电子稳像技术综述

【摘要】本文对电子稳像的关键技术进行了综述,介绍了电子稳像基本原理及系统结构，并对电子稳像的基本方法及其图像稳定的评价方法进行了分析。

【关键词】电子稳像技术；方法；评价

中图分类号：F407.63 文献标识码：A 文章编号：

引言

稳像技术的应用主要用于军事目的以及民用测绘仪器中。在航空摄影和地形测绘仪器中,为在仪器像平面上得到稳定的测量基准必须采用稳像技术,以便在仪器的测量面上提供一个相对稳定的坐标系,使测量结果准确无误。当在飞机、车辆、舰船等运动载体上用望远镜观瞄目标时,由于机座的震动,像面上的图像不稳定,使观察者易于疲劳,同时也降低了测瞄精度。近几十年来,稳像技术在武器系统上得到了普遍应用,从大型的制导、火控系统到小型的自寻的导引头,都广泛采用了稳像技术。稳像技术的应用,消除了运动载体对像面的影响,使这些武器系统的运动攻击性能和其他作战指标得以显著提高。

从最早的机械式稳像、光学稳像、机电稳像到电子稳像,稳像技术的研究已开展了多年。稳像技术向着更精确、更灵活、体积小以及价格低、能耗小、易于操作的方向发展。

1电子稳像基本原理及系统结构

1.1 基本原理

电子稳像最基本的技术是像移补偿技术,其基本原理如下:如图1所示,摄像机连续两帧成像焦平面(第K和K+1帧),每一格代表一个像素。摄像机成像过程中,由于摄像机位置或参数发生变化,导致曝光时间内相机与目标存在相对运动,目标在焦平面上所成的像不是静止的,而是运动变化的,此即像移。从监视器上来看,像移使目标成像相互混叠,导致监视器图像抖动、模糊退化及分辨率下降,大大降低了视频图像质量。

图1摄像机成像焦平面

对于面阵摄像机,它每一帧的图像信息是按行输出的,每行又是按照像元所排列的序号顺序输出的。因此,为了获得平稳、清晰的视频图像,首先检测出参考帧图像与当前帧图像之间的运动矢量,对运动矢量进行滤波、校正,转换为监视器图像的运动矢量,然后通过对CCD图像传感器的行、列序号重组,沿运动矢量反方向补偿第K+1帧图像,使监视器图像与第K帧图像近似相同或重合。

1.2 系统结构及各模块功能

电子稳像系统结构框图如图2所示,主要由三大模块组成:运动估计、运动校正和图像补偿等。

图2电子稳像系统结构框图

1.运动估计模块

在视频序列中,帧与帧之间总是存在差异,引起这种差异的原因很多。由摄像机位置或参数的变化引起的整个图像的变化,即由摄像机引起的场景背景的视在运动,称之为全局运动;由场景中物体运动引起的局部图像变化,称为局部运动。电子稳像的运动估计是指全局运动的估计。

2.运动校正模块

摄像机的运动可分解为两部分:意向运动分量和随机运动分量。运动校正模块中,运动滤波的主要作用就是把估算出的全局运动中的意向运动分量和随机抖动分量区分开来,计算补偿分量,并通过运动补偿,采用补偿分量对各帧图像进行矫正变换(warping)。

3.图像补偿模块

运动矫正阶段对视频各帧图像进行矫正变换后,视频帧的某些区域将变成“无定义”区域,从而造成视频帧的视觉退化,我们称“无定义”区域为补偿区域。图像补偿阶段就是要对补偿区域进行重构,再现全帧视觉效果。

2 电子稳像的基本方法

电子稳像前提条件是先获得图像的全局运动矢量，根据获取图像运动矢量方法的不同，电子稳像的基本方法有两种:

方法一，利用传感器检测摄像机的运动矢量V再转化为图像的运动量。即在摄像机上设置两个角速率传感器用以检测上下、左右方向上的角速率，通过放大、滤波去除对图像质量影响不大的高频成份，再经过A/D转换存人计算机中作为控制依据。然后采用像移补偿技术补偿图像运动，实现图像稳定。此方法易于实现，但其检测精度要依赖于具有高精度的速率陀螺来准确地敏感摄像机的振动。

方法二，利用稳定算法实现电子稳像。图像拾取后，根据要求提取场或帧图像，当物体静止或匀速运动时，帧处理优于场处理，这是因为奇场和偶场运动相同，可以共用一个运动矢量，帧处理时只需传送一个运动矢量，但当物体是非匀速运动时，场处理则优于帧处理。选取图像后与参考图像利用稳像算法获取图像运动矢量，参考图像可以是存储器中的固定的图像，也可能是图像缓存中的相邻帧图像。此稳像方法的关键是利用稳像算法计算图像运动量，此方法已用在加拿大DREV研制的监视车10m桅杆上电视摄像系统中。此方法的优点是:速度快，实时性强，精度高，而且是直接获取监视器上的图像运动矢量，所以它实际能达到的绝对稳定精度，长焦距摄像机要高于短焦距摄像机，因此在稳像系统中较多地采用该方法获取图像运动矢量。

3 图像稳定的评价方法

为了进一步发展稳像技术，对电子稳像的效果进行客观的评价是重要的。目前，通常利用电子稳像算法的准确度、算法的位移量变化范围和稳像系统的特性作为评价各种算法的性能指标。

3.1 算法的准确度

如果稳定后的相邻两帧图像间的相对运动全部补偿了，那么这两帧图像上相对应的每一个像素之间的差值应为零。但是，存在偏差。偏差是由于噪声、算法估计误差以及评定时运动模式设置不精确等原因导致的。为了更准确的稳定图像，提出用算法的准确度来评价算法。

算法的准确度是评价补偿了摄像机的振动量后获得图像的稳定程度。PSNR是评价准确度的品质因子，定义如下:

其中MSE(均方差)是两帧图像间每个像素的偏差值。它反映了图像序列变化的快慢和变化量的大小。PSNR作为评价稳定算法准确度的指标，也可用来衡量两幅图像重合的情况，PSNR越高，图像稳定效果越好，当两幅图像完全相同时PSNR最大。

3.2 确定算法的分辨率

针对不同的稳像系统需要确定算法能够识别的图像运动变化量的最小值，即算法的分辨率。稳像系统确定后，图像的分辨率就确定下来。而不同的算法分辨率不同，有的分辨率是一个像素，有的是l/2个像素。那么当相邻两帧图像间的变化量很小时(不到一个像素)，连续两帧图像间的PSNR值原本很高，但是由于系统采用的稳定算法的分辨率较低(大于一个像素)，则可能会出现采用此稳定算法获得的位移量估计误差大于实际的位移变化量，那么补偿后的图像PSNR值反而下降，从而导致稳像质量下降。因此，要确定算法的分辨率。方法是:先求出两帧图像未进行运动补偿时的PSNR值作为MB(最小边界值)。这样，当运动变化量很小时(小于MB值)不需要补偿图像，随着位移量的增加，稳定后的图像PSNR值逐渐增大，最终这个PSNR值要增大到与LBI值相交，这时相对应的位移量是算法的分辨率。

3.3 系统特性

系统特性是帧处理率与每秒最大位移量的乘积值，其中帧处理率是电子稳像系统的一个重要的特性，而它的实现要以牺牲系统部分稳像精度和稳定算法的性能为代价。因此，该项指标是评价系统综合特性的。

实验结果表明决定图像的稳定程度的因素有:摄像系统的组成、稳像算法的选取以及运动模型的准确性等。评价算法时需要在同一条件下进行，因为同一算法应用在不同的系统中精度不同，采用数学模型不同时精度也不同。所以美国Manyand大学研制了一套专门评价各算法的系统:ARL(Army Research Laboratory) Tracking System，系统运动及目标等量都可以设定，这样就保证了各种算法在相同条件下应用，因此能够统一地、准确地评价各种算法。虽然系统的造价高，但仍是目前最佳的评价方法。

结束语

本文对电子稳像的关键技术进行了综述,可以看出,电子稳像技术具有广阔的应用前景和巨大的市场需求,而目前的解决方法尚不成熟,还存在很多值得深入细致研究的问题需要在今后的工作和学习中进一步研究总结和研究。

参考文献

[1]赵红颖,金宏,熊经武.电子稳像技术概述[J]. 光学精密工程. 2001(04)

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[3]邢慧,颜景龙,张树江.基于相位相关的数字稳像算法研究[J]. 光电工程. 2007(03)