車載穩(wěn)像系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
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1．2 針對雨霧天氣的圖像預(yù)處理
通過對灰度投影法原理的分析，可知灰度投影算法要求圖像有一定的對比度，當(dāng)圖像灰度值單一并且對比度差時，利用灰度投影算法對圖像匹配會造成投影曲線很平，相關(guān)運(yùn)算后波谷段平緩不易找到，難以找到正確的運(yùn)動矢量。而雨霧天氣是車輛外出常常碰到的情況，惡劣天氣也給投影算法帶來很大影響。因此，需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理。傳統(tǒng)的預(yù)處理方法是通過直方圖均衡化進(jìn)行，但這種方法存在丟失細(xì)節(jié)和過分增強(qiáng)的缺點，在增強(qiáng)圖像對比度的同時也增強(qiáng)了圖像的噪聲，給后續(xù)算法在運(yùn)動矢量估計的精度上產(chǎn)生很大影響。因此，本文采用小波的方法，即圖像經(jīng)過小波變換分解為低頻部分和高頻部分，然后單獨(dú)對高頻部分圖像的邊緣進(jìn)行加強(qiáng)。具體實現(xiàn)方法如下：
(1)選擇Haar小波對圖像進(jìn)行分解，得到圖像的低頻子圖和高頻子圖；
(2)利用公式
(σ為噪聲標(biāo)準(zhǔn)方差，N為信號的長度)確定閥值λ；(3)對高頻子圖按上述閥值進(jìn)行邊沿檢測并標(biāo)記；
(4)對標(biāo)記的邊緣進(jìn)行加強(qiáng)，對不是邊緣的置零。本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/197361.htm
采用上述方法進(jìn)行實驗，結(jié)果如圖2所示：
通過以上結(jié)果可以看出，直方圖均衡化在整體增強(qiáng)圖像的同時，也對圖像噪聲進(jìn)行了增強(qiáng)，圖像邊緣清晰度較差，圖像偏暗；而采用小波邊緣增強(qiáng)法處理的圖像，沒有很明顯的噪聲影響，同時圖像細(xì)節(jié)也很好地保留下來而且圖像對比度也得到了增強(qiáng)。
2 雨霧天氣下車載視頻穩(wěn)像的實驗
2．1 實驗方法
選取一段手動添加抖動的公路路段視頻進(jìn)行試驗，以O(shè)penCV結(jié)合VC++6．0作為軟件開發(fā)平臺編寫車載穩(wěn)像算法，對視頻進(jìn)行處理，最后將視頻輸出到顯示器上顯示。
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