基于TMS320C642电子稳像的实现

 

　　电子稳像集合了计算机、数字图像处理和数字信号处理等技术为一体的新一代实现图像序列稳定的综合性技术。实时性和准确性是衡量电子稳像系统的两个重要指标。因此，电子稳像算法要体现其优越性，就要满足实时性和准确性。

　　1 基于灰度投影的电子稳像算法

　　1.1 电子稳像基本原理

　　电子稳像(Electronic Image Stabilization，EIS)是集电子技术、计算机、数字信号处理、视频图像处理等为一体的实现数字图像序列稳定的技术。电子稳像技术中最基本的是像移补偿技术是直接从像面上通过检测参考图像和被比较图像的运动矢量，然后利用算法进行补偿的技术。稳像的基本原理：(1)根据图像序列或视频的各种信息进行局部运动估计。(2)进行全局运动估计。(3)经过运动估计后取得运动参数，然后进行综合评价。(4)根据综合评价的结果进行运动补偿，并最终取得稳定的输出序列。由此可知，获得图像的全局运动矢量是电子稳像的前提条件。基本流程如图1所示。对于全局运动矢量可以通过灰度投影算法获得。

　　

 

　　1.2 灰度投影算法

　　灰度投影算法(Projection Algorithm，PA)是利用图像灰度分布变化的特点得到图像帧间运动矢量。对于灰度细节丰富、直方图无明显特征、对比度差的图像难以识别特征量，寻找特征量不仅无法保证所需的稳像精度，更难以满足稳像的实时性要求。针对此种图像序列，用灰度投影法来实现图像运动矢量的准确获取，从而达到稳定图像序列的目的。视频图像序列是图像的灰度发生变化的图像序列，各种运动矢量估计算法均是以灰度变化为依据。投影算法能充分利用图像的灰度变化这一特点，较准确地估计出图像的运动矢量。此算法的优点是：灰度曲线匹配速度快，从而提高了稳像速度，适用于图像照度变化导致的灰度变化的情况。灰度投影算法是实现只含平移运动或旋转运动较小的图像序列电子稳像的较理想算法。

　　(1)灰度映射。

　　灰度映射就是把每一帧输入的初始的二维图像信息映射成为两个独立的一维波形，如下为列投影的映射方法

　　

 

　　式(1)～式(3)中，Colk(j)为第k帧图像第j列的灰度值;Curk(i，j)是第k帧图像上(i，j)位置上的像素值;NC是列数，ColProjk(j)是第k帧图像第j列修正后的投影值。行方向灰度投影映射的算法可以同理推出。

　　(2)投影滤波。

　　投影滤波是为了降低边界信息的幅值，保留中间区域的幅值，使用滤波器经行滤波。由于边缘信息在互相关计算时会对互相关的峰值产生不利影响，因此要将边界处的投影值去除。由于图像移动量大时，边缘信息在每一幅图像上是惟一的，所以通过对投影值进行滤波可提高算法精度。

　　(3)互相关运算。

　　互相关运算就是将当前帧图像的行、列投影曲线与参考帧图像的行、列投影曲线做互相关计算。运算后得到的相关值曲线中的惟一峰值即为补偿运动矢量所求的位移值。得到了水平方向和垂直方向的位移矢量后，就将当前图像向位移矢量的反方向平移相应大小的像素距离，从而实现图像序列的稳定。行、列相关运算的计算如式(4)所示

　　

 

　　式(4)中Colk(j)为第k帧图像第j列的灰度投影值;NC为列的长度;m为位移矢量相对于参考帧在一侧的搜索宽度。设wmin为C(w)最小时w的值，则第k帧图像相对于参考帧图像在垂直方向的位移矢量如式(5)所示。

　　

 

　　得到了水平方向和垂直方向的位移矢量后，就可以把当前图像向位移矢量的反方向运动，响应大小的像素距离，从而实现图像序列的稳定。