[發(fā)明專利]一種基于運動區(qū)域圖像清晰度的多模視頻圖像配準方法

有效

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• 申請日: 2018-08-25
• 公開（公告）號: CN109285183B
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發(fā)明（設計）人: 張俊舉;朱凱;李英杰;馮英旺;涂友鋼;陳軍;沈玉姣;周園松
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/187
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 馬魯晉

1.一種基于運動區(qū)域圖像清晰度的多模視頻圖像配準方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、分別獲取可見光視頻序列、紅外視頻序列中的運動目標區(qū)域模板，并分別記為CCD'、IR；

步驟2、分別構建可見光視頻序列、紅外視頻序列的匹配特征點集M、N；具體為：

步驟2-1、取j為1，采集圖像幀數(shù)的閾值為T，隨機選取起始采集幀k；

步驟2-2、采集第k幀可見光圖像、第k幀紅外圖像，并分別獲取第k幀可見光圖像、第k幀紅外圖像中各個目標的頂點數(shù)p_j、q_j；

步驟2-3、比較p_j與q_j，若p_j≠q_j，則令k＝k+a，并返回步驟2-2；若p_j＝q_j，則執(zhí)行步驟2-4；

步驟2-4、將第k幀可見光圖像中各個目標的頂點作為該k幀可見光圖像的匹配特征點集，記為將第k幀紅外圖像中各個目標的頂點作為該k幀紅外圖像的匹配特征點集，記為之后令j＝j+1；

步驟2-5、判斷j與T的大小，若j≤T，則令k＝k+a，重復執(zhí)行步驟2-2至步驟2-4；若j＞T，執(zhí)行步驟2-6；

步驟2-6、由步驟2-1至步驟2-5構建可見光視頻序列、紅外視頻序列的特征點集M、N分別為：

步驟3、根據(jù)特征點集M、N，求取可見光視頻序列、紅外視頻序列中的運動目標區(qū)域粗配準的最佳矩陣H_cp；

步驟4、通過運動目標區(qū)域粗配準的最佳矩陣H_cp對CCD'、IR進行配準，獲得運動目標區(qū)域粗配準后的IR，記為IR'；

步驟5、通過求取IR'的全局清晰度，獲取可見光視頻序列、紅外視頻序列中的運動目標區(qū)域精配準的最佳矩陣H_jp；

步驟6、將步驟1中獲取的IR經(jīng)過H_jp變換后映射到CCD'上，獲得最終的配準融合圖像。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于運動區(qū)域圖像清晰度的多模視頻圖像配準方法，其特征在于，步驟1中所述分別獲取可見光視頻序列、紅外視頻序列中的運動目標區(qū)域模板，具體為：

步驟1-1、分別從可見光視頻序列、紅外視頻序列中隨機采集M'幀連續(xù)圖像；

步驟1-2、遍歷步驟1-1采集到的所有圖像，提取運動種子點并構建運動種子點集N'；

步驟1-3、將運動種子點集N'中所有運動種子點的像素值置為1，獲得運動區(qū)域二值圖像；

步驟1-4、通過n₂×n₂的濾波器對步驟1-3獲得的運動區(qū)域二值圖像進行濾波，獲得最終的運動區(qū)域二值圖像，即為運動目標區(qū)域模板；其中n₂大于1且為奇數(shù)。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于運動區(qū)域圖像清晰度的多模視頻圖像配準方法，其特征在于，步驟1-2所述提取運動種子點并構建運動種子點集N'，具體為：

步驟1-2-1、計算每個像素點在M'幀圖像中R、G、B三個通道的亮度變化值；

步驟1-2-2、判斷每個像素點對應的R、G、B三個通道的亮度變化值與設定的閾值T'的關系，若像素點對應的R、G、B三個通道中任意一個通道的亮度變化值大于閾值T'，則該像素點為運動種子點；反之，該像素點為背景點；

步驟1-2-3、將步驟1-2-2獲得的所有運動種子點構建為運動種子點集N'。