一种用于光学场景图像的快速扩充方法与流程

本发明涉及一种图像处理方法，特别是涉及一种用于光学场景图像的快速扩充方法。

背景技术：

光学场景仿真系统需要加载实测数据对光学探测系统的性能进行测试。由于实测数据采集设备和光学成像场景生成器的视场角可能不同，有时实测数据并不能完全匹配光学成像场景生成器。当实测数据视场角过大时可以直接进行裁剪；但当实测数据视场角过小不能完全覆盖光学成像场景生成器时，需要在不影响现有数据的前提下对实测图像数据进行扩充。简单的单色背景填充方法可能会引起光学探测系统的误操作，因此需要结合实测数据信息进行外延式的扩充，使得实测数据的图像能够平滑的扩充至光学场景生成器的整个视场，同时保证新扩充的图像数据不会对光学探测系统产生影响。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种用于光学场景图像的快速扩充方法，解决实测数据与光学成像场景生成器视场角不匹配的问题，在不影响探测系统工作的前提下按照场景生成器视场角对实测数据进行有效扩充。

为解决上述技术问题，本发明采用下述技术方案：

一种用于光学场景图像的快速扩充方法，该方法的步骤包括：

s1、获取实测图像，并确定该图像的扩充图像尺寸和扩充算子；

s2、计算图像中单个像素点的数值，并从内到外进行逐层扩充；

s3、分别获取顺时针和逆时针的扩充图像；

s4、对获取的顺时针扩充图像和逆时针扩充图像取平均值，获得最终扩充的图像。

优选地，所述步骤s1包括：

s11、获取尺寸为m0×n0的实测图像；

s12、根据视场角与像素的转换关系确定扩充后图像的最大尺寸为m1×n1，该扩充后图像的图像中心区域为实测图像m0×n0的图像数据，其余部分为扩充数据；

s13、根据扩充图像的尺寸和像素，选用归一化扩充算子对图像进行扩充；

s14、为扩充图像准备临时图像数据i^a，i^b，i^c，临时图像的大小均为(m0+2d+8)×(n0+2d+8)，其中，d为扩充层数，其值为不小于(m1-m0)/2和(n1-n0)/2的最小整数，临时图像数据i^a，i^b，i^c的中心m0×n0区域数值设置为i⁰，其余区域均为0.

优选地，该方法采用9阶服从高斯分布的归一化扩充算子。

优选地，所述步骤s2包括：

s21、将扩充算子中心移动到待计算的某个点，使算子作用到以该点为中心9乘9大小的区域上，将对应位置的数值相乘并累加可得：

s22、对上述公式进行补偿，可得：

s23、根据步骤s21和s22的计算公式，确定计算的某个点的数值：

优选地，所述步骤s3中所述顺时针扩充图像包括：

s31、以实测图像占据临时图像i^a的中心区域，以中心区域i⁰的左上角点在i^a上对应的坐标为起点，顺时针逐点计算数值，完成单层扩充；

s32、由内层至外层依次扩充，直至扩充至d层位置，获得顺时针扩充后的临时图像i^a。

优选地，所述步骤s3中所述逆时针扩充图像包括：

s33、以实测图像占据临时图像i^b的中心区域，以中心区域i⁰的左上角点在i^b上对应的坐标为起点，逆时针逐点计算数值，完成单层扩充；

s34、由内层至外层依次扩充，直至扩充至d层位置，获得逆时针扩充后的临时图像i^b。

优选地，所述步骤s4包括：

s41、将顺时针扩充后的临时图像i^a和逆时针扩充后的临时图像i^b取平均值：i^ab＝(i^a+i^b)/2；

s42、将扩充算子逐点作用到i^ab上，可得：

s43、将i^c中心m0×n0区域数值设置为i⁰，并按照m1×n1进行裁剪，去掉边缘部分，最终得到扩充后的图像。

本发明的有益效果如下：

本发明所述技术方案，解决了仿真试验中实测数据与光学成像场景生成器视场角不匹配时的应用问题，能够在不影响探测系统工作的前提下按照场景生成器视场角对实测数据进行快速扩充，保障了光学仿真试验的顺利进行，具有广阔的应用前景。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明；

图1示出本发明所述扩充方法的方法流程图；

图2示出本发明所述单点数值计算的示意图；

图3示出本发明所述顺时针图像扩充的示意图。

附图标号

1、扩充算子，2、未扩充的图像点，3、已扩充/原有的图像点，4、待扩充。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。

本发明公开了一种用于光学场景图像的快速扩充方法，该方法的步骤包括：

s1、获取实测图像，并确定该图像的扩充图像尺寸和扩充算子；所述步骤s1包括：

s11、获取尺寸为m0×n0的实测图像；

s12、根据视场角与像素的转换关系确定扩充后图像的最大尺寸为m1×n1，该扩充后图像的图像中心区域为实测图像m0×n0的图像数据，其余部分为扩充数据；

s13、根据扩充图像的尺寸和像素，选用9阶服从高斯分布的归一化扩充算子对图像进行扩充；

s14、为扩充图像准备临时图像数据i^a，i^b，i^c，临时图像的大小均为(m0+2d+8)×(n0+2d+8)，其中，d为扩充层数，其值为不小于(m1-m0)/2和(n1-n0)/2的最小整数，临时图像数据i^a，i^b，i^c的中心m0×n0区域数值设置为i⁰，其余区域均为0。

s2、计算图像中单个像素点的数值，并从内到外进行逐层扩充；所述步骤s2包括：

s21、将扩充算子中心移动到待计算的某个点，使算子作用到以该点为中心9乘9大小的区域上，将对应位置的数值相乘并累加可得：

s22、对上述公式进行补偿，可得：

s23、根据步骤s21和s22的计算公式，确定计算的某个点的数值：

s3、分别获取顺时针和逆时针的扩充图像；所述步骤s3中所述顺时针扩充图像包括：

s31、以实测图像占据临时图像i^a的中心区域，以中心区域i⁰的左上角点在i^a上对应的坐标为起点，顺时针逐点计算数值，完成单层扩充；

s32、由内层至外层依次扩充，直至扩充至d层位置，获得顺时针扩充后的临时图像i^a。

所述步骤s3中所述逆时针扩充图像包括：

s33、以实测图像占据临时图像i^b的中心区域，以中心区域i⁰的左上角点在i^b上对应的坐标为起点，逆时针逐点计算数值，完成单层扩充；

s34、由内层至外层依次扩充，直至扩充至d层位置，获得逆时针扩充后的临时图像i^b。

s4、对获取的顺时针扩充图像和逆时针扩充图像取平均值，获得最终扩充的图像；所述步骤s4包括：

s41、将顺时针扩充后的临时图像i^a和逆时针扩充后的临时图像i^b取平均值：i^ab＝(i^a+i^b)/2；

s42、将扩充算子逐点作用到i^ab上，可得：

s43、将i^c中心m0×n0区域数值设置为i⁰，并按照m1×n1进行裁剪，去掉边缘部分，最终得到扩充后的图像。

下面通过一组实施例对本发明做进一步说明：

本实例提供一种光学场景图像快速扩充方法，该方法的具体步骤为：

第一步确定图像尺寸和扩充算子

假设实测图像尺寸为m0×n0，根据视场角与像素的转换关系确定扩充后的图像尺寸为m1×n1，其中图像中心m0×n0区域对应图像为实测数据，其余部分为扩充数据。设实测图像为i⁰，表示实测图像中第(i,j)个点的数据值。

选取9阶服从高斯分布的归一化扩充算子：

pi,j表示算子中第(i,j)个点的数据值。

设定临时图像数据i^a,i^b,i^c，大小均为(m0+2d+8)×(n0+2d+8)。其中d为不小于(m1-m0)/2和(n1-n0)/2的最小整数，d的选取是为保证数据处理过程中图像向四个方向扩充的层数一致，d即为一共需要扩充的层数。将i^a,i^b,i^c中心m0×n0区域数值设置为i⁰，其余区域均为0。

第二步计算单点数值

本发明采用从内到外的逐层扩充方法，在扩充过程中，对于临时图像i^a中待计算的某个点其周围8个点的数值不可能同时为0。将扩充算子中心移到该点，使算子作用到以该点为中心9乘9大小的区域上，将对应位置的数值相乘并累加可得：

由于周围9×9的区域中至少有一半是未扩充的零值，扩充算子作用到零值上便不再具有归一化的特性，因此需要对上述公式进行补偿，可得：

其中表示对取符号(零值为0，其他为1)，p表示归一化扩充算子。最终得到临时图像i^a中单点(x,y)的数值：

如图2所示，单点的数值计算主要利用了以该点为中心点的模板区域内非零点的信息(图中非零点为模板内中心点左下方的40个点)。

第三步获取顺时针扩充图像

在第一步获取的图像i^a中，原图像i⁰的信息占据了中间m0×n0的区域，i⁰左上角点在i^a上对应的坐标为从该点上方的数据点开始，按照“右-下-左-上”的顺时针顺序，采用第二步的方法进行四个方向的逐点数值计算，完成单层扩充。同理，按照上述方法由内到外依次完成d层扩从，最终得到图像i^a。顺时针扩充的整个扩充方式如图3所示。

第四步获取逆时针扩充图像

在第一步获取的图像i^b中，原图像i⁰的信息占据了中间m0×n0的区域，i⁰左上角点在i^b上对应的坐标为从该点上方的数据点开始，按照“左-下-右-上”的逆时针顺序，采用第二步的方法进行四个方向的逐点数值计算，完成单层扩充。同理，按照上述方法由内到外依次完成d层扩从，最终得到图像i^b，按照逆时针的顺序逐层扩充图像，得到i^b。

第五步获取最终扩充图像

将第三步顺时针扩充的图像i^a和第四步逆时针扩充的图像i^b取平均可得：

i^ab＝(i^a+i^b)/2

将扩充算子逐点作用到i^ab上，可得：

将i^c中心m0×n0区域数值设置为i⁰，并按照m1×n1进行裁剪，去掉边缘部分，最终得到扩充后的图像i¹。

上述步骤实现了光学场景图像的扩充。由于每个数据点的计算只用到了周边9×9区域内的数据点，并没有利用更多更深层次的图像信息，总体计算量较少。因此本发明所采用的方法是一种快速的图像信息外延式扩充方法。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施 方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。