一种视频监控中视频图像的抗抖动方法技术

技术编号:10489202 阅读:282 留言:0更新日期:2014-10-03 17:27
本发明专利技术涉及一种视频监控中视频图像的抗抖动方法,该方法包括:对视频图像序列进行背景建模,获取监控场景的背景图像,并将其作为参考图像;将参考图像分块,计算每个图像块的纹理特征,选取纹理特征较丰富的图像块作为基准图像块;在当前图像内搜索基准图像块的匹配区域,根据多个匹配区域相对于基准图像块的位移估算当前图像相对于参考图像的位移;最后使用图像的相对位移校正当前视频图像。本发明专利技术的视频图像抗抖动方法具有快速方便,安全可靠和精度高的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频监控与图像处理,特别涉及到视频监控中视频图像的抗抖动方法
技术介绍
在视频监控尤其是电力线实时监控中,由于相机架设位置较高,在大风天气或者由于地面震动,摄像头会出现上下左右的晃动,从而导致其输出的视频图像存在抖动现象,影响画面质量,因此需要采取技术手段使图像稳定,消除视频抖动,以改善监控质量。 视频抗抖动的基本方法是图像配准,即基于图像特征相似性计算两幅图像之间的几何变换(例如仿射变换),以此为基础建立图像之间像素点的映射关系。当前比较流行的图像配准技术是基于图像特征点的,首先对两幅图像分别提取关键点(例如角点),然后通过图像之间关键点的相似性度量和点集之间的几何一致性计算出图像之间的几何变换,最后使用这个几何变换将一幅图像中的像素点映射到另一幅图像中对应的像素点。这类基于特征点的方法在图像之间变形较大时也能取得较高的配准精度,但是也存在计算量较大和环境适应性不强的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术中存在的不足,提供一种新的视频监控中图像抗抖动的方法。本专利技术的方法要能大幅度提高匹配精度,提高抗抖动效果,适应视频监控应用中连续的视频图像之间变形不大但是监控场景环境复杂多样的情况。 为达到上述专利技术目的,并且在假定了图像只有平移运动和轻微的变形前提下,本专利技术提供的视频抗抖动方法包括四个步骤:第一步,对摄像头中捕捉到的视频图像序列进行背景建模,获取监控场景的背景图像,并将该获得的背景图像作为参考图像;第二步,对所述的参考图像作网格化分块以形成多个图像块,计算每个图像块的纹理特征,并选取多个纹理信息丰富的图像块作为基准图像块;第三步,在当前的监控图像中搜索,以找出与所述的基准图像块最匹配的区域,如果匹配成功的基准图像块达到预先设定的数目,则从所述匹配成功的基准图像块的多个相对位移量计算出当前的监控图像相对于参考图像的相对位移量;第四步,根据计算出的监控图像中相对位移量对当前视频图像进行平移校正,平移校正后即可获取消除抖动后的监控图像。 在本专利技术视频监控中视频图像的抗抖动方法中,所述第一步中背景建模的方法或者为高斯混合模型、或者为码书模型,从背景模型中提取权值最大的模态作为参考图像的像素值,最后形成参考图像 MG REF0 在本专利技术视频监控中视频图像的抗抖动方法中,所述第二步中获得基础图像块的过程如下:2a.将参考图像IMGJtEF划分成16X16共256个图像块BLOCK^r=^^) ;2b.计算每个图像块的纹理特征;2c.使用纹理特征丰富性指标Hjcpjffrf将图像块按照从大到小的顺序排序,选取前jron—ja个图像块IMii作为基准图像块 MHJCfif=1Λ..*Ι?Μ__。 在本专利技术视频监控中视频图像的抗抖动方法中,纹理特征计算过程包括:先将图像块忍分别沿着8个方向(上、下、左、右、左上、右上、左下、右下,即 ((OiIi11.......ι),(......1 外(1,0),(.......1,1),(UM.......1,......1),(1......】)}进行平移,以获得 8 个子图像;在将图像块与上述8个方向的子图像分别进行差分,并将像素差分绝对值的累加值作为区域的相似度量取上述8个相似度量的最小值作为图像块纹理特征丰富性指标,即;最后计算图像块匹配阈值Mmf,其公式为 IIBlf=ΙΜ3Ρ興 χα,其中 在本专利技术视频监控中视频图像的抗抖动方法中,所述第三步中监控图像中搜索匹配基准图像块并计算位移量的过程为:首先,在当前图像对应位置的16X16邻域内遍历搜索与基准图像块匹配的区域,计算每个区域的相似度量MM1,并以相似度量最小的区域作为匹配区域,记录匹配区域与基准图像块的相对位移量Iflii和匹配相似度量mfli;若匹配相似度量Ifflffl 小于图像块匹配阈值MM1.,则认为基准图像块搜索匹配成功;然后,统计搜索匹配成功的基准图像块的数目,若匹配成功数目≥maJH ΒΒΝ?Μ, 则根据多个匹配成功区域的相对位移量,使用RANSAC算法估算图像的相对位移,若匹配成功区域数目 < 阈值Hf jUMlf或者图像相对位移估算失败,则继续下一个基准图像块在当前图像的搜索匹配,若搜索匹配成功则重复图像相对位移估算步骤,直到所有的基准图像块都搜索完毕;若图像相对位移估算估算成功,则输出图像的相对位移量,并结束此步骤。 在本专利技术视频监控中视频图像的抗抖动方法中,根据图像的相对位移校正当前图像,因为所得图像相对位移量为亚像素精度,在对图像进行平移变换时需要作像素插值处理。 基于上述技术方案,本专利技术的视频监控图像的抗抖动方法在应用中取得了如下技术效果:1.处理快速。视频监控要求实时处理,本专利技术专利提出的算法只对参考图像提取特征,并且要求的匹配特征对也较少,因此算法的计算量不大,能够满足实时要求;2.安全可靠。视频监控的场景多种多样,本专利技术专利提出的算法能够根据图像内容自主选择图像特征并自适应的调整算法参数,因此在各种环境条件下都具有较高的可靠性和稳定性。 【附图说明】 图1是本专利技术的操作流程图。 图2是本专利技术中获取参考图像的流程框架图。 图3是本专利技术中获取基准图像块的流程框架图。 图4是本专利技术中计算相对位移的流程框架图。 图5是本专利技术中图像校正的流程框架图。 【具体实施方式】 为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合附图和具体的实施例来对本专利技术进一步详细说明,但不能以此来限制本专利技术的保护范围。 请看图1,图1是本专利技术的操作流程图。由图可知,在假定了视频监控中视频图像只有平移运动和轻微的变形前提下,本专利技术对视频图像抖动所采取的抗抖动方法具体包括:第一步,对摄像头中捕捉到的视频图像序列进行背景建模,获取监控场景的背景图像,并将该获得的背景图像作为参考图像。图2为第一步骤的流程图。对所述视频图像序列进行背景建模是比较常见的技术,目前对视频背景进行建模的方法也有很多,比较常用的背景建模方式包括有高斯混合模型GMM和码书模型C0DEB00K,他们的具体算法可以参考“Chris Stauffer.Adaptive background mixture models for real-time tracking.1999.,,和 “Kyungnam Kim.Real-time foreground - background segmentat1n usingcodebook model.2005,Elsevier.”。本步骤中从背景模型提取背景图像将其作为参考图1tJMG^RFJ:背景模型一般是多模态的,并且是对每个像素独立建模的,可以从每个像素的背景模型提取权值最大的像素值,最后形成参考图像 第二步,对所述的参考图像作网格化分块以形成多个图像块,计算每个图像块的纹理特征,并选取多个纹理信息丰富的图像块作为基准图像块。图3为第二步的操作流程图。将参考图像臟_腳作网格化分块:参考图像MG SM划分成 16X16共256个图像块=1?..%.)。以一幅704X576的Dl图像为例,经过分块后,有256个尺寸为44*36的图像块。所述计算每个图像块的纹理特征包括:首先将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频监控中视频图像的抗抖动方法,其特征在于,该方法包括有如下步骤:第一步,对摄像头中捕捉到的视频图像序列进行背景建模,获取监控场景的背景图像,并将该获得的背景图像作为参考图像;第二步,对所述的参考图像作网格化分块以形成多个图像块,计算每个图像块的纹理特征,并选取多个纹理信息丰富的图像块作为基准图像块;第三步,在当前的监控图像中搜索,以找出与所述的基准图像块最匹配的区域,如果匹配成功的基准图像块达到预先设定的数目,则从所述匹配成功的基准图像块的多个相对位移量计算出当前的监控图像相对于参考图像的相对位移量;第四步,根据计算出的监控图像中相对位移量对当前视频图像进行平移校正,平移校正后即可获取消除抖动后的监控图像。

【技术特征摘要】
1.一种视频监控中视频图像的抗抖动方法,其特征在于,该方法包括有如下步骤: 第一步,对摄像头中捕捉到的视频图像序列进行背景建模,获取监控场景的背景图像,并将该获得的背景图像作为参考图像; 第二步,对所述的参考图像作网格化分块以形成多个图像块,计算每个图像块的纹理特征,并选取多个纹理信息丰富的图像块作为基准图像块; 第三步,在当前的监控图像中搜索,以找出与所述的基准图像块最匹配的区域,如果匹配成功的基准图像块达到预先设定的数目,则从所述匹配成功的基准图像块的多个相对位移量计算出当前的监控图像相对于参考图像的相对位移量; 第四步,根据计算出的监控图像中相对位移量对当前视频图像进行平移校正,平移校正后即可获取消除抖动后的监控图像。2.根据权利要求1所述的一种视频监控中视频图像的抗抖动方法,其特征在于,所述第一步中背景建模的方法或者为高斯混合模型、或者为码书模型,从背景模型中提取权值最大的模态作为参考图像的像素值,最后形成参考图像IMGjEF。3.根据权 利要求2所述的一种视频监控中视频图像的抗抖动方法,其特征在于,所述第二步中获得基础图像块的过程如下:2a.将参考图像划分成16X 16共256个图像块5£0(:尤:(1' = 11...:256) ;2b.计算每个图像块的纹理特征;2c.使用纹理特征丰富性指标猶CK:,将图像块按照从大到小的顺序排序,选取前iVL+M _册.个图像块AtOCZ:为基准图像块 RBLOCKii = 1:2:…NUM_RB)。4.根据权利要求3所述的一种视频监控中视频图像的抗抖动方法,其特征在于,纹理特征计算过程包括:先将图像块分别沿着8个方向(上、下、左、右、左上、右上、左下、右下,即 _=i):(o;-...

【专利技术属性】
技术研发人员:曾建平梁育彬王国元裴长生张勇肖恺张益民赵浩
申请(专利权)人:上海波汇通信科技有限公司国网山西省电力公司检修分公司
类型:发明
国别省市:上海;31

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