[發(fā)明專利]基于灰度線性建模的序列圖像抖動(dòng)量計(jì)算方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310601345.8
• 申請日: 2013-11-25
• 公開（公告）號: CN103559722A
• 公開（公告）日: 2014-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯晴宇;張慧莉
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于灰度線性建模的序列圖像抖動(dòng)量計(jì)算方法，其特征在于所述方法為：

步驟1：對輸入序列圖像進(jìn)行參考幀和待配準(zhǔn)幀選定；

步驟2：在參考幀內(nèi)搜索梯度最大塊；

步驟3：對步驟2中梯度最大塊的像素灰度進(jìn)行線性建模；

步驟4：根據(jù)待配準(zhǔn)幀各像素點(diǎn)灰度值以及所建線性模型計(jì)算待配準(zhǔn)幀相對參考幀的抖動(dòng)量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于灰度線性建模的序列圖像抖動(dòng)量計(jì)算方法，其特征在于所述步驟1中，存在抖動(dòng)的序列圖像中的第1幀圖像為參考幀，其余幀相對參考幀存在抖動(dòng)，為待配準(zhǔn)幀。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于灰度線性建模的序列圖像抖動(dòng)量計(jì)算方法，其特征在于所述步驟2中，梯度最大塊的定義為：計(jì)算參考幀圖像的梯度圖像，將大于圖像梯度最大值4/5的梯度對應(yīng)的像素邏輯值標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0，形成的圖像稱為邏輯值圖像，然后選擇適當(dāng)大小的窗口在邏輯值圖像滑動(dòng)，含1最多的窗口對應(yīng)的塊稱為梯度最大塊。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于灰度線性建模的序列圖像抖動(dòng)量計(jì)算方法，其特征在于所述步驟2中，通過比較滑動(dòng)窗口中的最大值來確定梯度最大塊的位置。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于灰度線性建模的序列圖像抖動(dòng)量計(jì)算方法，其特征在于所述步驟3中，對步驟2中梯度最大塊對應(yīng)的參考幀圖像塊B0進(jìn)行灰度線性建模的過程如下：

步驟3-1，對于(i，j)位置的像素1≤i≤p，1≤j≤q)，利用下式對該像素的灰度值建模：

B~0(i+k,j+m)=aij+gij·m+hij·k;]]>

其中，{(k，m)＝(0，0)，(0，-1)，(0，+1)，(-1，0)，(+1，0)}，(a_ij，g_ij，h_ij)為對每個(gè)像素建立的模型的三個(gè)參數(shù)；

步驟3-2，通過下式利用最小二乘法計(jì)算每個(gè)像素模型的三個(gè)參數(shù)a_ij，g_ij，h_ij的估計(jì)值

(a^ij,g^ij,h^ij)=argminaij,gij,hijΣk,m[B0(i+k,j+m)-B~0(i+k,j+m)]2=argminaij,gij,hijΣk,m[B0(i+k,j+m)-(aij+gij·m+hij·k)]2;]]>

其中B₀(i+k，j+m)表示(i+k，j+m)位置處的像素灰度值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于灰度線性建模的序列圖像抖動(dòng)量計(jì)算方法，其特征在于所述步驟4中，根據(jù)待配準(zhǔn)幀各像素灰度值以及所建線性模型計(jì)算抖動(dòng)量的過程為：

步驟4-1，B₀在參考幀圖像中的位置由步驟2已知，將在其余序列幀圖像中同樣位置處的圖像塊記為B_n(n為幀序數(shù)，n＝1，2，...N)；

步驟4-2，假設(shè)B_n相對于B₀在x，y方向的抖動(dòng)量分別為那么的估計(jì)值由下式計(jì)算得到：

(δ^xn,δ^yn)=argmin(δxn,δyn)Σi=1pΣj=1q[Bn(i,j)-(a^ij+g^ijδyn+h^ijδxn)];2]]>

B_n(i，j)-B_n中位于(i，j)位置的像素灰度值。