專利名稱：一種電子穩(wěn)像的方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電子穩(wěn)像的方法及裝置。
背景技術(shù)：
攝像機(jī)在很多場(chǎng)合下會(huì)出現(xiàn)抖動(dòng)，尤其是使用高倍放大的鏡頭的情況下。攝像機(jī)如果固定在建筑物或柱子上，當(dāng)有風(fēng)時(shí)會(huì)出現(xiàn)晃動(dòng)；如果安裝在機(jī)器(如車、飛機(jī)、船等)、加熱通風(fēng)設(shè)備、空調(diào)、PTZ云臺(tái)等所有震動(dòng)的場(chǎng)合上的攝像機(jī)則都會(huì)引起震動(dòng)，導(dǎo)致獲得的圖像信息不穩(wěn)定、模糊。而這種不穩(wěn)定的圖像對(duì)于觀察者會(huì)產(chǎn)生疲勞感，從而導(dǎo)致誤判和漏判；對(duì)于目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)則會(huì)導(dǎo)致漏警和虛警。所以，攝像系統(tǒng)的穩(wěn)像是一個(gè)十分重要的問題，特別是在長(zhǎng)焦距、高分辨率的監(jiān)視跟蹤系統(tǒng)中則更加突出。
現(xiàn)有通常采用的穩(wěn)像方法有三種，即主動(dòng)穩(wěn)像,被動(dòng)穩(wěn)像和電子穩(wěn)像。主動(dòng)穩(wěn)像是安裝陀螺穩(wěn)定平臺(tái)穩(wěn)定攝像系統(tǒng)，陀螺穩(wěn)定平臺(tái)主要是衰減低頻振動(dòng)。被動(dòng)穩(wěn)像是采用減振裝置來隔離載體的振動(dòng)，抑制高頻振動(dòng)對(duì)攝像機(jī)的影響。但是，由于高精度的陀螺穩(wěn)定平臺(tái)不僅結(jié)構(gòu)復(fù)雜，體積大、價(jià)格昂貴、功耗大，而且在有的場(chǎng)合無法使用。所以，提出一種新型的穩(wěn)定方法——電子穩(wěn)像技術(shù)來實(shí)現(xiàn)視頻的穩(wěn)定。數(shù)字化的電子穩(wěn)像與傳統(tǒng)的光學(xué)穩(wěn)像、機(jī)電結(jié)合的穩(wěn)像方法相比，電子穩(wěn)像具有易于操作、更精確、更靈活、體積小以及價(jià)格低、能耗小等特點(diǎn)，同時(shí)由于大規(guī)模集成電路技術(shù)的不斷提高，又便于實(shí)現(xiàn)設(shè)備的小型化。電子穩(wěn)像技術(shù)是綜合電子，計(jì)算機(jī)，數(shù)字信號(hào)處理等技術(shù)為一體的新一代實(shí)現(xiàn)圖像序列穩(wěn)定的技術(shù)。電子穩(wěn)像技術(shù)由于它本身具有的精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、功耗低、便于集成化等優(yōu)點(diǎn)，具有廣闊的發(fā)展前景。電子穩(wěn)像算法主要包括以下三個(gè)步驟1)運(yùn)動(dòng)估計(jì)，估計(jì)出當(dāng)前幀與前一幀間的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，得到全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)；2)運(yùn)動(dòng)濾波，對(duì)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行濾波，得出有意運(yùn)動(dòng)矢量和無意隨機(jī)運(yùn)動(dòng)矢量；3)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，利用濾波得到的補(bǔ)償參數(shù)對(duì)視頻序列進(jìn)行逐幀補(bǔ)償。其中，運(yùn)動(dòng)估計(jì)是電子穩(wěn)像的核心技術(shù)，其準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性直接影響著整個(gè)系統(tǒng)的性能。國(guó)內(nèi)外的研究人員進(jìn)行了廣泛而有益的探索，提出了各種各樣的運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)算法，這些方法大致分為基于像素值與基于特征兩類，基于像素值的方法容易受到光照變化和噪聲的影響，基于特征的方法在特征提取時(shí)花費(fèi)的計(jì)算量較大，這些方法都面臨著計(jì)算量和存儲(chǔ)量較大的缺點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的特征和優(yōu)點(diǎn)在下文的描述中部分地陳述，或者可從該描述顯而易見，或者可通過實(shí)踐本發(fā)明而學(xué)習(xí)。為克服現(xiàn)有技術(shù)電子穩(wěn)像方法存在的不足，本發(fā)明提供一種電子穩(wěn)像的方法和裝置，采用基于圖像感知哈希技術(shù)的電子穩(wěn)像方法，使得電子穩(wěn)像效率更高、性能更好。本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種電子穩(wěn)像的方法，包括下列步驟
SI.采集第一幀圖像數(shù)據(jù)，在圖像中選取至少兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列，將所得到的哈希序列進(jìn)行存儲(chǔ)，用于下一幀圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)；S2.讀取下一幀圖像數(shù)據(jù)，在當(dāng)前幀圖像中分別找到與所存儲(chǔ)的哈希序列匹配的區(qū)域位置；S3.選出匹配點(diǎn)對(duì)，利用選出的匹配點(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)；S4.對(duì)所得到的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)濾波；S5.利用濾波后的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)抖動(dòng)圖像進(jìn)行校正，獲得穩(wěn)定的視頻流。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，還包括下列步驟S6.在當(dāng)前幀的原圖像中選取至少兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列，將所 得到的哈希序列進(jìn)行存儲(chǔ)，替換上一幀圖像的感知哈希序列，用于下一幀圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，計(jì)算區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列的步驟如下al.將所述區(qū)域轉(zhuǎn)換成灰度圖；a2.計(jì)算灰度圖的梯度圖，并計(jì)算梯度圖的均值；a3.將該區(qū)域的每一個(gè)梯度值與梯度均值比較，如果梯度值大于或等于梯度均值，則哈希值為1，否則，哈希值為O ;遍歷該區(qū)域的每一個(gè)像素點(diǎn)做同樣的操作，即得該區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在該步驟S2中，在當(dāng)前幀圖像中找到與所存儲(chǔ)的哈希序列匹配的區(qū)域位置的步驟如下在當(dāng)前幀圖像中選取與所存儲(chǔ)的哈希序列對(duì)應(yīng)的上一幀圖像的區(qū)域附近的區(qū)域作為搜索范圍，在搜索范圍內(nèi)逐個(gè)像素移動(dòng)，計(jì)算各像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)域的哈希序列，再確定當(dāng)前幀圖像中的像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)域與所存儲(chǔ)的哈希序列對(duì)應(yīng)的上一幀圖像的區(qū)域的相似性，如果相似，則該像素點(diǎn)匹配成功，否則，認(rèn)為該像素點(diǎn)匹配失敗，繼續(xù)匹配下一個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)域，直到遍歷完整個(gè)搜索范圍。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，利用漢明距離比較兩個(gè)區(qū)域的哈希序列來度量?jī)蓚€(gè)區(qū)域的相似性。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在該步驟S3中，利用一致性算法去除運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)矢量，獲得適當(dāng)?shù)钠ヅ潼c(diǎn)對(duì)，再利用適當(dāng)?shù)钠ヅ潼c(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，利用仿射變換模型，利用適當(dāng)?shù)钠ヅ潼c(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在該步驟S4中，利用卡爾曼濾波對(duì)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行濾波，區(qū)別出人為的有意運(yùn)動(dòng)參數(shù)和隨機(jī)抖動(dòng)造成的運(yùn)動(dòng)參數(shù)；根據(jù)計(jì)算出來的隨機(jī)抖動(dòng)參數(shù)對(duì)抖動(dòng)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行校正，獲得穩(wěn)定的視頻流。根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供一種電子穩(wěn)像的裝置，包括哈希序列獲取模塊，其在采集的第一幀圖像中選取至少兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列，將所得到的哈希序列進(jìn)行存儲(chǔ)，用于下一幀圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)；匹配模塊，其讀取下一幀圖像數(shù)據(jù)，在當(dāng)前幀圖像中分別找到與所存儲(chǔ)的哈希序列匹配的區(qū)域位置；全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)計(jì)算模塊，其利用選出的好的匹配點(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)；運(yùn)動(dòng)濾波模塊，對(duì)所得到的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)濾波；
運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模塊，利用濾波后的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)抖動(dòng)圖像進(jìn)行校正，獲得穩(wěn)定的視頻流。采用本發(fā)明所述技術(shù)方案能消除視頻的隨機(jī)抖動(dòng)干擾。與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用本發(fā)明所述技術(shù)方案，不僅視頻穩(wěn)定的效果更好，而且極大地減少了計(jì)算量和存儲(chǔ)空間。通過閱讀說明書，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將更好地了解這些實(shí)施例和其它實(shí)施例的特征和方面。


下面通過參考附圖并結(jié)合實(shí)例具體地描述本發(fā)明，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和實(shí)現(xiàn)方式將會(huì)更加明顯，其中附圖所示內(nèi)容僅用于對(duì)本發(fā)明的解釋說明，而不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何意義上的限制，在附圖中圖I為本發(fā)明實(shí)施例的基于圖像感知哈希技術(shù)的電子穩(wěn)像流程圖； 圖2為本發(fā)明實(shí)施例的計(jì)算哈希序列的流程圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例的電子穩(wěn)像裝置的方框圖。
具體實(shí)施例方式哈希值是一段數(shù)據(jù)唯一且極其緊湊的二進(jìn)制值表示形式，它可以作為文件的唯一標(biāo)識(shí)而用于內(nèi)容的認(rèn)證，傳統(tǒng)的哈希函數(shù)在輕微改動(dòng)內(nèi)容的情況下，得到的哈希值會(huì)發(fā)生很大變化，因而可以用于內(nèi)容完整性的準(zhǔn)確認(rèn)證。對(duì)于圖像信號(hào)而言，由于認(rèn)證對(duì)象經(jīng)常通過一些常規(guī)處理(如有損壓縮、增強(qiáng)、加噪等)，這就要求認(rèn)證哈希具有一定的魯棒性，也就是說認(rèn)證哈希要保證對(duì)內(nèi)容變化的敏感性和對(duì)常規(guī)操作的魯棒性，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像信號(hào)的魯棒認(rèn)證。圖像感知哈希通過對(duì)圖像感知內(nèi)容和信息的提取，壓縮形成一個(gè)簡(jiǎn)短的摘要，用于標(biāo)識(shí)圖像內(nèi)容。由于感知哈希是基于圖像內(nèi)容生成的，所以對(duì)保持內(nèi)容的常規(guī)信號(hào)處理操作具有很好的魯棒性，同時(shí)內(nèi)容不同的圖像具有很好的區(qū)分性，因而可以作為圖像的身份標(biāo)志，用于實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的準(zhǔn)確識(shí)別。圖像哈希技術(shù)通過優(yōu)秀的算法可以將任意分辨率的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為幾百或幾千比特的二值序列，對(duì)于大計(jì)算量的圖像搜索來說，這就意味著極大地減少了搜索的時(shí)間，也降低了存儲(chǔ)空間。本實(shí)施例中基于圖像感知哈希技術(shù)的電子穩(wěn)像方法如下第一步視頻采集判斷輸入圖像是否為第一幀圖像，如果不是第一幀圖像，則進(jìn)入第二步；如果是第一幀圖像，計(jì)算該圖像的感知哈希序列，并儲(chǔ)存在模板數(shù)據(jù)庫中。計(jì)算圖像感知哈希序列包括下列步驟I、在輸入圖像中均勻選取至少兩個(gè)小區(qū)域均勻選取小區(qū)域能夠使得后續(xù)計(jì)算出來的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)更準(zhǔn)確，在實(shí)際操作中，優(yōu)選至少三個(gè)小區(qū)域。2、計(jì)算每個(gè)小區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列2. I將小區(qū)域轉(zhuǎn)換成灰度圖；2. 2計(jì)算灰度圖的梯度圖，并計(jì)算梯度圖的均值；
2.3獲得哈希序列將該區(qū)域的每一個(gè)梯度值與其梯度均值比較，如果梯度值大于或等于梯度均值，哈希值為1，否則，哈希值為0，遍歷該區(qū)域每一個(gè)像素點(diǎn)做同樣的操作，即得該區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列。3、將所有的哈希序列存儲(chǔ)到模板數(shù)據(jù)庫中，并返回第一步，讀取下一幀圖像數(shù)據(jù)。第二步哈希序列匹配 首先在當(dāng)前幀圖像中選取搜索范圍在當(dāng)前幀圖像中，以在待匹配的哈希序列所對(duì)應(yīng)的小區(qū)域位置為中心，預(yù)定值為邊長(zhǎng)所覆蓋的區(qū)域?yàn)樵摴Ｐ蛄袑?duì)應(yīng)的搜索范圍。再在對(duì)應(yīng)的搜索區(qū)域內(nèi)，逐個(gè)像素移動(dòng)。用步驟一中計(jì)算感知哈希序列的方法計(jì)算該像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)區(qū)域的哈希序列，再計(jì)算此哈希序列與模板數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的哈希序列之間的距離，如果小于或等于閾值，則認(rèn)為匹配成功，該像素點(diǎn)即為匹配的像素點(diǎn)，否則，認(rèn)為該點(diǎn)匹配失敗，繼續(xù)匹配下一個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)域，直到遍歷完整個(gè)搜索區(qū)域。第三步選出好的匹配點(diǎn)對(duì)計(jì)算哈希序列時(shí)所選取的小區(qū)域中，有的可能是運(yùn)動(dòng)物體，而運(yùn)動(dòng)物體對(duì)于整個(gè)算法是噪聲干擾，因此需要利用一致性算法去除運(yùn)動(dòng)物體的干擾，最終得到好的匹配點(diǎn)對(duì)。第四步計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)根據(jù)仿射變換模型，利用第三步驟中選出的好的匹配點(diǎn)，計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)。第五步運(yùn)動(dòng)濾波利用卡爾曼濾波對(duì)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行濾波，區(qū)別出人為有意運(yùn)動(dòng)矢量和隨機(jī)抖動(dòng)造成的運(yùn)動(dòng)矢量。第六步運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償根據(jù)第五步中計(jì)算出來的隨機(jī)抖動(dòng)矢量對(duì)抖動(dòng)圖像進(jìn)行校正，即可獲得穩(wěn)定的視頻流。第七步感知哈希序列計(jì)算當(dāng)前幀原圖像的感知哈希序列，并儲(chǔ)存在模板數(shù)據(jù)庫中，替換上一幀圖像的感知哈希序列,用于下一巾貞運(yùn)動(dòng)估計(jì)計(jì)算。本發(fā)明實(shí)施例的主要部分在于通過何種算法來計(jì)算晃動(dòng)視頻相對(duì)于穩(wěn)定視頻的偏差量，即抖動(dòng)矢量，從而進(jìn)行抖動(dòng)視頻的校正。而本發(fā)明實(shí)施例中的圖像處理方法基于以下關(guān)鍵事實(shí)實(shí)現(xiàn)圖像感知哈希的簡(jiǎn)短性、魯棒性和敏感性。圖像感知哈希通過對(duì)圖像感知內(nèi)容和信息的提取，壓縮形成一個(gè)簡(jiǎn)短的摘要，用于標(biāo)識(shí)圖像內(nèi)容。感知哈希由于對(duì)保持內(nèi)容的常規(guī)信號(hào)處理操作具有很好的魯棒性，同時(shí)內(nèi)容不同的圖像具有很好的區(qū)分性，因而可以作為圖像的身份標(biāo)志，用于實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的準(zhǔn)確識(shí)別。需要特別指出的是，所有基于哈希技術(shù)的電子穩(wěn)像算法都在本發(fā)明保護(hù)范圍內(nèi)。圖I示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的基于圖像感知哈希技術(shù)的工作流程。下面以本發(fā)明中給出的圖像感知哈希算法為例來說明本實(shí)施例的具體技術(shù)方案在第一步中，采集一幀圖像數(shù)據(jù)。判斷輸入圖像是否為第一幀圖像，如果不是第一幀圖像，則進(jìn)入下一個(gè)步驟；如果是第一幀圖像，計(jì)算該圖像的感知哈希序列，并存儲(chǔ)在模板數(shù)據(jù)庫中。如圖2，計(jì)算圖像感知哈希序列包括下列步驟
I在輸入圖像I中均勻選取N個(gè)尺寸為M*M的小區(qū)域s均勻選取小區(qū)域的方式能夠使后續(xù)計(jì)算出來的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)更準(zhǔn)確。小區(qū)域s的個(gè)數(shù)N —般取30個(gè)左右，小區(qū)域s的尺寸M要依據(jù)圖像的尺寸來設(shè)定。2計(jì)算每個(gè)小區(qū)域s對(duì)應(yīng)的哈希序列2. I將小區(qū)域s轉(zhuǎn)換成灰度圖I_gray2.2計(jì)算上述灰度圖I_gray的梯度圖，計(jì)算梯度圖的方法如公式(I)所示，并計(jì)算該梯度圖的均值為了便于編程和提高運(yùn)算速度，采用絕對(duì)差算法近似計(jì)算圖像梯度值，表達(dá)式為
G[I — gJW(^ /)] = P _ /)_ gray(j - L j +1)|-|/_ gim(i +1, f)-I _ gray(i, J +1)|
(I)其中，I_gray (i, j)是灰度圖I_gray在像素點(diǎn)(i, j)位置的灰度值，G[I_gray(i, j)]是像素I_gray(i，j)對(duì)應(yīng)的梯度值。圖像梯度描述像素值變化的快慢，因而，梯度特征對(duì)灰度值不敏感而對(duì)梯度的變化非常敏感，所以，利用梯度信息計(jì)算哈希值不僅能夠避免光照變化帶來的不利影響，而且能夠準(zhǔn)確描述圖像的特征。2. 3計(jì)算哈希序列
將該小區(qū)域的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度值與其梯度均值比較，如果梯度值大于或等于梯度均值，哈希值為1，否則，哈希值為0，遍歷該區(qū)域每一個(gè)像素點(diǎn)，即得該區(qū)域s對(duì)應(yīng)的哈希序列
Horigin03.將這N個(gè)小區(qū)域s所對(duì)應(yīng)的N個(gè)哈希序列存儲(chǔ)到模板數(shù)據(jù)庫中，并返回第一步，采集下一幀圖像數(shù)據(jù)。N個(gè)小區(qū)域都要分別計(jì)算哈希序列，因?yàn)閷?duì)這N個(gè)小區(qū)域都要做匹配。在第二步中，在當(dāng)前幀圖像中分別找到與模板數(shù)據(jù)庫中的N個(gè)哈希序列匹配的小區(qū)域位置。在本發(fā)明實(shí)施例中，在當(dāng)前幀圖像中搜索與模板數(shù)據(jù)庫中相似的哈希序列對(duì)應(yīng)的區(qū)域位置的方法如下在當(dāng)前幀中，與模板數(shù)據(jù)庫中哈希序列對(duì)應(yīng)的上一幀圖像小區(qū)域s附近選取搜索范圍S，在對(duì)應(yīng)的搜索區(qū)域S內(nèi)，逐個(gè)像素移動(dòng)，用第一步中計(jì)算感知哈希序列的方法計(jì)算該像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)區(qū)域的哈希序列HnOT，再利用規(guī)范化的漢明距離dis來度量這兩個(gè)小區(qū)域的相似性。具體如下根據(jù)公式(2)計(jì)算出哈希序列Hnew與模板數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的哈希序列Hmigin之間的距離dis，如果該距離dis小于或等于閾值(閾值一般取O. 12)，則認(rèn)為匹配成功；否則，認(rèn)為該點(diǎn)匹配失敗，繼續(xù)匹配下一個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)域，直到遍歷完整個(gè)搜索區(qū)域S。dis{Hmv,HorktJ =去( ')|
L -=1 (2)其中，L是哈希序列的長(zhǎng)度。在第三步中，選出好的匹配點(diǎn)對(duì)。
由于計(jì)算哈希序列時(shí)所選取的小區(qū)域中，有的可能是運(yùn)動(dòng)物體，而抖動(dòng)矢量是根據(jù)靜止背景區(qū)域計(jì)算得到的，因此，運(yùn) 動(dòng)物體對(duì)于整個(gè)算法屬于噪聲干擾，必須去除掉，因此本發(fā)明利用一致性算法來去除運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)矢量，最終獲得好的匹配點(diǎn)對(duì)，具體如下I)根據(jù)仿射模型參數(shù)個(gè)數(shù)確定最小抽樣數(shù)M ；2)計(jì)算抽樣對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)，用所有原始數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)質(zhì)量，獲得每個(gè)模型參數(shù)的inliers數(shù)量；3)根據(jù)inliers數(shù)量和誤差的方差來選擇最優(yōu)模型參數(shù)；4)用最優(yōu)模型參數(shù)對(duì)應(yīng)的inliers估計(jì)最終模型參數(shù)。其中，inliers數(shù)量是符合模型的數(shù)據(jù)。在第四步中，計(jì)算整幅圖像的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，即全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)(a，b, c, d, e, f)。利用仿射變換模型，根據(jù)第三步中選出的好的匹配點(diǎn)對(duì)，計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)，仿射模型是一種六參數(shù)線性變換模型，可描述平移運(yùn)動(dòng)、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)及小范圍的縮放和形變，仿射變化模型可以描述如下
權(quán)利要求
1.一種電子穩(wěn)像的方法，其特征在于包括下列步驟 51.采集第一幀圖像數(shù)據(jù)，在圖像中選取至少兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列，將所得到的哈希序列進(jìn)行存儲(chǔ)，用于下一幀圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)； 52.讀取下一幀圖像數(shù)據(jù)，在當(dāng)前幀圖像中分別找到與所存儲(chǔ)的哈希序列匹配的區(qū)域位置； 53.選出匹配點(diǎn)對(duì)，利用選出的匹配點(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)； 54.對(duì)所得到的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)濾波； 55.利用濾波后的參數(shù)對(duì)抖動(dòng)圖像進(jìn)行校正，獲得穩(wěn)定的視頻流。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的電子穩(wěn)像的方法，其特征在于，還包括下列步驟 56.在當(dāng)前幀的原圖像中選取至少兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列，將所得到的哈希序列進(jìn)行存儲(chǔ)，替換上一幀圖像的感知哈希序列，用于下一幀圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的電子穩(wěn)像的方法，其特征在于，計(jì)算區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列的步驟如下 al.將所述區(qū)域轉(zhuǎn)換成灰度圖； a2.計(jì)算灰度圖的梯度圖，并計(jì)算梯度圖的均值； a3.將所述區(qū)域的每一個(gè)梯度值與梯度均值比較，如果梯度值大于或等于梯度均值，則哈希值為1，否則，哈希值為O ;遍歷所述區(qū)域的每一個(gè)像素點(diǎn)做同樣的操作，即得所述區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的電子穩(wěn)像的方法，其特征在于，在所述步驟S2中，在當(dāng)前幀圖像中找到與所存儲(chǔ)的哈希序列匹配的區(qū)域位置的步驟如下 在當(dāng)前幀圖像中選取與所存儲(chǔ)的哈希序列對(duì)應(yīng)的上一幀圖像的區(qū)域附近作為搜索范圍，在搜索范圍內(nèi)逐個(gè)像素移動(dòng)，計(jì)算各像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)域的哈希序列，再確定當(dāng)前幀圖像中的像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)域與所存儲(chǔ)的哈希序列對(duì)應(yīng)的上一幀圖像的區(qū)域的相似性，如果相似，則該像素點(diǎn)匹配成功，否則，認(rèn)為該像素點(diǎn)匹配失敗，繼續(xù)匹配下一個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的區(qū)域，直到遍歷完整個(gè)搜索范圍。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的電子穩(wěn)像的方法，其特征在于，利用漢明距離比較兩個(gè)區(qū)域的哈希序列來度量?jī)蓚€(gè)區(qū)域的相似性。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的電子穩(wěn)像的方法，其特征在于，在所述步驟S3中，利用一致性算法去除運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)矢量，獲得適當(dāng)?shù)钠ヅ潼c(diǎn)對(duì)，再利用適當(dāng)?shù)钠ヅ潼c(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的電子穩(wěn)像的方法，其特征在于，利用仿射變換模型，利用適當(dāng)?shù)钠ヅ潼c(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的電子穩(wěn)像的方法，其特征在于，在所述步驟S4中，利用卡爾曼濾波對(duì)全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行濾波，區(qū)別出人為有意運(yùn)動(dòng)參數(shù)和隨機(jī)抖動(dòng)造成的運(yùn)動(dòng)參數(shù)；根據(jù)計(jì)算出來的隨機(jī)抖動(dòng)參數(shù)對(duì)抖動(dòng)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行校正，獲得穩(wěn)定的視頻流。
9.一種電子穩(wěn)像的裝置，其特征在于包括 哈希序列獲取模塊，其在采集的第一幀圖像中選取至少兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列，將所得到的哈希序列進(jìn)行存儲(chǔ)，用于下一幀圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)； 匹配模塊，其讀取下一幀圖像數(shù)據(jù)，在當(dāng)前幀圖像中分別找到與所存儲(chǔ)的哈希序列匹配的區(qū)域位置； 全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)計(jì)算模塊，其利用選出的匹配點(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)； 運(yùn)動(dòng)濾波模塊其對(duì)上述計(jì)算出的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行濾波； 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模塊，其利用所得到的濾波后的運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)抖動(dòng)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，獲得穩(wěn)定的視頻流。
全文摘要
本發(fā)明提供一種電子穩(wěn)像的方法和裝置，該方法包括下列步驟采集第一幀圖像數(shù)據(jù)，在圖像中選取至少兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的哈希序列，將所得到的哈希序列進(jìn)行存儲(chǔ)，用于下一幀圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)；讀取下一幀圖像數(shù)據(jù)，在當(dāng)前幀圖像中分別找到與所存儲(chǔ)的哈希序列匹配的區(qū)域位置；選出匹配點(diǎn)對(duì)，利用選出的匹配點(diǎn)對(duì)來計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)；對(duì)得到的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)濾波；利用濾波后的運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，獲得穩(wěn)定的視頻流。本發(fā)明采用基于圖像感知哈希技術(shù)的電子穩(wěn)像方法，使得電子穩(wěn)像效率更高、性能更好。與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用本發(fā)明技術(shù)方案，不僅視頻穩(wěn)定的效果更好，而且極大地減少了計(jì)算量和存儲(chǔ)空間。
文檔編號(hào)H04N5/217GK102724387SQ20121016697
公開日2012年10月10日 申請(qǐng)日期2012年5月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月26日
發(fā)明者吳金勇 申請(qǐng)人:安科智慧城市技術(shù)(中國(guó))有限公司