[發明專利]基于灰度積分投影互相關函數特征的運動參數估計方法

有效

• 申請號: 201410176256.8
• 申請日: 2014-04-28
• 公開（公告）號: CN103955930B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發明（設計）人: 王雙慶;李宏生;邢建春;王平;孫亮
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;H04N19/51
• 代理公司: 南京理工大學專利中心32203
• 代理人: 朱顯國

1.一種基于灰度積分投影互相關函數特征的運動參數估計方法，采用平移運動模型，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，將目標圖像劃分為N×N個同等大小矩形分塊，并對每個分塊進行灰度積分投影，確定每個分塊灰度積分投影的方差，遴選方差較大的R個區域作為備選區域，R為整數且2≤R≤N；

步驟2，對連續兩幀目標圖像中備選區域的灰度積分投影進行互相關運算，確定互相關函數極值點的二階導數，對灰度積分投影的方差和互相關函數極值點的二階導數進行加權求和，獲得各個備選區域的優劣因子，將優劣因子降序排列，選擇排列靠前的Q個區域作為優質區域，其中Q≤R；

步驟3，分別對所得的優質區域進行局部運動參數估計，獲得每個區域在X軸或Y軸方向的平移運動參數，再對各個優質區域的局部運動參數進行加權求和獲得全局運動參數。

2.根據權利要求1所述的基于灰度積分投影互相關函數特征的運動參數估計方法，其特征在于，步驟1所述將目標圖像劃分為N×N個同等大小矩形分塊，并對每個分塊進行灰度積分投影，確定每個分塊灰度積分投影的方差，遴選方差較大的R個區域作為備選區域，具體過程如下：

(1.1)將目標圖像劃分為N×N個大小相等的矩形分塊，其中N為整數且N≥2；

(1.2)對每個分塊進行灰度積分投影，如式(1)所示：

Colk,(p,q)(j)=ΣiGk,(p,q)(i,j)Rowk,(p,q)(i)=ΣjGk,(p,q)(i,j)---(1)]]>

式中，G_k,(p,q)(i,j)為第k幀目標圖像第(p,q)分塊子圖像的灰度矩陣，(p,q)表示第p行第q列的子區域，i為矩陣的橫坐標、j為矩陣的縱坐標，Col_k,(p,q)(j)為第k幀目標圖像第(p,q)分塊子圖像第j列的灰度積分投影、Row_k,(p,q)(i)為第k幀目標圖像第(p,q)分塊子圖像第i行的灰度積分投影；

確定每個分塊灰度積分投影的方差，如式(2)所示：

ZM=1MΣt=1MZk,(p,q)(t)σ2=1M-1Σt=1M(Zk,(p,q)(t)-ZM)2,Z=x,y---(2)]]>

式中，Z_k,(p,q)(t)為第k幀目標圖像第(p,q)分塊子圖像的灰度積分投影，Z_M為第k幀目標圖像第(p,q)分塊子圖像的灰度積分投影均值，M為第k幀目標圖像第(p,q)分塊子圖像的灰度積分投影元素個數，σ²為第k幀目標圖像第(p,q)分塊子圖像的灰度積分投影的方差，Z＝x表示行灰度積分投影、Z＝y表示列灰度積分投影；

(1.3)以灰度積分投影的方差大小對這些分塊排序，遴選方差較大的R個區域作為備選區域，R為整數且2≤R≤N。