基于數字圖像處理技術的實況視頻圖像處理系統設計

2011-07-05 08:42:10張衛國王斌陳宏燁劉廣哲

長春理工大學學報(自然科學版) 2011年3期

關鍵詞：系統

張衛國，王斌，陳宏燁，劉廣哲

（91550部隊92分隊，大連 116023）

隨著傳感器技術和計算機運算能力的提高，圖像處理技術得到廣泛的應用，尤其是在軍事領域的應用更具影響力。靶場試驗的可視化對試驗實況提出了更高的要求，在不同的氣象條件下，要獲得滿足使用要求的實況圖像，使用以往的實況攝錄系統已經無法滿足要求，采用對實況圖像實時處理技術是解決這一問題有效途徑之一。本文介紹了基于圖像處理技術的實況圖像實時處理系統的研究，針對獲得的不同質量的圖像，采用不同的處理算法進行實時處理，獲得了較為滿意的實況圖像。

1 系統組成及工作原理

實況圖像實時處理與顯示系統用途是接收可見和紅外兩種數字視頻圖像數據，并進行濾波、圖像顯示增強、紅外圖像融合等處理，并將數字視頻圖像變換成多路模擬視頻信號輸出；具有自檢功能和故障診斷能力，故障診斷到線路板。

實況圖像融合處理系統由工控機、以SOLIOS數字圖像采集卡［1］、VIO圖像輸出卡［2］、綜合圖像處理軟件等部分構成。工控機和綜合圖像處理軟件用于完成傳感器圖像的融合處理與圖像顯示，數字圖像采集卡用于采集攝像機的數字圖像并進行目標的提取。圖像輸出卡用于數字圖像與模擬視頻的轉換，送出模擬視頻。

采用SOLIOS數字圖像采集卡方案的優點是可以實現多傳感器的數據融合處理，而且DSP的運算程序存儲在計算機中，上電后計算機向圖像處理板加載運算程序，有利于系統調試與維護，有利于以后升級與擴充。

VIO圖像輸出卡是PCI-X卡，用于不同制式模擬視頻圖像的采集轉換，數字與模擬圖像的轉換。模擬的高清（HD）、標清（SD）及其SDI輸入/輸出，模擬和數字圖像輸出同步。

圖1 系統原理框圖Fig.1 The system function block diagram

2 圖像處理算法

各類圖像處理系統在圖像的采集、獲取、傳送和轉換過程中，均處在復雜的環境中，光照、電磁多變，所有的圖像均不同程度地被可見或不可見的噪聲干擾。為了獲得清晰視覺效果好的圖像，并不能損壞圖像的輪廓及邊緣等重要信息［3］；為此針對不同的圖像采用了相應圖像濾波和圖像增強算法。

2.1 濾波算法

常用的圖像濾波器分為平面空域濾波器與頻率域濾波器［4］。平面空域濾波器可分為線性濾波器和非線性濾波器兩類。線性濾波器很適合于去除高斯噪聲，對受到噪聲污染而退化的圖像復原，但去除噪聲的同時也使圖像的邊緣變模糊了，如高斯平滑線性濾波器和拉普拉斯銳濾波器。非線性濾波則很適合用于去除脈沖噪聲，在一定程度上可以克服線性濾波器所帶來的圖像模糊問題，在濾除噪聲的同時，較好地保留了圖像的邊緣信息。如中值濾波器和同態濾波。兩者配合使用可獲得滿意的圖像效果。

（1）高斯濾波器［5］

高斯濾波器是平滑線性濾波器的一種，是帶有權重的平均值，即加權平均，中心的權重比鄰近像素的權重更大，這樣就可以克服邊界效應。本方案采用3×3掩模，具體公式如下：

其中，f(x，y)為原圖像中(x，y)像素點的灰度值，g(x，y)為經過高斯濾波和的值。

公式（1）可以結構化為3×3的掩模如下：

從結構化掩模中可以看到，處于掩模中心的位置比其他任何像素的權值都大，因此在均值計算中給定的這一像素顯得更為重要。而距離掩模中心較遠的像素就顯得不太重要，這樣做是為了減小平滑處理中的模糊。

（2）中值濾波器。

本方案采用了自適應門限的中值濾波器［6］，用一個奇數點的移動窗口，將窗口的中心點的值用窗口內的各點中值代替。設有一個一維序列f1，f2，…，fn，取窗口長度（點數）為m（m為奇數），對其進行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出m個數fi-v，…，fi-1，fi，fi+1，…，fi+v（其中fi為窗口中心值，v=（m-1）/2），再將這m個點按其數值大小順序排序，取其序號的中心點的那個數作為濾波輸出。數學公式表示為：

Yi稱為序列fi-v，…，fi-1，fi，fi+1，…，fi+v的中值

2.2 圖像增強

圖象增強目的是通過對圖像的處理，使圖像比處理前更適合一個特定的應用，比如提高對比度、增加亮度等，來改善一幅圖像的視覺效果。圖像增強方法［7］分為：空間域圖像增強和頻域圖像增強兩大類，常用的空間域圖像增強有直方圖處理和灰度變換。常見的頻域圖像增強有拉普拉斯銳化和同態濾波算法。

（1）拉普拉斯銳化

拉普拉斯銳化主要是使圖像的邊緣更加清晰，而不會改變圖像的亮度和對比度；拉普拉斯銳化模板為：

濾波器尺寸固定為3×3的，不需要用到濾波器尺寸設置對話框?？捎靡粋€數組保存這9個模板系數，在遍歷模板對應像素時使用此數組元素與對應像素相乘，加到求和變量上。

2.3 同態濾波［8］

同態濾波是圖像預處理中的一種常用算法，主要用于減少光照不足引起的圖像質量下降，并對感興趣的景物進行有效增強，在很大程度保留圖像原貌的同時，對圖像細節增強。

圖像 f(x,y)是由光源照度場（入射分量）fi(x,y)和場景中物體反射光（反射分量）的反射場 fr(x,y)兩部分乘積產生。 fi(x,y)的性質取決于照射源，fr(x,y)取決于成像物體的特性。

一般情況下，照度場 fi(x,y)的變化緩慢，在頻譜上其能量集中于低頻，而反射場 fr(x,y)包含了所需要的圖像細節信息，它在空間的變化較快，其能量集中于高頻。這樣就可以根據照度—反射模型將圖像理解為高頻分量與低頻分量乘積的結果。由于兩個函數乘積的傅立葉變換是不可分的，故不能直接對照度和反射的頻率部分分別進行操作。首先對fi(x,y)和 fr(x,y)進行對數變換，將兩個相乘分量轉化成兩個相加分量，再對其進行傅里葉變換。借助一個濾波函數H(u,v)處理其變換結果，這樣就可以在頻域內對高頻和低頻分開處理，以期增強圖像對比度，并可壓縮圖像信號的動態范圍。然后進行反傅里葉變換并取指數得到符合要求的增強圖像。

同態濾波的過程如圖2：

圖2 同態濾波過程Fig.2 The same form filtering process

圖中log表示對數運算，FFT表示快速傅立葉變換，H(u,v)表示濾波函數，IFFT表示反傅立葉變換，exp表示取指數運算。

頻域內通常使用巴特沃斯型，巴特沃斯型同態濾波器濾波函數為：。

式中：D(u,v)=(u2+v2)12，為點（u，v）到頻率平面原點的距離；D0為截止頻率，n為階數，取正整數。同態濾波是高通濾波器，經濾波處理后的圖像丟失了許多低頻信息，為此需要改進，改進后巴特沃斯型同態濾波器濾波函數［5］公式：

式中：f為放大長度（一般大于1），g為偏移量。由于D0值不同，生成的濾波器形狀也不相同。F、g、D0取值由實驗來定。

3 試驗及結果分析

在該系統的研制過程中，利用了某光學實況測量系統進行了實驗，硬件平臺由工控機、SOLIOS數字圖像采集卡和VIO圖像輸出卡組成。光學實況測量系統的圖像質量評價［9］：在室內采用了通過對平行光管拍攝鑒別率板［6］，轉換成標準模擬圖像后，在監視器上觀測第10組的清晰成像，經查表換算得到中心可分辨的水平電視線在520線以上（以往的光學實況測量設備的模擬實況圖像在400線以下）如圖3所示。在室外較好的氣象條件下，經不同圖像處理算法后獲得可見光圖像（1024×1024），效果如圖6-9所示。圖4、圖5、圖6是在傍晚光線亮度不足的條件下，分別是未作處理圖像、經高斯濾波加同態濾波增強和中值濾波加拉普拉斯銳化增強后得到的圖像。圖7、圖8是在晴天逆光條件下，未作處理和采用同態濾波增強后的圖像。