[發明專利]一種基于多源視頻采集端的圖像處理方法

在審

• 申請號: 202211222906.9
• 申請日: 2022-10-08
• 公開（公告）號: CN115619689A
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 劉兵兵
• 申請（專利權）人: 南京紅薯網絡科技有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/13;H04N5/265
• 代理公司: 北京中知音諾知識產權代理事務所(普通合伙) 13138
• 代理人: 張童

1.一種基于多源視頻采集端的圖像處理方法，其特征在于：包括：

步驟一：應圖像處理請求，獲取多源視頻采集端同時刻采集的多源圖像，并進行圖像配準處理；

步驟二：識別配準后的多源圖像中的邊緣輪廓并獲取標準場景輪廓，根據標準場景輪廓獲取多源圖像的實際場景邊界和實際目標物邊界；

步驟三：根據實際場景邊界，在配準后的多源圖像的N個位置分別獲取多源采樣圖塊，并通過融合模型獲取N個多源采樣圖塊的融合參數，其中N為正整數；

步驟四：根據融合參數對N個多源采樣圖塊進行融合處理獲得N個融合圖像塊；計算每一融合圖像塊的清晰值；

步驟五：根據N個融合圖像模塊以及對應的清晰值和位置，獲取預估清晰值；當預估清晰值大于等于設定清晰值時，確定融合參數；當預估清晰值小于設定清晰值時，調整融合參數，返回步驟四；重復步驟四到步驟五直至確定融合參數；

步驟六：根據該融合參數對配準后的多源圖像進行融合處理獲取融合圖像。

2.如權利要求1所述的一種基于多源視頻采集端的圖像處理方法，其特征在于：根據標準場景輪廓獲取多源圖像的實際場景邊界，包括：

多源圖像的每一源圖像均對應有邊緣輪廓，標準場景輪廓中根據每一源圖像均有對應的場景邊緣輪廓；

比對每一源圖像的邊緣輪廓與對應場景邊緣輪廓后，獲取每一源圖像對應的場景邊緣和目標物邊緣；

結合多源圖像的多個場景邊緣和目標物邊緣，獲取實際場景邊界和目標物邊界。

3.如權利要求1所述的一種基于多源視頻采集端的圖像處理方法，其特征在于：根據實際場景邊界，在配準后的多源圖像的N個位置分別獲取多源采樣圖塊，包括：

根據實際場景邊界，確定多源圖像的場景區域，并沿實際場景邊界在場景區域上N個位置按預設大小截取N個多源采樣圖塊。

4.如權利要求1所述的一種基于多源視頻采集端的圖像處理方法，其特征在于：并通過融合模型獲取N個多源采樣圖塊的融合參數，包括：

隨機在N個多源采樣圖塊中選取三個多源采樣圖塊；并分別對三個多源采樣圖塊進行分解獲得三組數據，每組數據均包括高頻信號和低頻信號；分別將每組數據的高頻信號和低頻信號輸入融合模型，獲取高頻信號和低頻信號的信號權重；計算三組信號權重的平均值，并作為N個多源采樣圖塊的融合參數。

5.如權利要求4所述的一種基于多源視頻采集端的圖像處理方法，其特征在于：計算每一融合圖像塊的清晰值，包括：

步驟S1，在預設的標準灰度圖像中，根據融合圖像塊的位置獲取其對應的標準灰度塊，根據標準灰度塊獲取若干灰度邊緣位置，并對融合圖像塊中對應位置進行灰度處理；

步驟S2，計算每一灰度邊緣的垂直方向的灰度變化率；

步驟S3，根據融合圖像塊的所有邊緣及其對應的灰度變化率，獲取清晰值。

6.如權利要求2所述的一種基于多源視頻采集端的圖像處理方法，其特征在于：根據N個融合圖像模塊以及對應的清晰值和位置，獲取預估清晰值，包括：

獲取每一融合圖像模塊的中心位置與相鄰目標物邊界中心的距離L，然后根據距離L確定對應融合圖像模塊對應的權重值；當L小于預設值一時，其權重值為A1；當L大于等于預設值一且小于預設值二時，其權重值為A2，當L大于等于預設值二時，其權重值為A3，其中A1+A2+A3＝1，且A1A2A3；

然后根據如下公式：

其中，YGQ為預估清晰值，DRD_i為灰度變化率，A_i為權重值，包括A1、A2以及A3；N為大于1的正整數；

獲取預估清晰值。

7.如權利要求1所述的一種基于多源視頻采集端的圖像處理方法，其特征在于：在所述多源視頻采集端的采集區域內設置多個參照物，每一參照物在采集區域內位置固定，且包括多個不同方向的邊緣；步驟三中，獲取若干參照物在實際場景邊界內部分，并根據參照物邊緣的位置隨機截取N個多源采樣圖塊。