一种快速高效的视频稳定方法技术

技术编号:14657641 阅读:129 留言:0更新日期:2017-02-16 23:15
本发明专利技术提出了一种快速高效的视频稳定方法,通过一种改进的粒子滤波方法对运动模型的参数进行精确估计,对每个粒子进行操作时,采用了三对图像进行计算,因此每个粒子能够提高更多的信息,本发明专利技术方法在不需要太多数目粒子的条件下依然可以达到很好的计算精度。本发明专利技术提出的方法复杂度小,实时性强,能够有效的对视频进行稳定补偿,适用于车载、船载、机载等摄像系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
,涉及图像的稳定处理,特指一种快速高效的视频稳定方法
技术介绍
近年来,随着拍照手机、摄像机、行车记录仪等摄像产品在民用消费电子领域的普及,人们越来越多地采用视频来满足生活和工作的各种需要。然而,无论是手持拍摄设备,还是其他装载摄像设备,常会因为载体的抖动,使得拍摄的画面不稳定、模糊。这种不稳定的视频会使观察者感觉疲劳,影响观察者的判断力和观察的精度。如何将这些不稳定的视频信号转化成稳定的高质量的视频图像序列具有重要的理论意义和实用价值。稳像技术就是为了解决上述应用场景的需求而产生的。以稳像技术的手段划分,稳像技术可以分为机械稳像、光学稳像和电子稳像。与机械或光学稳像技术相比,电子稳像具有成本低、硬件结构简单、功耗低等特点,是目前视频稳像技术研究的重点方向。现有的电子稳像系统一般包括运动估计模块和运动平滑补偿模块两个部分。运动估计模块是通过数字图像处理技术,计算出相邻两帧视频图像的相对运动偏移量,从而得到视频图像序列的运动轨迹。常用的方法有块匹配法、位平面匹配法、灰度投影法以及特征点匹配法等。运动平滑补偿模块是根据运动估计所得到的偏移量确定图像的抖动量,利用图像处理的方法对图像的像素点进行处理,补偿掉抖动矢量,从而实现输出稳定视频图像序列的过程。常见的方法有均值滤波、高斯滤波、卡尔曼滤波、曲线拟合法等。为了取得较好的稳像效果,现有的电子稳像系统大都采用特征匹配加运动滤波的方式。然而,特征点提取和描述子的匹配时间过长会严重影响运动估计的速度,然后再通过运动滤波对运动估计矢量进行分离,导致整个系统处理时间较长,很难满足一些实时处理系统的需要。
技术实现思路
针对现有电子稳像方法的不足,本专利技术提出一种快速高效的视频稳定方法。本专利技术通过一种改进的粒子滤波方法对运动模型的参数进行精确估计,对每个粒子进行操作时,采用了三对图像进行计算,因此每个粒子能够提高更多的信息,本专利技术方法在不需要太多数目粒子的条件下依然可以达到很好的计算精度。为实现上述技术目的,本专利技术的技术方案是,一种快速高效的视频稳定方法,包括以下步骤:(1)对于视频序列图像{Pn(x,y)|n=1,2,…N本文档来自技高网
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一种快速高效的视频稳定方法

【技术保护点】
一种快速高效的视频稳定方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)对于视频序列图像{Pn(x,y)|n=1,2,…N},采用下述运动模型表示视频序列图像中相邻两帧图像的映射关系:xn+1yn+1=cosθn-sinθnsinθncosθnxnyn+TxnTyn---(1)]]>其中(xn,yn)表示第n帧的一个像素点所在的位置坐标,(xn+1,yn+1)是其对应的第n+1帧的像素点所在的位置坐标,θn是旋转角度,(Txn,Tyn)为运动补偿参数;(2)求解相邻两帧图像的运动模型,也即求解公式(1)中的3个参数(θn,Txn,Tyn);2.1选取粒子数量M,每个粒子都有3个参数和一个权重其中标号m∈{1,…,M}表示粒子的序号;首先给每个粒子的权重赋初值,初始权重设为1/M;然后对粒子的三个参数进行初始化:θnm=βϵ1Txnm=αϵ2Tynm=αϵ3---(2)]]>其中ε1,ε2,ε3均为[‑1,1]内的随机数,β是一个常数,表示单帧旋转角度范围,α是一个常数,表示单帧补偿范围;2.2对每个粒子进行观测,计算每个粒子所代表的可能状态和真实状态之间的相似度,根据相似度计算每个粒子的观测概率密度,然后根据该密度计算出新的权重;任取M个粒子中一个粒子计算其相似度和权重的方法如下:2.2.1从第n帧图像里面随机选择3幅大小为50×50的子图像{Hi(x,y)|i=1,2,3},然后计算每个子图像{Hi(x,y)|i=1,2,3}在第n+1帧对应的子图像,记为{Qi(x,y)|i=1,2,3};2.2.2分别计算三对子图像{Hi(x,y),Qi(x,y)|i=1,2,3}的相似度,得到三对子图像{Hi(x,y),Qi(x,y)|i=1,2,3}的相似度分别为dist1,dist2,dist3,然后进行平均,得到最终的相似度2.2.3根据2.2.4中得到的最终相似度dist计算当前粒子的观测概率密度其中δ是个常数;然后更新当前粒子的权重:newωnm=PF×ωnm---(4)]]>对于所有的M个粒子按步骤2.2.1至2.2.4的方法计算出新的权重,然后再进行归一化得到最终权重2.3根据新的权重对所有粒子的3个参数进行加权求和,即得到相邻两帧图像的映射关系,也即为公式(1)中的3个参数(θn,Txn,Tyn);所有粒子的权重都进行更新后,就可以计算从第n帧图像到第n+1帧图像的映射关系,也即为公式1中的3个参数(θn,Txn,Tyn),3个参数(θn,Txn,Tyn)可以由所有粒子的加权和来表示:θn=Σm=1MnewωnmθnmTxn=Σm=1MnewωnmTxnmTyn=Σm=1MnewωnmTynm---(5)]]>(3)依次对每一帧图像进行视频稳定,获得稳定视频序列图像;从第2帧开始,每一帧都通过步骤2中的方法计算出与之相邻的前一帧对应的运动参数{(θn,Txn,Tyn)|n=1,…,N‑1};最后根据每一帧的运动参数对视频图像进行稳定,以第n帧为例,通过累加获得第n帧相对于第1帧的运动补偿:θnall=Σj=1n-1θjTxnall=Σj=1n-1TxjTynall=Σj=1n-1Tyj---(6)]]>根据旋转角度对对第n帧图像进行旋转,然后根据对旋转后的图像进行平移,获得稳定视频序列图像。...

【技术特征摘要】
1.一种快速高效的视频稳定方法,其特征在于,包括以下步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员:罗文峰
申请(专利权)人:湖南优象科技有限公司
类型:发明
国别省市:湖南;43

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