彩色圖像背景雜波量化方法

2023-05-20 07:18:56 3

專利名稱：彩色圖像背景雜波量化方法
技術領域：
本發明屬於圖像處理技術領域，特別是涉及一種彩色圖像背景雜波的量化方法。

背景技術：
隨著光學、探測器以及信號處理技術的快速發展，噪聲對光電成像系統性能的影響已越來越小，背景雜波逐漸成為影響光電成像系統外場工作性能的主要因素。光電成像系統目標獲取性能表徵模型中使用合理準確的背景雜波量化尺度，能夠使其預測結果更準確地體現成像系統的外場性能。
自上世紀八十年代以來，國外研究者在背景雜波的量化表徵方面進行了大量的研究，提出了多種背景雜波量化描述尺度，其中應用最廣泛的是統計方差尺度SV，如D.E.Schmieder and M.R.Weathersby，「Detection performance inclutter with variable resolution，」IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.AES-19(4)，622-630(1983)，和邊緣概率尺度POE，如G.Tidhar，G.Reiter，Z.Avital，Y.Hadar，S.R.Rotmam，V.George，and M.L.Kowalczyk，「Modeling human search and targetacquisition performanceIV.Detection probability in the cluttered environment，」Opt.Eng.33，801-808(1994)。然而，到目前為止，文獻可見的所有背景雜波量化尺度都是為灰度圖像設計的。
與灰度圖像相比，彩色圖像攜帶更多的信息。隨著信息技術的發展，彩色圖像的獲取和應用也更加廣泛，彩色圖像處理已經成為一個重要的研究領域。由於彩色圖像中顏色表示的複雜性，灰度圖像的背景雜波量化技術不能直接應用於彩色圖像中，如果將彩色圖像轉化為灰度圖像再進行雜波量化勢必會帶來信息的大量丟失，所以彩色圖像的背景雜波量化技術成為用戶的一種必然需求。
發明的內容 本發明的目的是提供一種彩色圖像背景雜波量化方法，以實現對彩色圖像的背景雜波的量化，提高對成像系統外場性能預測的準確度。
為了實現這樣的目的，本發明用四元數矩陣表示彩色圖像，並利用擴展到四元數域的相位相關技術對彩色圖像的背景雜波進行量化。具體步驟如下 (1)利用四元數矩陣表示彩色圖像； (2)將用四元數矩陣表示的待量化彩色圖像分成S個大小相等的小單元，每個小單元的水平和垂直方向的大小均為目標相應尺寸的二倍； (3)計算分塊得到的每個小單元與目標區域之間的四元數相位相關 i＝1，2，...，S； (4)取每個小單元與目標區域之間的四元數相位相關的模值函數的主峰峰值，並將這些主峰峰值QPCMPVi作為待量化彩色圖像的局部背景雜波尺度； (5)將得到的所有局部背景雜波尺度的均值作為待量化彩色圖像的整體背景雜波尺度，即 由於本發明採用四元數矩陣表示彩色圖像，並利用四元數相位相關計算圖像的背景雜波尺度，能夠同時對彩色圖像的各個分量進行處理，與將彩色圖像轉化為灰度圖像後再利用灰度圖像背景雜波量化方法進行背景雜波量化的方法相比，使得彩色圖像的色彩信息得到了充分利用；同時由於本發明以目標為參照信號，以場景與目標的相似性來衡量背景雜波的強弱，與目前常用的背景雜波量化方法相比，使得利用背景雜波尺度對目標探測概率的預測與觀察者實際實驗得到的目標探測概率更加一致，提高了目標獲取性能預測的準確度。此外，由於本發明的計算彩色圖像背景雜波尺度的過程不涉及閾值選擇問題，與目前常用的背景雜波量化方法相比，保證了計算結果的唯一性。



圖1為本發明實現過程的示意圖； 圖2為低背景雜波彩色圖像與目標區域圖像，其中圖2(a)為低背景雜波圖像，圖2(b)為目標區域圖像，即圖2(a)中白色矩形框所標出的部分； 圖3為高背景雜波彩色圖像與目標區域圖像，其中圖3(a)為高背景雜波圖像，圖3(b)為目標區域圖像，即圖3(a)中白色矩形框所標出的部分； 圖4為以Search_2圖像資料庫為實驗數據，各背景雜波量化尺度與觀察者實際目標探測概率之間的擬合曲線，其中，圖4(a)、4(b)和4(c)分別為POE、SV和本發明的背景雜波量化尺度與觀察者實際目標探測概率之間的擬合曲線。
圖5為強度分量相同，色調和飽和度分量不同的彩色圖像對照圖。

具體實施例方式 參照圖1，本發明的彩色圖像背景雜波量化方法實現過程如下 1.彩色圖像的四元數表示 四元數可以用下式表示 q＝a+bi+cj+dk(1) 其中，a，b，c，d都是實數；i，j，k為複數運算符，且滿足如下性質 i2＝j2＝k2＝ijk＝-1，ij＝k，jk＝i，ki＝j，ji＝-k，kj＝-i，ik＝-j(2) 由於彩色圖像在各種彩色空間內的表示最多有四個分量，所以可以用四元數的四個分量表示彩色圖像的各個分量。對於三個分量的彩色圖像，考慮到表達式的對稱性，本發明用四元數的三個虛數分量表示這三個分量。由於彩色圖像在各種彩色空間間的轉換都有確定的轉換關係，所以將以RGB空間的彩色圖像為例對本發明的彩色圖像背景雜波量化方法進行說明。下式即為RGB空間的彩色圖像f(m，n)的四元數表示 f(m，n)＝r(m，n)i+g(m，n)j+b(m，n)k(3) 其中r(m，n)，g(m，n)和b(m，n)分別為(m，n)處像素的紅、綠、藍分量。
2.彩色圖像分塊 將待量化的彩色圖像分成S個大小相等的小單元，每個小單元的水平方向和垂直方向的大小均為目標相應尺寸的兩倍，S的大小由待量化的彩色圖像的大小A×B和每個小單元的大小C×D確定，即

其中x表示取小於或等於x的最大整數。
3.計算待量化彩色圖像的局部背景雜波尺度 1)定義四元數傅立葉變換和反變換 設f(m，n)為任意一幅用四元數矩陣表示的大小為M×N的彩色圖像，它的四元數傅立葉變換為 其反變換為 其中，μ為任意單位純四元數。
2)利用四元數傅立葉變換和反變換公式計算分塊得到的每個小單元與目標區域之間的四元數相位相關i＝1，2，...，S，其具體步驟為 第一步利用四元數傅立葉變換定義式(4)分別計算待量化的彩色圖像的第i個小單元bi(m，n)和目標區域t(m，n)的四元數傅立葉變換，得 第二步利用四元數傅立葉反變換定義式(5)計算

的四元數傅立葉反變換，得到待量化彩色圖像的第i個小單元bi(m，n)和目標區域t(m，n)的四元數相位相關，即 其中，F-1(·)表示四元數傅立葉反變換，

表示四元數x的共軛，|x|表示四元數x的模。
第三步重複以上步驟，計算所有S個小單元與目標區域的四元數相位相關。
3)取得到的每個小單元與目標區域之間的四元數相位相關的模值函數的主峰峰值i＝1，2，...，S，並將這些主峰峰值作為待量化彩色圖像的局部背景雜波尺度。
4.獲取整幅圖像的總體背景雜波尺度 得到待量化彩色圖像的局部背景雜波尺度後，計算它們的均值，作為整幅彩色圖像的背景雜波尺度，其數學表達式為 本發明的合理性和優越性可以通過以下實驗和對比說明進一步描述 1.實驗 以荷蘭TNO Human Factors研究所提供的Search_2圖像資料庫為例對本發明的彩色圖像背景雜波尺度的合理性及其在目標獲取性能預測方面的優越性進行驗證。Search_2圖像資料庫包括44幅不同背景複雜度的高解析度數字彩色自然場景圖像以及每幅場景的具體參數和觀察者實際觀察實驗的測試結果，有關該資料庫的詳細描述可參見文獻A.Toet，P.Bijl，and J.M.Valeton，「Image data setfor testing search and detection models，」Opt.Eng.40(9)，1760-1767(2001)；A.Toet，P.Bijl，F.L.Kooi，and J.M.Valeton，「A high-resolution image data set for testingsearch and detection models，」Report TM-98-A020，TNO Human Factors ResearchInstitute，(1998)和A.Toet，「Errata in Report TNO-TM 1998 A020A high-resolutionimage data set for testing search and detection models，」(2001)。圖2(a)和圖3(a)所示的分別為該圖像資料庫的第5幅和第8幅圖像。
從圖2可見，背景與目標的相似度低，整幅圖像的背景雜波很低，探測目標相對容易； 從圖3可見，背景與目標的相似度高，整幅圖像的背景雜波很高，探測目標非常困難。
用本發明的彩色圖像背景雜波量化尺度分別對圖2(a)和圖3(a)進行量化得到它們的背景雜波尺度分別為0.1755和0.6711，可見本發明的量化尺度能夠反映彩色圖像的背景雜波的真實情況。
由於Search_2資料庫的第7、15、23、26幅圖像中存在雙目標，因而在驗證本發明的彩色圖像背景雜波量化尺度在目標獲取性能預測方面的優越性實驗中，最終的有效數據為其餘的40幅圖像。圖4為利用POE、SV和本發明的彩色圖像背景雜波尺度對這40幅圖像進行量化得到的結果與觀察者實際目標探測概率之間的擬合曲線，擬合公式為(D.L.Wilson，「Image-based contrast-to-cluttermodeling of detection，」Opt.Eng.40(9)，1852-1857(2001)) 其中，PDpred為利用背景雜波尺度得到的目標探測概率的預測值； X表示背景雜波尺度； X50和E均為常數，可通過與觀察者實際目標探測概率擬合得到。
表1給出了各背景雜波尺度對應的X50和E的值，以及性能測度RMSE、CC和SCC對各背景雜波尺度的預測目標探測概率與觀察者實際目標探測概率一致性的評價結果。其中，X50和E為曲線擬合參數；RMSE為均方根誤差；CC為Pearson相關係數；SCC為Spearman秩相關係數。
表1本發明的背景雜波尺度、POE和SV的性能比較 由表1可見，本發明的背景雜波量化尺度與觀察者實際目標探測概率的Pearson相關係數和Spearman秩相關係數都大於其它背景雜波尺度，且均方根誤差小於其它背景雜波尺度，從而證明了本發明的彩色圖像背景雜波量化尺度在目標獲取性能預測方面的優越性。
2.對比說明 1)本發明採用的四元數相位相關與標準相位相關的比較 標準相位相關的基本用途是用來確定兩幅灰度圖像f1(m，n)和f2(m，n)的相似或者不相似程度，其表達式為 其中，F1(u，v)和F2(u，v)分別為f1(m，n)和f2(m，n)的傅立葉變換，F-1(·)表示傅立葉反 變換，這裡所用的傅立葉變換的表達式為 所用的傅立葉反變換的表達式為

表示複數x的共軛， |x|表示複數x的模。
雖然本發明所用的四元數相位相關表達式(8)與(11)式形式看上去相同，但是(8)式中所有的操作都是四元數域上的操作，而(11)式中所有操作都是複數域上的操作。當(4)式中的f(m，n)為實數，且單位純四元數μ退化為複數單位j時，(4)式和(5)式分別退化為(12)式和(13)式，(8)式退化為(11)式。所以本發明使用的四元數相位相關表達式將標準相位相關作為特殊形式包含在其自身之中，因而(8)式的適用對象是彩色圖像和灰度圖像，而(11)式只適用於灰度圖像。
圖5所示的兩幅彩色圖像的強度分量完全相同，色調和飽和度分量不同，從而導致視覺上兩幅圖像的顏色略有差異。用標準相位相關對兩幅彩色圖像的強度分量進行處理，得到兩者的相似度為1，用四元數相位相關對兩幅彩色圖像進行處理，求得兩者的相似度為0.6772。可見標準相位相關方法無法體現兩幅彩色圖像在顏色上的差異，從而不能真實地反映兩幅彩色圖像的相似程度，而本發明所用的四元數相位相關充分利用了彩色圖像的色彩信息，能夠反映兩幅彩色圖像的真實的相似程度。
2)本發明採用的四元數相位相關與英國教授Sangwine的超複數相位相關的比較 Sangwine(S.J.Sangwine，T.A.Ell，and C.E.Moxey，「Vector phasecorrelation，」Electronics Letters 37(25)，1513-1515(2001))根據推廣到四元數域的Winer-Khintchine定理(T.A.Ell and S.J.Sangwine，「Hypercomplexwiener-khintchine theorem with application to color image correlation，」IEEEInternational Conference on Image Processing II，792-795(2000))將標準相位相關推廣到四元數域，得到 其中F1R(u，v)表示彩色圖像f1(m，n)的右乘四元數傅立葉變換；F2L(u，v)表示彩色圖像f2(m，n)的左乘四元數傅立葉變換；F-R(·)表示右乘四元數傅立葉反變換；F2//L(u，v)和F2⊥L(u，v)分別表示F2L(u，v)的平行於μ和垂直於μ的分量。他所用的四元數傅立葉變換和反變換的表達式分別為 其中，f(m，n)為用四元數表示的大小為M×N的彩色圖像， FL(u，v)和FR(u，v)分別為f(m，n)的左乘四元數傅立葉變換和右乘四元數傅立葉變換， μ為任意單位純四元數。
將利用Sangwine定義的超複數相位相關與本發明所使用的四元數相位相關分別計算圖2(b)和圖3(b)與自身的相似度的結果進行比較，其結果如表2。
表2現有定義與本發明使用的定義的性能比較 從表2可見，Sangwine定義的超複數相位相關計算圖2(b)和圖3(b)與其自身的相似度得到的結果均小於1，且其值隨著圖像的不同而變化，這顯然背離了圖像與其自身的相似度應為1的原則。而本發明所使用的四元數相位相關計算圖2(b)和圖3(b)與其自身的相似度得到的結果均等於1，符合圖像與其自身的相似度應為1的原則。
由以上實驗和對比可見，本發明的彩色圖像背景雜波量化方法不僅可以有效地處理彩色圖像的背景雜波量化問題，而且利用本發明的彩色圖像背景雜波尺度對目標探測概率的預測與觀察者實際實驗得到的目標探測概率更加一致，提高了對目標獲取性能預測的準確度。
權利要求
1.一種彩色圖像背景雜波量化方法，包括如下過程
(1)利用四元數矩陣表示彩色圖像；
(2)將用四元數矩陣表示的待量化彩色圖像分成S個大小相等的小單元，每個小單元的水平和垂直方向的大小均為目標相應尺寸的二倍；
(3)計算分塊得到的每個小單元與目標區域之間的四元數相位相關
(4)取每個小單元與目標區域之間的四元數相位相關的模值函數的主峰峰值，並將這些主峰峰值QPCMPVi作為待量化彩色圖像的局部背景雜波尺度；
(5)將得到的所有局部背景雜波尺度的均值作為待量化彩色圖像的整體背景雜波尺度，即
2.如權利要求1所述的彩色圖像背景雜波的量化方法，其特徵在於步驟(3)按如下過程進行
1)設bi(m，n)為用四元數表示的待量化彩色圖像的第i個小單元，t(m，n)為用四元數表示的目標區域；
2)利用四元數的傅立葉變換式分別對bi(m，n)和t(m，n)進行傅立葉變換得到Bi(u，v)和T(u，v)；
3)對
進行四元數傅立葉反變換得到bi(m，n)和t(m，n)的四元數相位相關，即
4)重複以上步驟，計算所有S個小單元與目標區域的四元數相位相關。
3.如權利要求2所述的彩色圖像背景雜波量化方法，其特徵在於所述的四元數傅立葉變換和反變換的表達式分別為
和
其中，f(m，n)為大小為M×N的用四元數表示的彩色圖像，
F(u，v)為f(m，n)的四元數傅立葉變換，
μ為任意單位純四元數。
全文摘要
本發明公開了一種彩色圖像背景雜波量化方法。主要解決現有技術不能對彩色圖像的背景雜波進行量化的問題。其過程是用四元數矩陣表示待量化的彩色圖像；將用四元數表示的待量化的彩色圖像分割成若干個大小相等的小單元；計算每個小單元與目標區域之間的四元數相位相關，將其模函數的主峰峰值作為待量化彩色圖像的局部背景雜波尺度；取所有局部背景雜波尺度的平均值作為整幅圖像的背景雜波尺度。本發明的背景雜波量化方法能夠充分利用彩色圖像的色彩信息，且以目標為參照信號，明顯提高了背景雜波尺度預測目標探測概率與觀察者實際目標探測概率的一致性，提高了目標獲取性能預測的準確度。
文檔編號G06T9/00GK101183460SQ20071001909
公開日2008年5月21日 申請日期2007年11月27日 優先權日2007年11月27日
發明者張建奇, 翠 楊 申請人:西安電子科技大學