像滑动，含I最多的窗口对应的块称为梯度最大块。
4.根据权利要求1所述的基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，其特征在于所述步骤2中，通过比较滑动窗口中的最大值来确定梯度最大块的位置。
5.根据权利要求1所述的基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，其特征在于所述步骤3中，对步骤2中梯度最大块对应的参考帧图像块BO进行灰度线性建模的过程如下: 步骤3-1，对于(i，j)位置的像素1≤i≤p，1≤j≤q)，利用下式对该像素的灰度值建模:
6.根据权利要求1所述的基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，其特征在于所述步骤4中，根据待配准帧各像素灰度值以及所建线性模型计算抖动量的过程为: 步骤在参考帧图像中的位置由步骤2已知，将在其余序列帧图像中同样位置处的图像块记为Bn(η为帧序数，η = 1,2,...N)； 步骤4-2，假设Bn相对于B。在X，y方向的抖动量分别为，那么的估计值由下式计算得到:
【文档编号】G06T7/00GK103559722SQ201310601345
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年11月25日 优先权日:2013年11月25日
【发明者】侯晴宇, 张慧莉 申请人:哈尔滨工业大学