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)運算后波谷段平緩不易找到，難以找到正確的運動矢量。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行，但這種方法存在丟失細節(jié)和過分增強的缺點，在增強圖像對比度的同時也增強了圖像的噪聲，給后續(xù)算法在運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，然后單獨對高頻部分圖像的邊緣進行加強。具體實現(xiàn)方法如下：
(1)選擇Haar小波對圖像進行分解，得到圖像的低頻子圖和高頻子圖；
(2)利用公式
(σ為噪聲標準方差，N為信號的長度)確定閥值λ；(3)對高頻子圖按上述閥值進行邊沿檢測并標記；
(4)對標記的邊緣進行加強，對不是邊緣的置零。本文引用地址：http://www.biyoush.com/article/197361.htm
采用上述方法進行實驗，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圖像的同時，也對圖像噪聲進行了增強，圖像邊緣清晰度較差，圖像偏暗；而采用小波邊緣增強法處理的圖像，沒有很明顯的噪聲影響，同時圖像細節(jié)也很好地保留下來而且圖像對比度也得到了增強。
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，對視頻進行處理，最后將視頻輸出到顯示器上顯示。
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