[發(fā)明專利]一種快速圖像電子穩(wěn)定方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210091030.9
• 申請日: 2012-03-31
• 公開（公告）號(hào): CN102637295A
• 公開（公告）日: 2012-08-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曾建平;孫楠
• 申請（專利權(quán)）人: 北京智安邦科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T7/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理，特別涉及圖像電子穩(wěn)定方法及裝置。

背景技術(shù)

在視頻監(jiān)控中，由于環(huán)境因素的影響，例如大風(fēng)天氣或者地面震動(dòng)，攝像頭輸出的視頻圖像存在抖動(dòng)現(xiàn)象，因此需要一種方法消除這種抖動(dòng)，使圖像穩(wěn)定，以改善監(jiān)控質(zhì)量。另外在智能視頻監(jiān)控中，背景建模技術(shù)要求監(jiān)控場景的背景是靜止的，圖像的抖動(dòng)會(huì)降低背景模型的性能，因此在建模視頻圖像的背景前進(jìn)行圖像的電子穩(wěn)定是一個(gè)必要的步驟。

申請?zhí)枮?00610100522.4的中國專利提出了一種光學(xué)圖像穩(wěn)定器，其通過移動(dòng)圖像穩(wěn)定光學(xué)元件以抵消圖像抖動(dòng)；申請?zhí)枮?00880120628.8的中國專利提出了一種基于塊的圖像穩(wěn)定方法，該方法通過計(jì)算圖像的塊運(yùn)動(dòng)向量，使用塊運(yùn)動(dòng)向量來內(nèi)插或外插個(gè)別像素或像素子塊的運(yùn)動(dòng)向量，通過平均化第一圖像的像素中的每一者與第二圖像的對應(yīng)于由多個(gè)運(yùn)動(dòng)向量指示的位置的像素而平均化所述第一和第二圖像。但上述方法仍存在一定問題。

綜上所述，目前迫切需要提出一種能簡單、有效的圖像電子穩(wěn)定方法及裝置。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于實(shí)現(xiàn)快速圖像電子穩(wěn)定。

為達(dá)到上述目的，按照本發(fā)明的第一個(gè)方面，提供了一種快速圖像電子穩(wěn)定方法，該方法包括步驟：

第一步驟，將參考圖像分塊，計(jì)算每個(gè)圖像塊的紋理特征，根據(jù)紋理特征獲取基準(zhǔn)圖像塊；?

第二步驟，在當(dāng)前圖像內(nèi)搜索基準(zhǔn)圖像塊的匹配區(qū)域，根據(jù)匹配區(qū)域估算圖像的相對位移。

其中，第一步驟中所述將參考圖像???????????????????????????????????????????????分塊：將參考圖像網(wǎng)格化劃分成16﹡16共256個(gè)圖像塊，。

第一步驟中所述計(jì)算每個(gè)圖像塊的紋理特征包括：

計(jì)算紋理豐富性特征包括：首先根據(jù)圖像塊在參考圖像上的位置，沿著8個(gè)方向各平移一個(gè)像素，即，以獲得8個(gè)子圖像；將圖像塊與上述8個(gè)方向的子圖像分別進(jìn)行差分，并將像素差分絕對值的累加值作為區(qū)域的相似度量；取上述8個(gè)相似度量的最小值作為紋理豐富性特征，即；

計(jì)算圖像匹配閾值，其公式如下，其中。

第一步驟中所述根據(jù)紋理特征獲取基準(zhǔn)圖像塊包括：使用紋理豐富性特征將圖像塊按照從大到小的順序排序；選取前個(gè)圖像塊，作為基準(zhǔn)圖像塊，。

第二步驟中所述在當(dāng)前圖像內(nèi)搜索基準(zhǔn)圖像塊的匹配區(qū)域包括：在當(dāng)前圖像對應(yīng)位置的8*8鄰域內(nèi)，遍歷搜索與基準(zhǔn)圖像塊匹配的區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域的相似度量，并以相似度量最小的區(qū)域作為匹配區(qū)域，記錄匹配區(qū)域與基準(zhǔn)圖像塊的相對位移量和匹配相似度量；若匹配相似度量﹤圖像匹配閾值，則認(rèn)為基準(zhǔn)圖像塊搜索匹配成功。

第二步驟中所述根據(jù)匹配區(qū)域估算圖像的相對位移包括：統(tǒng)計(jì)與基準(zhǔn)圖像塊匹配成功的匹配區(qū)域的數(shù)目；若匹配成功的匹配區(qū)域數(shù)目≥第一閾值T1，則使用RANSAC算法，根據(jù)匹配成功的匹配區(qū)域的相對位移量來估算圖像的相對位移，若匹配成功的匹配區(qū)域數(shù)目＜第一閾值T1，則繼續(xù)根據(jù)與下一個(gè)基準(zhǔn)圖像塊匹配成功的匹配區(qū)域，來估算圖像的相對位移，直到所有的基準(zhǔn)圖像塊都搜索完畢；輸出圖像的相對位移。其中，第一閾值T1∈[5,7]。

按照本發(fā)明的快速圖像電子穩(wěn)定方法還可以包括：

第三步驟，根據(jù)圖像的相對位移，校正視頻圖像。

按照本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種快速圖像電子穩(wěn)定裝置，該裝置包括：

基準(zhǔn)圖像塊獲取單元，用于將參考圖像分塊，計(jì)算每個(gè)圖像塊的紋理特征，根據(jù)紋理特征獲取基準(zhǔn)圖像塊；

相對位移計(jì)算單元，用于在當(dāng)前圖像內(nèi)搜索基準(zhǔn)圖像塊的匹配區(qū)域，根據(jù)匹配區(qū)域估算圖像的相對位移。

所述基準(zhǔn)圖像塊獲取單元包括：

參考圖像分塊模塊，用于將參考圖像網(wǎng)格化劃分成16﹡16共256個(gè)圖像塊，；

圖像塊的紋理特征計(jì)算模塊，用于計(jì)算紋理豐富性特征和圖像匹配閾值；

根據(jù)紋理特征獲取基準(zhǔn)圖像塊模塊，用于使用紋理豐富性特征將圖像塊按照從大到小的順序排序；選取前個(gè)圖像塊，作為基準(zhǔn)圖像塊，。

其中，圖像塊的紋理特征計(jì)算模塊中所述計(jì)算紋理豐富性特征包括：首先根據(jù)圖像塊在參考圖像上的位置，沿著8個(gè)方向各平移一個(gè)像素，即，以獲得8個(gè)子圖像；將圖像塊與上述8個(gè)方向的子圖像分別進(jìn)行差分，并將像素差分絕對值的累加值作為區(qū)域的相似度量；取上述8個(gè)相似度量的最小值作為紋理豐富性特征，即。

圖像塊的紋理特征計(jì)算模塊中所述計(jì)算圖像匹配閾值，其公式如下，其中。