[發(fā)明專利]一種基于MSER區(qū)域匹配和低秩矩陣分解的海面圖像穩(wěn)像方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011242901.3
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112288655B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王歡;馬云飛
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/13
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 岑丹

1.一種基于MSER區(qū)域匹配和低秩矩陣分解的海面圖像穩(wěn)像方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、使用Hough變換算法檢測海面圖像中的海天線；

步驟2、使用MSER方法對齊圖像，具體步驟為：

步驟21、對圖像的海面部分進(jìn)行MSER特征檢測，獲得當(dāng)前幀中的MSER特征塊；

步驟22、對下一幀圖像按步驟21進(jìn)行MSER特征檢測獲得MSER特征塊，并計算兩幀圖像中MSER特征塊的誤差；

步驟23、選擇誤差最小的三對MSER特征塊作為特征匹配塊，取三對特征匹配塊中MSER區(qū)域中心水平坐標(biāo)差的平均值作為當(dāng)前幀相對于參考幀運(yùn)動估計，并按照此運(yùn)動估計平移當(dāng)前幀；

步驟3、對步驟2平移后的當(dāng)前幀圖像使用低秩矩陣分解方法進(jìn)行穩(wěn)像，步驟為：

步驟31、將視頻每一幀作為圖像輸入，設(shè)置形變參數(shù)初始值τ₁,…,τ_n；

步驟32、計算關(guān)于τ的雅可比矩陣：

步驟33、變形并歸一化圖像矩陣：

步驟34、求解線性凸優(yōu)化問題；

式中，Δτ為形變參數(shù)變化量、A^*,E^*,Δτ^*時本次迭代的A,E,Δτ的解，λ為用于權(quán)衡解與誤差的稀疏性的參量，A為低秩矩陣；

步驟35、更新形變參數(shù)τ←τ+Δτ^*，不收斂時回到步驟32，否則進(jìn)行步驟36；

步驟36、將處理后的圖像序列合成為視頻輸出。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于MSER區(qū)域匹配和低秩矩陣分解的海面圖像穩(wěn)像方法，其特征在于，使用Hough變換算法檢測海面圖像中的海天線的具體步驟為：

步驟11、以圖像中天空與海面灰度值的平均值作為閾值對圖像進(jìn)行二值化；

步驟12、使用Canny方法進(jìn)行邊緣檢測；

步驟13、根據(jù)Canny方法 檢測出的邊緣進(jìn)行Hough直線檢測；

步驟14、在候選直線中搜索長度在設(shè)置閾值以上且左端最靠上的直線選為當(dāng)前幀的海天線；

步驟15、以將海天線旋轉(zhuǎn)至水平位置為基準(zhǔn)旋轉(zhuǎn)圖像，以將海天線平移到圖像中心高度位置為基準(zhǔn)平移圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于MSER區(qū)域匹配和低秩矩陣分解的海面圖像穩(wěn)像方法，其特征在于，對圖像的海面部分進(jìn)行MSER特征檢測的具體步驟包括：以[0,255]為閾值對圖像進(jìn)行二值化，檢測在閾值上升過程中面積變化低于閾值的連通域，將圖像反轉(zhuǎn)后再進(jìn)行一次二值化和搜索連通域的操作，選擇其中面積為總圖像1/5000到1/50的區(qū)域作為當(dāng)前幀的MSER特征塊。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于MSER區(qū)域匹配和低秩矩陣分解的海面圖像穩(wěn)像方法，其特征在于，參考幀中的第i塊和當(dāng)前幀中的第j塊之間的誤差計算公式為

其中，α代表MSER橢圓區(qū)域長軸與水平方向的夾角，s代表區(qū)域面積，l代表區(qū)域長軸與短軸長度比，x代表水平方向坐標(biāo)，γ是經(jīng)驗系數(shù)。