[發(fā)明專利]一種基于視頻的攝像機(jī)抖動(dòng)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310599494.5
• 申請(qǐng)日: 2013-11-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103679750A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳黎;聶暉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢東智科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/20
• 分類號(hào): G06T7/20
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 王丹

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及攝像機(jī)抖動(dòng)檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于視頻的攝像機(jī)抖動(dòng)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

????攝像機(jī)安裝不穩(wěn)定時(shí)會(huì)有抖動(dòng)。針對(duì)電子（數(shù)字）穩(wěn)像，很多文章提出了方法，例如塊匹配的方法，灰度投影的方法，基于二值位平面信息的方法，相位相關(guān)的方法，F(xiàn)ourier-Mellin域相位相關(guān)的方法，基于圓形塊匹配的方法，特征跟蹤的方法等。

有人提出一種基于特征點(diǎn)跟蹤的穩(wěn)像算法。該算法用SUSAN算子從參考幀圖像中提取出一組特征點(diǎn)，然后在后繼幀中進(jìn)行基于Kalman濾波的特征點(diǎn)的跟蹤。但是SUSAN算子中存在閾值難以確定的困難。有人提出一種分層位平面匹配的快速全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，算法充分利用多分辨率思想，在每一層選用不同位平面進(jìn)行匹配以找到運(yùn)動(dòng)矢量。但是這種方法存在誤匹配概率較高，抗噪聲能力較差的弱點(diǎn)。

針對(duì)以上困難，本發(fā)明選取灰度投影特征，求其相關(guān)性得到運(yùn)動(dòng)矢量，有效克服了閾值選取的問(wèn)題，使用PCA計(jì)算位移主矢量方向，再利用運(yùn)動(dòng)矢量在位移主矢量方向上投影的關(guān)系，判斷其抖動(dòng)性，有效利用了其統(tǒng)計(jì)特性，提高了抗噪聲能力，減少了誤報(bào)率。

PCA是Principal?component?analysis的縮寫，中文翻譯為主元分析。它是一種對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的技術(shù)，最重要的應(yīng)用是對(duì)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化。正如它的名字：主元分析，這種方法可以有效的找出數(shù)據(jù)中最“主要”的元素和結(jié)構(gòu)，去除噪音和冗余，將原有的復(fù)雜數(shù)據(jù)降維，揭示隱藏在復(fù)雜數(shù)據(jù)背后的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)。它的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單，而且無(wú)參數(shù)限制，可以方便的應(yīng)用與各個(gè)場(chǎng)合。因此應(yīng)用極其廣泛，從神經(jīng)科學(xué)到計(jì)算機(jī)圖形學(xué)都有它的用武之地。被譽(yù)為應(yīng)用線形代數(shù)最有價(jià)值的結(jié)果之一。本文將使用PCA做特征方向提取。

PCA步驟：

(1)??對(duì)所有訓(xùn)練向量x_i求均值向量u；

(2)??令A(yù)=[x₁-u,?x₂-u,…,?x_n-u],則C=A*A^T為協(xié)方差矩陣；

(3)??求C的前m個(gè)特征值(絕對(duì)值最大的)對(duì)應(yīng)的特征向量y₁,y₂,…,y_m,它們互不相關(guān)且正交,且是單位向量。這些特征向量是x_i對(duì)應(yīng)樣本點(diǎn)最離散的方向。

(4)??對(duì)任意一個(gè)向量V,計(jì)算它到各個(gè)特征向量上的投影。

Z=V-u

Z≈b₁?y₁+?b₂?y₂+?…+?b_m?y_m

其中b_i=y_i^T*Z

用向量（b₁,b₂,?…,b_m）表示V。

?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中視頻監(jiān)控圖像因?yàn)閿z像頭安裝桿受到外力作用，產(chǎn)生的上下抖動(dòng)的視頻現(xiàn)象，提供一種自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：一種基于視頻的攝像機(jī)抖動(dòng)檢測(cè)方法，包括以下步驟：

1）獲取連續(xù)N幀圖像，分別將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，每張圖像均勻劃分成b*b個(gè)子塊；

2）計(jì)算每一子塊在水平方向和豎直方向上灰度投影；

3）計(jì)算N幀圖像各子塊與第一幀圖像對(duì)應(yīng)子塊投影的相關(guān)系數(shù)，取相關(guān)系數(shù)最大的位移量作為當(dāng)前幀的位移矢量V_i(i=1,…N)；

4）通過(guò)PCA法計(jì)算連續(xù)N幀圖像位移矢量V_i(i=1,…N)的位移主矢量方向????????????????????????????????????????????????，此矢量方向?yàn)閳D像主要運(yùn)動(dòng)方向；

5）計(jì)算N幀圖像每相鄰兩幀圖像對(duì)應(yīng)子塊投影的相關(guān)系數(shù)，取相關(guān)系數(shù)最大的位移量作為當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)矢量M_i(i=1,…N)；

6）將N幀圖像各子塊的運(yùn)動(dòng)矢量M_i(i=1,…N)投影到主矢量方向；

7）分別統(tǒng)計(jì)各子塊位移主矢量方向上的運(yùn)動(dòng)矢量投影，若投影為正且投影幅值大于1的矢量個(gè)數(shù)和投影為負(fù)且投影幅值大于1的矢量個(gè)數(shù)均大于等于一定閾值，則判定該子塊存在抖動(dòng)，否則判定該子塊不存在抖動(dòng)；