CN108876723A - 一种灰度目标图像的彩色背景的构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种灰度目标图像的彩色背景的构建方法，通过红外摄像仪拍摄多幅彩色场景图像；通过图像拼接技术获得固定区域的全景图；然后采用红外摄像仪获取该全景信息中某一部分的灰度场景图；接着对全景图和灰度场景图中某一相同物体的进行像素级比例缩放，使得灰度场景图的大小缩放到和全景图对应位置处相同大小。最后通过模板匹配从全景图中获得和灰度场景图相同位置的彩色背景图像。本发明避免了直接为彩色图像上色所带来的信息失真问题，并且可以高度还原场景信息。本发明利用先验知识中的SIFT特征所具有的尺度不变性，得到了好的检测效果。本发明通过运用图像处理的方法，巧妙的获得了彩色背景图像，耗时少，成本低，精确度高。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术，特别是一种灰度目标图像的彩色背景的构建方法。
背景技术
随着信息技术的不断发展和基于葫芦岛项目的实验要求，需要能够在夜雾天等恶劣情况下自动获得某区域的彩色场景信息，以便在任何情况下都可以准确获得需要的场景信息，从而对视频监控安全等领域作出一定贡献。
彩色背景构建其实是将灰度图像进行上色，即伪彩色处理技术，原因是人的生理视觉系统特性对微小的灰度变化不敏感，而对彩色的微小差别极为敏感。人的眼睛一般只能够区分的灰度级大约二十几个，而对不同色调和亮度的彩色图像分辨能力却可达到灰度分辨能力的百倍以上。利用这个特性人们就可以把人眼不敏感的灰度信号映射为人眼灵敏的彩色信号，以增强人对图像中细微变化的分辨力，而在此实验中可以通过获得的彩色背景图像对整体情况和问题进行更为详细的分析。
伪彩色处理一般分为灰度分层法伪彩色处理和灰度变换法伪彩色处理两种。灰度分层法又叫做灰度分割或密度分层法两种，是伪彩色处理中很基本的方法，假设一幅灰度图像为f(x,y)，将其作为坐标(x,y)的一个密度函数。将此图像的灰度分成若干等级，即相当于用一些和坐标平面平行的平面在相交的区域中切割此密度函数。灰度变换法是将f(x,y)灰度图像送入具有不同变换特性的红绿蓝三个变换器，然后再将三个变换器的不同输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝电子枪。
但是这些给图像上色的方法只是给图像进行着色，使其能够显示出不同的纹理差别，但是伪彩色处理技术只是通过给不同纹理的物体进行上色使其能够有层次感，却并不能满足对应物体获得对应颜色这一要求，而且其包含的颜色数量远远小于全部颜色空间，这样只能获得有对比度的彩色图像却没有该图像真正包含的彩色背景信息。
发明内容
为了解决现有技术无法获取所要的彩色背景的问题，本发明要提出一种能够获得红外灰度场景图在白天时的彩色背景图像的灰度目标图像的彩色背景的构建方法。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种灰度图像的彩色背景的构建方法，包括以下步骤：
A、全景图像采集
通过红外摄像仪对固定区域拍摄多幅彩色场景图像，使其范围能够覆盖到所需要的全部场景信息；
B、图像拼接
在获得多幅彩色场景图像之后，通过采用尺度不变特征转换方法即SIFT方法，利用多幅彩色场景图像相同区域特征点匹配融合的算法，将所述的多幅彩色场景图像拼接到一幅全景图当中；图像拼接的具体步骤如下：
B1、构建尺度空间：在图像信息处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，并以所述的主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取，该图像信息处理模型如下：
L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)
其中，G(x,y,σ)为一个变化尺度的高斯函数，I(x,y)为原图像即彩色场景图像，x和y分别代表图像的像素位置的纵横坐标，σ是尺度空间坐标，值越小表示图像被平滑的越少，相应的尺度也就越小。
B2、构建高斯金字塔模型：高斯金字塔模型是将原图像不断降阶采样，得到一系列大小不一的图像，由大到小、从上到下构成的塔状模型。原图像为金字塔的第一层，每次降采样所得到的新图像为金字塔的上一层，每层一张图像，每个金字塔共n层。金字塔的层数根据原图像的原始大小和塔顶图像的大小共同决定。为了让尺度体现其连续性，在高斯金字塔模型降采样的基础上加上高斯滤波；
B3、高斯差分：在实验中发现尺度归一化的高斯拉普拉斯函数的极大值和极小值，同梯度、Hessian或Harris角特征比较，产生最稳定的图像特征。而高斯差分函数即DOG与尺度归一化的高斯拉普拉斯函数非常近似，因此选用更高效的高斯差分算子代替拉普拉斯算子进行极值检测，基本公式如下；
其中：为尺度归一化的拉普拉斯函数，G(x,y,σ)为响应图像值。
B4、检测空间极值点：即关键点的初步探查，所述的关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DOG空间相邻两层图像之间比较完成的。为了寻找DOG的极值点，每个像素点要与它所有的相邻像素点比较，看其是否比所述的像素点图像域和尺度域的相邻像素点大或者小；
B5、构建尺度空间需确定的参数：所述的参数包括尺度空间坐标σ、组数和组内层数s，基本公式如下：
B6、定位关键点：以上方法检测到的极值点是离散空间的极值点，以下通过拟合三维二次函数来精确确定关键点的位置和尺度，同时去除降低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点，以增强匹配稳定性，提高抗噪能力，其基本公式如下；
其中，代表相对插值中心的偏移量，当它在任意维度上的偏移量大于0.5时，意味着插值中心已经偏移到它的临近像素点上，所以必须改变当前关键点的位置。为高斯差分算子。
B7、有限差分法求导：有限差分法以变量离散取值后对应的函数值来近似微分方程中独立变量的连续取值。在有限差分方法中，放弃微分方程中独立变量取连续值的特征，而关注独立变量离散取值后对应的函数值，其二维混合偏导如下；
其中f(xi,yi)为二元函数，h为步长用来将区间离散化，xi和yi分别是节点的横纵坐标。
B8、关键点方向分配：为了使描述具有旋转不变性，需要利用图像的局部特征为每一个关键点分配一个基准方向，使用图像梯度的方法求取局部结构的稳定方向。对于在DOG空间中检测出的关键点，采集其所在高斯金字塔图像3σ邻域窗口内像素的梯度和方向分布特征，梯度的模值和方向如下；
θ(x,y)＝tan-1(L(x,y+1)-L(x,y-1))/L(x+1,y)-L(x-1,y)
其中，L为关键点所在的尺度空间值，m(x,y)为梯度的模值，θ(x,y)为梯度方向角度值。
B9、关键点特征描述：通过以上步骤，对于每一个关键点，拥有三个信息：位置、尺度以及方向。接下来就是为每一个关键点建立一个描述符，用一组向量将这个关键点描述出来，使其不随各种变化而改变；这个描述符不但包括关键点，也包含关键点周围对其贡献的像素点，并且描述符有较高的独特性，以便于提高特征点正确匹配的概率。SIFT描述符是关键点邻域高斯图像梯度统计结果的一种表示。通过对关键点周围图像区域分块，计算图像区域各分块内梯度直方图，生成具有独特性的向量，这个向量是该图像区域信息的一种抽象，具有唯一性；所述的特征点是附带上特征向量的关键点。
C、获取红外灰度场景图
利用红外摄像仪在全景范围内变焦后进行拍摄，使得拍摄的灰度场景图能够完全存在于之前获得的全景图当中，效果相当于将全景图中的某一部分进行放大；
D、像素级比例缩放
通过采用获取图像任意点的像素点坐标的方法，分别计算全景图和灰度场景图相同物体的像素差，相同物体是不易在拼接的时候发生畸变的，而且全景图和灰度场景图都包含。因为在不同焦距拍摄同一物体的情况下，该物体宽高比是不变的，所以这里取物体高度的像素差。通过获得像素差进行灰度场景图的比例缩放，使得其大小和全景图相同位置的大小一致，其基本公式如下：
M*N＝(M1*M2)*(h1/h2)
其中，模板图像的大小为M*N，灰度场景图的大小为M1*M2，全景图栏杆高的像素个数为h1，红外灰度场景图栏杆高的像素个数为h2；
E、模板匹配
通过对全景图和灰度场景图进行模板匹配，选择全景图为输入图像，灰度场景图为模板图像。其基本思路是，模板图像是一幅已知的小图像，模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图像中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和内容，通过归一化的序贯相似性检测算法即SSAD法在图像中找到目标，确定其坐标位置。最后通过比较模板图像和被模板图像覆盖的搜索图的那块区域之间的相似性，完成模板匹配过程。
与现有技术相比，本发明的优点如下：
1、本发明是以图像拼接技术和模板匹配技术为理论基础，独创性地利用先验知识(即全景图)来间接地获取灰度图的彩色场景信息，避免直接为彩色图像上色所带来的信息失真问题，并且可以高度还原场景信息。并且先验知识中的SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。
2、本发明采用图像像的素级比例缩放技术，可以将变焦的灰度图按比例缩放到与原图一样大的尺寸，这样可以满足模板的大小必须小于全景图的大小，相当于从全景图中抠出同样大小形状的模板图像一样。
3、本发明通过运用图像处理的方法，巧妙的获得了彩色背景图像，耗时少，成本低，精确度高。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行进一步地说明。如图1所示，一种灰度目标图像的彩色背景的构建方法，通过红外摄像仪拍摄多幅彩色场景图像；通过图像拼接技术获得固定区域的全景图；然后采用红外摄像仪获取该全景信息中某一部分的灰度场景图；接着对全景图和灰度场景图中某一相同物体的进行像素级比例缩放，使得灰度场景图的大小缩放到和全景图对应位置处相同大小。最后通过模板匹配从全景图中获得和灰度场景图相同位置的彩色背景图像。
本发明不局限于本实施例，任何在本发明披露的技术范围内的等同构思或者改变，均列为本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种灰度图像的彩色背景的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：
A、全景图像采集
通过红外摄像仪对固定区域拍摄多幅彩色场景图像，使其范围能够覆盖到所需要的全部场景信息；
B、图像拼接
在获得多幅彩色场景图像之后，通过采用尺度不变特征转换方法即SIFT方法，利用多幅彩色场景图像相同区域特征点匹配融合的算法，将所述的多幅彩色场景图像拼接到一幅全景图当中；图像拼接的具体步骤如下：
B1、构建尺度空间：在图像信息处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，并以所述的主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取，该图像信息处理模型如下：
L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)
其中，G(x,y,σ)为一个变化尺度的高斯函数，I(x,y)为原图像即彩色场景图像，x和y分别代表图像的像素位置的纵横坐标，σ是尺度空间坐标，值越小表示图像被平滑的越少，相应的尺度也就越小；
B2、构建高斯金字塔模型：高斯金字塔模型是将原图像不断降阶采样，得到一系列大小不一的图像，由大到小、从上到下构成的塔状模型；原图像为金字塔的第一层，每次降采样所得到的新图像为金字塔的上一层，每层一张图像，每个金字塔共n层；金字塔的层数根据原图像的原始大小和塔顶图像的大小共同决定；为了让尺度体现其连续性，在高斯金字塔模型降采样的基础上加上高斯滤波；
B3、高斯差分：在实验中发现尺度归一化的高斯拉普拉斯函数的极大值和极小值，同梯度、Hessian或Harris角特征比较，产生最稳定的图像特征；而高斯差分函数即DOG与尺度归一化的高斯拉普拉斯函数非常近似，因此选用更高效的高斯差分算子代替拉普拉斯算子进行极值检测，基本公式如下；
其中：为尺度归一化的拉普拉斯函数，G(x,y,σ)为响应图像值；
B4、检测空间极值点：即关键点的初步探查，所述的关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DOG空间相邻两层图像之间比较完成的；为了寻找DOG的极值点，每个像素点要与它所有的相邻像素点比较，看其是否比所述的像素点图像域和尺度域的相邻像素点大或者小；
B5、构建尺度空间需确定的参数：所述的参数包括尺度空间坐标σ、组数和组内层数s，基本公式如下：
B6、定位关键点：以上方法检测到的极值点是离散空间的极值点，以下通过拟合三维二次函数来精确确定关键点的位置和尺度，同时去除降低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点，以增强匹配稳定性，提高抗噪能力，其基本公式如下；
其中，代表相对插值中心的偏移量，当它在任意维度上的偏移量大于0.5时，意味着插值中心已经偏移到它的临近像素点上，所以必须改变当前关键点的位置；为高斯差分算子；
B7、有限差分法求导：有限差分法以变量离散取值后对应的函数值来近似微分方程中独立变量的连续取值；在有限差分方法中，放弃微分方程中独立变量取连续值的特征，而关注独立变量离散取值后对应的函数值，其二维混合偏导如下；
其中f(xi,yi)为二元函数，h为步长用来将区间离散化，xi和yi分别是节点的横纵坐标；
B8、关键点方向分配：为了使描述具有旋转不变性，需要利用图像的局部特征为每一个关键点分配一个基准方向，使用图像梯度的方法求取局部结构的稳定方向；对于在DOG空间中检测出的关键点，采集其所在高斯金字塔图像3σ邻域窗口内像素的梯度和方向分布特征，梯度的模值和方向如下；
θ(x,y)＝tan-1(L(x,y+1)-L(x,y-1))/L(x+1,y)-L(x-1,y)
其中，L为关键点所在的尺度空间值，m(x,y)为梯度的模值，θ(x,y)为梯度方向角度值；
B9、关键点特征描述：通过以上步骤，对于每一个关键点，拥有三个信息：位置、尺度以及方向；接下来就是为每一个关键点建立一个描述符，用一组向量将这个关键点描述出来，使其不随各种变化而改变；这个描述符不但包括关键点，也包含关键点周围对其贡献的像素点，并且描述符有较高的独特性，以便于提高特征点正确匹配的概率；SIFT描述符是关键点邻域高斯图像梯度统计结果的一种表示；通过对关键点周围图像区域分块，计算图像区域各分块内梯度直方图，生成具有独特性的向量，这个向量是该图像区域信息的一种抽象，具有唯一性；所述的特征点是附带上特征向量的关键点；
C、获取红外灰度场景图
利用红外摄像仪在全景范围内变焦后进行拍摄，使得拍摄的灰度场景图能够完全存在于之前获得的全景图当中，效果相当于将全景图中的某一部分进行放大；
D、像素级比例缩放
通过采用获取图像任意点的像素点坐标的方法，分别计算全景图和灰度场景图相同物体的像素差，相同物体是不易在拼接的时候发生畸变的，而且全景图和灰度场景图都包含；因为在不同焦距拍摄同一物体的情况下，该物体宽高比是不变的，所以这里取物体高度的像素差；通过获得像素差进行灰度场景图的比例缩放，使得其大小和全景图相同位置的大小一致，其基本公式如下：
M*N＝(M1*M2)*(h1/h2)
其中，模板图像的大小为M*N，灰度场景图的大小为M1*M2，全景图栏杆高的像素个数为h1，红外灰度场景图栏杆高的像素个数为h2；
E、模板匹配
通过对全景图和灰度场景图进行模板匹配，选择全景图为输入图像，灰度场景图为模板图像；其基本思路是，模板图像是一幅已知的小图像，模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图像中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和内容，通过归一化的序贯相似性检测算法即SSAD法在图像中找到目标，确定其坐标位置；最后通过比较模板图像和被模板图像覆盖的搜索图的那块区域之间的相似性，完成模板匹配过程。
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