[發明專利]一種適用于幀間的圖像穩像方法

有效

• 申請號: 201310303092.6
• 申請日: 2013-07-18
• 公開（公告）號: CN103428408A
• 公開（公告）日: 2013-12-04
• 發明（設計）人: 許廷發;張文琴;徐磊;閆輝;王洪慶
• 申請（專利權）人: 北京理工大學;忻州職業技術學院
• 主分類號: H04N5/14
• 分類號: H04N5/14;H04N7/26
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 付雷杰;仇蕾安

技術領域

本發明涉及圖像穩像技術領域，具體涉及一種適用于幀間的圖像穩像方法。

背景技術

電子穩像是集電子學、計算機、圖像識別等技術于一體，確定圖像序列幀間映射關系并進行補償的新一代序列圖像穩定技術，旨在消除視頻序列中的隨機運動。電子穩像技術的研究始于20世紀80年代中期。目前，穩像技術廣泛應用于機器人遠程遙控系統、無人車輛導航系統、視頻偵察系統、導彈電視制導系統以及車載火控系統中的觀瞄系統等，是電視精確制導、目標檢測與跟蹤的關鍵預處理技術，是移動成像系統不可缺少的一種重要視頻增強技術。

電子穩像關鍵技術包括運動估計和運動校正。運動估計是提取由攝像機引起的場景背景的視在運動，即全局運動；而運動校正對全局運動區分為意向運動分量和隨機運動分量，運用運動濾波算法消除隨機運動分量的影響，計算補償分量并進行補償。

電子穩像運動估計技術目前研究最多的是基于圖像塊的方法和基于圖像特征的方法。傳統的基于圖像塊的方法基于全匹配搜索算法，計算量大，效率較低，一般來說，很難做到實時地穩像處理，在此基礎上發展而成的圖像代表點匹配算法在一定程度上減少了運算量，但是由于代表點是確定的,并非圖像上有明顯特征的點，因此對圖像的變化不敏感，而且這兩種方法存在共同的缺點，即只能針對平移運動。傳統的基于圖像特征的方法需要選取具有明顯特征的點，受圖像變化影響小，可以實現幀間的平移和旋轉運動補償，但是當特征過于集中于局部區域時,特征誤匹配率高；且容易把局部物體的運動當成全局運動造成錯誤補償。

此外，目前電子穩像的運動估計模型大多針對平移運動，而實際應用環境往往較為復雜，包含平移、水平掃動、垂直掃動、旋轉、縮放等多種情況，平移運動模型不能完整地描述攝像機的運動特征。

綜上所述，現有的電子穩像技術存在以下缺點：

（1）具有代表性的兩大運動估計算法分別存在計算復雜、對圖像變化不敏感和誤匹配率高、易造成錯誤補償的不足。

（2）運動模型簡單，不能準確描述實際運動情況，適用性較差。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種適用于幀間的圖像穩像方法，能夠有效消除視頻序列中的圖像幀間晃動，改善圖像質量，同時具有更廣泛的適用性。

本發明的一種適用于幀間的圖像穩像方法，包括如下步驟：

步驟一：對當前幀圖像提取視覺敏感點，基于視覺敏感點將圖像劃分為若干個感興趣的區域，具體方法如下：

S101：將當前幀圖像劃分成7×7大小的區域，并計算每個區域的平均灰度值：

S102：搜索局部最大值點：

針對S101中劃分的每一個區域，選取該區域的中心點作為鄰域中心點，以3×3為鄰域范圍，判斷該區域的平均灰度值是否大于或者等于鄰域范圍內的平均灰度值：如果是，則該區域中心點為局部最大值點，如果否，則該區域中心點不是局部最大值點；最后得到的N個局部最大值點定義為視覺敏感點；

S103：對感興趣特征區域的標記及區域劃分：

對S102中搜索到的每一個視覺敏感點按順序進行標記；然后將當前幀圖像劃分為N個感興趣區域，并確保每個感興趣區域有且只有一個視覺敏感點；

步驟二：針對步驟一對當前幀圖像劃分的每一個感興趣區域，采用SURF算法提取該感興趣區域內的特征點，然后與參考幀圖像中對應感興趣區域內的特征點進行匹配，計算得到該感興趣區域的對應特征點的運動參數，采用上述方法遍歷當前幀圖像的所有感興趣區域，得到每個感興趣區域的局部運動量；所述局部運動量包括8個當前幀相對于參考幀的運動參數，即為m₀～m₇：其中m₀表示尺度、m₁,m₃,m₄表示旋轉量，m₂和m₅分別表示水平方向和垂直方向的平移量，m₆和m₇分別表示水平和垂直方向的變形量；

步驟三：針對步驟二獲得的N組局部運動量中的每一個運動參數分別求均值，得到表征全局運動量的運動參數

步驟四：采用步驟一至步驟三的方法對獲得的原始視頻序列中的多個圖像進行處理，分別得到全局運動量，然后采用遞歸Kalman濾波方法對全局運動量按照到達的時間順序進行序貫濾波處理，得到經過濾波處理的八個參數后組成圖像幀間透射變換關系矩陣，然后將該矩陣進行逆變換，得到逆矩陣將該逆矩陣與原圖像做乘積運算，得到穩定的圖像。