经纬仪测量图像中目标缺损区域的恢复

　　0引言

　　在电影经纬仪对运动目标进行连续拍摄过程中，经常出现目标图像被遮挡的现象，经CCD成像后往往会出现一帧或几帧图像中目标区域局部缺损的现象。如果直接对此目标图像进行分割，必然产生分割错误，导致目标定位不准，因此，必须采用图像处理的方法对目标图像缺损区域进行恢复。曾经有一些资料介绍，采用聚类的方法对包含缺损部分的图像进行聚类分析，利用聚类中心灰度替代缺损部分灰度，但当目标缺损部分在灰度锐变区时，却产生很大的失真。本文提出了一种新的方法，依据序列测量图像一般摄影频率较高，相邻几帧的图像灰度变化平缓的特性，利用C一均值模糊聚类技术，对待恢复帧的前几帧和后几帧相应缺损区域的图像进行聚类，采用所求出的聚类中心值对缺损区域图像进行恢复，此方法充分利用了相邻帧图像的灰度信息，具有较高的准确性。

　　1缺损图像恢复原理

　　由于电影经纬仪是对运动目标进行跟踪拍摄，相对经纬仪较高的摄影频率(0帧/S一50帧/S)来说，目标运动相对比较缓慢，其背景变化就更缓慢了。因此，相邻数帧之间图像内容变化并不大，这就为其中一帧图像的缺损区域恢复创造了有利的条件。

　　虽然图像内容变化较小，但由于目标的运动和经纬仪的跟踪，导致图像整体移动，但经过图像判读，图像移动的位移量是可以确定的。因此，可以采用缺损帧前后数帧正常图像中相应缺损区域的灰度值，对缺损区域的灰度进行估计，即对这些区域的像素灰度进行聚类，其聚类中心值可代表此像素灰度的最接近值。利用此值替代缺损区域内相应的灰度值，会得到最理想的效果。

　　选择参加聚类的帧数十分重要，帧数越多，进行聚类的数据集越大，抗噪声干扰的能力就越强。但同时，像素灰度变化趋势越大，恢复帧的失真可能性就越大。一般说来，其帧数与被测物体运动速度有很大关系，速度越快，相关帧数就应选的越少。

　　由于经纬仪拍摄的连续性，如果序列图像有一帧或数帧有目标缺损的现象发生，则此帧附近必然存在较大的噪声。如果直接将缺损帧附近的数帧直接参加聚类，就会引人噪声，造成缺损帧恢复的不准确。因此，本文首先对附近的数帧采用模糊c一均值聚类(FcM)例方法进行分类，其分类数直接影响到聚类结果的精度，一般不能取太大。根据多次实验测定，一般取4一8为好。分类后，对分类情况进行分析，去除含帧数较少的类。因为有干扰的帧毕竟是少数，所以可保证无噪声帧免于误除。然后，将剩余类内的帧数进行合并，再对其进行聚类，其聚类中心即为缺损图像恢复区域的灰度值。