高速攝像中的亞像素處理技術(shù)
高速攝影測量學(xué)的原理非常簡單，但要求有較高的精度時，卻困難重重。顯而易見，光心到像面的距離，即焦距與實物距離相比可相差成千上萬倍。即攝影系統(tǒng)參數(shù)及像面特征點位置的任何誤差都可能被放大成千上萬倍。真可謂“失之毫厘，差之千里”。早期測量結(jié)果，例如用測角器測量攝影系統(tǒng)的角度，可使**終的測量結(jié)果失去意義。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來提高攝影系統(tǒng)對圖像提取的精度，具有極重要的意義，是整個精密攝影測量的關(guān)鍵。
圖像系統(tǒng)的像素點數(shù)決定了該圖像的空間分辨率，要提高分辨率，必須提高系統(tǒng)的像素點數(shù)，例如從512×512提高到1024×1024甚至到2048×2048，但是這種提高硬件像素點的成本代價是非常昂貴的，常令人難以接受。近年來許多學(xué)者提出來用軟件的方法，提高圖像的空間分辨率，即亞像素精度技術(shù)。利用這種技術(shù)，可將圖像空間處理分辨率提高十倍甚至百倍，從而大大地提高了圖像處理精度。
當要提取的特征對象在圖像上不是一個孤立的像素點，而是具有 一個小區(qū)域時，利用特征對象各點之間是有一定的聯(lián)系，具有一定特征的前提，對該特征對象各點的灰度進行插值或擬合，或求對象的輪 廓的形心，或求對象的灰度重心。對這種過程做浮點計算，就可以達 到亞像素精度。通常，可達到０．２～０．５個亞像素精度。
數(shù)字圖像是對原始的模擬信號圖像進行遵循某種規(guī)范的抽樣 而得到的。通常的分析僅利用了抽樣點信息，如**亮點、**暗點、 亮暗交替的邊緣點等，對于抽樣點之間的信息卻無法利用。因此 一般認為數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的分辨率和精確度**高為一個像素。 當然，由于抽樣間隔（像素寬）決定了系統(tǒng)空間分辨率，數(shù)字圖像的 分辨率**高只能達到一個像素�？墒嵌ㄎ痪群头直媛什皇且换� 事，由于目標特征變化的連續(xù)性，可以借助某些數(shù)學(xué)工具———即亞 像素處理方法，實現(xiàn)用抽樣點信息來表達非抽樣點信息，因此定位 精度有可能高于像素單位。
若已知對象的特征分布，取典型的特征分布為一模板，用此模板對搜索區(qū)域做相關(guān)濾波，然后對相關(guān)系數(shù)做擬合，**后求出相關(guān)系數(shù)的極值點，即為特征對象的位置。此方法可達 到０．０１～０．１個亞像素精度。
利用一個與待測目標灰度分布相近的算子，對目標點附近圖像進行相關(guān)濾波，并對運算結(jié)果作二次曲面擬合，以該曲面的極值點作為目標點。相關(guān)濾波處理能夠有效地突出目標特征點。例如，圖 （ａ）、（ｂ）所示的十字絲目標相當模糊，而經(jīng)過圖（C）的十字絲模板相關(guān)濾波后，可形成明顯的十字絲中心特征點圖（d）。
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