一种图像序列全局运动估计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种图像序列全局运动估计方法及装置，属于计算机视觉技术领域。本发明专利技术采集连续两帧图像作为目标图像，并将上述两帧序列图像进行列方向和行方向的灰度投影；对行和列方向上的灰度投影进行均匀分块，对行或列方向上某一偏移位置下的各块的匹配误差进行计算，再根据图像中局部运动所占的比例，抛弃匹配较差的块，将剩余块的匹配误差和作为该位置下的匹配度量；计算最小匹配度量的偏移位置，该偏移位置即为全局运动的估计结果。本发明专利技术根据局部运动在图像中可能占的比例，抛弃灰度投影匹配较差的行或列，保证了方法对局部运动的鲁棒性，可以有效避免局部运动对全局运动估计的影响。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像序列全局运动估计方法及装置，属于图像处理

技术介绍
图像运动估计在图像处理领域有相当广泛的应用，例如在视频编码、图像校正等 发面。运动估计是指分析两幅或多幅图像的相关景象之间的位置差异，以得到摄像机或所 拍摄物体的运动矢量。全局运动是指图像帧之间图像场景的运动，通常是由摄像机运动形 成的，而图像帧间物体相对于场景的运动称之为局部运动。全局运动估计技术广泛应用于 基于运动的图像分割、图像拼接和视频压缩等领域。目前，常见的全局运动估计方法有块匹配、特征匹配和灰度投影等算法。其中，灰 度投影算法，通过将二维图像压缩成行和列上两个独立的一维向量进行匹配，最大程度地 压缩了参与运算的数据量，从而获得远优于块匹配和特征匹配等算法的实时性能，得到广 泛应用。然而，由于灰度投影算法将局部运动像素同样进行了投影和匹配，所以，当局部运 动像素超过一定程度时，该算法难以克服局部运动的干扰，无法获得精确的全局运动估计 结果。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种图像序列全局运动估计方法及装置，以解决灰度投影方 法在在图像局部运动像素占较大比例时无法获取精确全局运动估计的问题。 本专利技术为解决上述技术问题提供了一种图像序列全局运动估计方法，该估计方法 的步骤如下： 1)采集连续两帧图像作为目标图像，并将上述两帧序列图像进行列方向和行方向 的灰度投影； 2)对行和列方向上的灰度投影进行均匀分块，计算行和列方向上某一偏移位置下 的各块的匹配误差； 3)根据图像中局部运动所占的比例，抛弃匹配误差较大的块，将剩余块的匹配误 差和作为该偏移位置下的匹配度量，计算最小匹配度量的偏移位置，该偏移位置即为全局 运动的估计结果。 所沭步骤2)中列方向h偏務份罾k朴的各±#的兀配误差为： 其中： DCol(j,k) = |ColA-ColBj+k dx(k,p) ={DCol(j,k) |je} ff=floor((N-KrK2)/P) Sx(k，p)为块p在列方向上水平偏移为k的匹配误差，P为列方向上均匀分块的块 数，ColAj为图像A第j列的灰度投影，ColBj+k为图像A第j列偏移k的灰度投影，N为图像A和图像B的水平方向的上的宽度，为图像A和图像B之间在水平方向上的相对偏 移范围，floor表示对浮点数用舍去法取整。 所述步骤2)中行方向上偏移位置1处的各块的匹配误差为： 其中： DRow(i，1) = |RowAi-RowBw| dy(1，q) ={DRow(i，1)Iie} H=floor((M-L「L2) /Q) Sy(l，q)为块q在行方向上垂直偏移为1的匹配误差，Q为行方向上均匀分块的块 数，RowAi为图像A第i行的灰度投影，RowB1+1为图像B第i行偏移1处的灰度投影，Μ为 图像Α和图像Β的垂直方向的上的高度，[LIJ为图像Α和图像Β之间在垂直方向上的相 对偏移范围，floor表示对浮点数用舍去法取整。 所述步骤3)中匹配度量包括列方向上和行方向上，列方向上的匹配度量Mx(k)和 行方向上的匹配度量My⑴分别为： ?=-Λ S=(1_V/N)*P T=(1_U/M)*Q 其中Sx(k，s)为{Sx(k，p)|pe}由小到大排序得到有序集合，V为图像中 局部运动所占的列数，Sy(l，t)为{Sy(l，q)|qe}由小到大排序得到的有序集合，u 为图像中局部运动所占的最大行数为U。 所述步骤2)中均匀分块的块数可根据精度要求和计算能力进行调整。 本专利技术还提供了一种图像序列全局运动估计装置，该估计装置包括灰度投影转换 模块、匹配误差计算模块和偏移位置确定模块， 所述灰度投影转换模块用于将采集到连续两帧图像进行列方向和行方向的灰度 投影； 所述匹配误差计算模块用于对行和列方向上的灰度投影进行均匀分块，计算行和 列方向上某一偏移位置下的各块的匹配误差； 所述偏移位置确定模块用于根据图像中局部运动所占的比例，抛弃匹配误差较大 的块，将剩余块的匹配误差和作为该偏移位置下的匹配度量，计算最小匹配度量的偏移位 置，该偏移位置即为全局运动的估计结果。 所沭兀配误差计筧樽块所计筧的列方向h偏務份罾k处的各块的匹配误差为： 其中： DCol(j,k) =ICo1A-CoIBj+k dx(k,p) ={DCol(j,k)Ije} ff=floor((N-KrK2)/P) Sx(k，p)为块p在列方向上水平偏移为k的匹配误差，P为列方向上均匀分块的块 数，ColAj为图像A第j列的灰度投影，ColBj+k为图像A第j列偏移k的灰度投影，N为图像 A和图像B的水平方向的上的宽度，为图像A和图像B之间在水平方向上的相对偏 移范围，floor表示对浮点数用舍去法取整。 所述匹配误差计算模块所计算的行方向上偏移位置1处的各块的匹配误差为： 其中： DRow(i，1) = |RowAi-RowBw| dy(1，q) ={DRow(i，1)Iie} H=floor((M-L「L2) /Q) Sy(l，q)为块q在行方向上垂直偏移为1的匹配误差，Q为行方向上均匀分块的块 数，RowAi为图像A第i行的灰度投影，RowB1+1为图像B第i行偏移1处的灰度投影，Μ为 图像Α和图像Β的垂直方向的上的高度，[LIJ为图像Α和图像Β之间在垂直方向上的相 对偏移范围，floor表示对浮点数用舍去法取整。 所述匹配度量包括列方向上和行方向上，列方向上的匹配度量Mx(k)和行方向 上的匹配度量My⑴分别为： 123456 2 S=(1_V/N)*P 3 T=(1_U/M)*Q 4 其中Sx(k，s)为{Sx(k，p)|pe}由小到大排序得到有序集合，V为图像中 局部运动所占的列数，Sy(l，t)为{Sy(l，q)|qe}由小到大排序得到的有序集合，u 为图像中局部运动所占的最大行数为U。 5 所述匹配误差计算模块在对行和列方向上的灰度投影进行均匀分块的块数可根 据精度要求和计算能力进行调整。 6 本专利技术的有益效果是：本专利技术首先采集连续两帧图像作为目标图像，并将上述两 帧序列图像进行列方向和行方向的灰度投影；然后对行和列方向上的灰度投影进行均匀分 块，对行或列方向上某一偏移位置下的各块的匹配误差进行计算，再根据图像中局部运动 所占的比例，抛弃匹配较差的块，将剩余块的匹配误差和作为该位置下的匹配度量；最后计 算最小匹配度量的偏移位置，该偏移位置即为全局运动的估计结果。本专利技术根据局部运动 在图像中可能占的比例，抛弃灰度投影匹配较差的行或列，保证了方法对局部运动的鲁棒 性，可以有效避免局部运动对全局运动估计的影响。而且本专利技术对灰度投影匹配进行分块 累加和排序筛选，使方法鲁棒的同时依然保有较高的计算效率和实时性。【附图说明】 图1是本专利技术图像序列全局运动估计方法的实施例用图A; 图2是本专利技术图像序列全局运动估计方法的实施例用图B。【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术的【具体实施方式】做进一步的说明。 本专利技术的一种图像序列全局运动估计方法的实施例 本专利技术的估计方法在灰度投影算法的基础上，对行和列方向上的灰度投影进行均 匀分块，对行或列方向上某一偏移位置下的各块的匹配误差进行排序，然后根据图像中局 部运动所占的比例，抛弃匹配较差的块，将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像序列全局运动估计方法，其特征在于，该估计方法的步骤如下：1)采集连续两帧图像作为目标图像，并将上述两帧序列图像进行列方向和行方向的灰度投影；2)对行和列方向上的灰度投影进行均匀分块，计算行和列方向上某一偏移位置下的各块的匹配误差；3)根据图像中局部运动所占的比例，抛弃匹配误差较大的块，将剩余块的匹配误差和作为该偏移位置下的匹配度量，计算最小匹配度量的偏移位置，该偏移位置即为全局运动的估计结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：揭斐然，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所，
类型：发明
国别省市：河南;41