[发明专利]一种基于图像序列的水对空畸变校正算法

说明书

本发明提供一种基于图像序列的水对空畸变校正算法，包括：计算图像序列的均值获取一帧均值图像作为图像配准的基准图像；采用图像去模糊的方法来解决这一问题，基准图像完成图像模糊之后，为了估测图像畸变矩阵，本发明采用了一种非刚性图像配准方法。为了优化配准方法，采用L‑BFGS优化方法。L‑BFGS是一种基于BFGS的改进方法。对于无约束优化，它是有限记忆的准牛顿。L‑BFGS方法通过用来自最后迭代的信息近似逆Hessian矩阵来迭代地找到最小化值。在估计畸变矩阵之后，可以基于2D插值来恢复畸变的图像序列。本发明在实现图像畸变的同时，较现有算法对畸变图像恢复质量进一步提高，可以实现各种波形扰动下产生的畸变图像的恢复。

技术领域

本发明涉及一种基于图像序列的水对空畸变校正算法，属于图像畸变校正的技术领域，尤其涉及非刚性图像畸变校正领域。

背景技术

水下对空成像技术在水下潜水艇上浮通道安全监视、潜艇对海面和空域的预警、海洋环境监测及水文波浪预报等领域具有广泛的应用。在诸多水下作业情况下，往往需要及时了解海面上的环境以及被观测目标的信息等，在一般情况下，当潜艇在上浮或靠岸的过程中，在没伸出潜望镜之前，通常无法感知到其正上方是否存在船只、障碍物等物体，这一缺陷就会造成潜艇及其潜望镜与其上方物体发生碰撞，引发事故。基于水下对空的视觉观测系统可以保证潜艇在上浮过程中的安全运行，以合理安排部署其上浮作业，最大程度上的避免和减少与海面上船舶、障碍物等碰撞的可能。

对于水对空成像图像畸变矫正技术的研究，其技术核心主要集中在图像处理算法上，以提取有用信息重构海、空场景，最终达到复原图像的目的。考虑到波面估测的困难性，我们从畸变视频序列中分析图像畸变矩阵，然后进行图像的矫正。

水下对空成像技术是水下视觉系统的一种特殊形式，通常所述的水下视觉是指视觉图像获取装置位于水下，由于图像光路经过了海水介质，导致成像出现畸变及分辨率降低等现象。根据被观测目标的位置，水下视觉系统可分为水-水成像系统和水-气成像系统。水-水成像系统指视觉图像获取装置和目标均处于水中；水-气成像系统指视觉图像获取装置处于水中，被观测目标处于海洋表面或海洋上空的空气中，在此光学系统中，被观测目标处于海洋表面或海洋上空的空气中，由于水-气成像系统出现了水-气两种介质，导致其成像及处理方法有其特殊性，并有相当的研究难度。至今，国内外学者一直在不懈研究探索并完善该技术。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种基于图像序列的水对空畸变校正算法，能够对水对空成畸变进行校正，提高图像配准算法的精度，较精确的估测畸变矩阵，实现水对空成像畸变图像的高质量的恢复。

本发明的目的是这样实现的：步骤如下：

步骤一、将图像序列的均值图像作为图像配准的基准图像；

步骤二、对均值图像进行去模糊处理，具体是基于图像边缘增强和噪声抑制的去模糊算法对获取的均值图像进行去模糊处理；

步骤三、采用一种非刚性的B-spline图像配准方法估测图像畸变矩阵，采用L-BFGS优化方法解决配准算法的优化问题；

步骤四、为了估测准确的畸变矩阵，采用多次迭代配准算法优化畸变矩阵，根据最后获得畸变矩阵基于2D插值来恢复畸变的图像序列。

本发明还包括这样一些结构特征：

1.在步骤一中，采用畸变图像序列的均值作为图像配准的基准图像。

2.步骤二中去模糊具体包括：

采用最大先验法对模糊核的估测，给出x、M和k分别为濳像、模糊图像和模糊核，则模糊核模型为：

其中：f(x)和f(k)分别为濳像和模糊核的先验，λ和β为f(x)和f(k)的权重值；将模糊核模型分解为两个子问题：x和k的子问题，分别为：