第28卷第8期 兵工自动化 Vol. 28, No. 8
2009年8月 Ordnance Industry Automation Aug. 2009
·88·doi: 10.3969/j.issn.1006-1576.2009.08.031 快速灰度投影稳像算法研究
周亚军，王翔，苏享，姚志龙，姚春柱 （解放军炮兵学院 信息化弹药研发中心，安徽 合肥 230031）
摘要：为提高灰度投影稳像算法的速度，提出一种等间隔快速投影算法：参考帧图像每行（列）进行投影，待稳定帧图像的投影区域进行等间隔行（列）投影，所有的投影行（列）内等间隔取像素值，将2帧图像的投影曲线进行遍历相关运算，得出图像的运动矢量。通过分析相关曲线，得出其单峰性的特点。实验结果表明，该算法可保持传统灰度投影算法的稳像精度，运算量显著减小，计算速度大大提高。 关键词：电子稳像；灰度投影；快速投影；快速搜索 中图分类号：TP301.1; TP391.9 文献标识码：A
Research on Fast Gray Projection Algorithm for Image Stabilization
ZHOU Ya-jun, WANG Xiang, SU Xiang, YAO Zhi-long, YAO Chun-zhu (Informational Ammunition Research & Developing Center, Artillery Academy of PLA, Hefei 230031, China)
Abstract: In order to accelerate gray projection and image stabilization algorithm, put forward a uniformly-spaced allegro algorithm: project each column (row) of the reference frame image, and process uniformly-spaced column (row) projections among the proposed stable frames’ projection area. Fetch pixel value among equal intervals of all projection columns (rows). Put up ergodic operations of the two frame images’ projection curve, thus obtain moving vectors of the image. Then through analyzing relation curve, find its features of unimodality. Experiment result shows the algorithm can keep precision of traditional algorithm, while can simplify and accelerate the calculation. Keywords: Electronic image stabilization; Gray projection; Fast projection; Fast search
0 引言 电子稳像（Electronic image stabilization-EIS）通过检测并补偿图像帧间运动矢量，来减缓甚至消除图像序列的抖动。运动矢量的检测是电子稳像的关键环节，目前的主要算法有：灰度投影法[1]、块
匹配算法[2-3]、位平面匹配法[4]、特征跟踪法[5-6]等。快速搜索算法只用在矢量检测相关运算中，全局搜索的运算量不大，快速搜索算法对提高估算速度不明显。故提出等间隔快速投影算法，在保持传统灰度投影算法的稳像精度的基础上，使计算速度提高。
1 快速灰度投影 1.1 传统灰度投影 灰度投影就是将经过滤波预处理后的每一帧M×N图像的二维灰度信息映射成2个独立的一维投影序列。计算公式如下：
1()(,)nkkyGxGxy==∑ (1)
∑==mxkkyxGyG1),()( (2)
其中：m、n分别是图像投影区域的宽度、高度；Gk(x,y)为第k帧图像(x,y)上位置处的像素灰度值；
Gk(x)为该图像第x列的灰度投影值；Gk(y)为该图像
第y行的灰度投影值。 传统灰度投影中参考帧和待稳定图像的投影区域相同，且通常采用全投影，即将投影区域每行（列）进行映射，行（列）内的每个像素都参与投影。
1.2 快速灰度投影算法 相邻像素具有灰度相似性，在灰度投影计算时，取小区域内一个像素值，可代表这块小区域的灰度特征。就可减小运算量，加快灰度投影的速度，而不影响稳像精度。等间隔投影就是简单有效的方法。由于行、列的投影相关计算类似，现以列投影为例来说明图像快速灰度投影及其计算的过程。 等间隔投影算法要求采用遍历运算才可得到准确的运动矢量，否则会影响矢量的估算精度。参考帧图像所有列投影，每列内等间隔取像素值。间隔不宜过大，以免图像信息损失过多，取3~5个像素。 待稳定帧图像的投影如图1，图像的投影区域为灰色区域abcd，列与列之间的间隔为dx，列中像素与像素间隔dy（为计算方便，取的间隔值相同），
0xr、0yr分别为水平、垂直方向的最大稳像范围。假设投影区域宽度、高度为m、n，取dx=3，dy=3，
收稿日期：2009-02-14；修回日期：2009-04-10 作者简介：周亚军（1983-），男，江西人，炮兵学院在读研究生，从事数字图像处理研究。 周亚军，等：快速灰度投影稳像算法研究 ·89·则列的灰度投影计算公式为： /30000(3)(33)nkxkxyyGxrGxryr=+=++∑， (3) 式中：0≤x≤/3m，0≤y≤n/3；)3,3(00yxkryrxG++为第k帧图像投影区域在)3,3(00yxryrx++上位置处的像素灰度值；)3(0xkrxG+为该区域第03xrx+列的灰度投影值。 图像 dx dy 投影区域 a d cbrx0 ry0 图1 待稳定帧图像的列灰度投影 1.3 位移相关检测 将第k帧图像投影区域和参考帧图像的相应位置的列灰度投影值做遍历相关计算，找到最小相关值，即可确定当前帧图像相对于参考帧图像的水平位移矢量值。式 (3) 中列相关运算的计算公式为： /3000()|(3)(3)|mkxxCjGxjGxr=
=+−+∑ )20(0xrj≤≤ (4)
式中：0()Gx、()kGx分别是参考帧图像第x列和第k帧图像投影区域第x列的灰度投影值；m是第k帧图像投影区域的宽度。 设jmin为C( j)值最小时j的值，则第k帧图像
相对于参考帧图像在水平方向的位移矢量为：
min0jrxx−=Δ (5)
得到水平方向的位移矢量后，当前图像反方向运动该矢量的距离，就可实现图像序列的稳定。 图2中(a)、(c)是参考帧图像及其列投影曲线，(b)、(d)是第k帧图像及其列投影曲线，(e)是第k帧图像与参考帧图像列投影相关曲线。 寻找最佳匹配矢量需要对每一个矢量作一次相关运算，计算量大。从图2可见，相关曲线在实际矢量附近呈双向下降趋势，即呈单峰性，可采用快速搜索算法减少运算量，提高计算速度。
(a) 参考帧图像 (b) 第k帧图像 Value of gray projection
Column number 200 400 600 800 1.6
1.2 0.8 0.4
×104
Value of gray projection
Value of gray projection
Column number200 400 600 8001.6
1.2 0.8 0.4
×104Column number V
alue of gray projection
Column number-64 -32 0 32 46 647
65432
×105
(c) 参考帧图像的列投影曲线 (d) 第k帧图像的列投影曲线 (e) 2帧图像列投影相关曲线 图2 快速灰度投影算法
2 快速搜索算法 目前快速搜索算法主要有1点自适应搜索[7]、3点自适应搜索[8]。1点自适应搜索取曲线两端点进行第1步运算，由于图像边界的影响，易造成误判，影响矢量估算精度。故采用3点自适应搜索改
进后的搜索算法—2点自适应搜索算法，如图3[9]。
如图3，搜索半径r为5，该搜索算法的原理：1) 平均选取3、6、9点；2) 计算相关值，找到相关值最小的点，这里设第3点；3) 以第3个点为中心，以r/2为半径，找到2、4两点；4) 重复第2