一种基于粒子滤波的视频稳定方法技术

本发明专利技术提出了一种基于粒子滤波的视频稳定方法，不需要进行单独的运动估计，而是把运动估计和运动补偿都归纳进一个粒子滤波的框架下，直接通过粒子加权的方式获得运动补偿向量。本发明专利技术提出的方法复杂度小，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，特指一种基于粒子滤波的视频稳定方法。
技术介绍
摄像系统已广泛应用在舰船的光电设备、无人机的侦察系统以及侦察车的监视系统等领域中。在实际应用中,摄像平台的不稳定会造成摄像机存在随机抖动,这种随机抖动使得拍摄的画面不稳定、模糊。拍摄得到的这种不稳定的图像会使观察者产生疲劳感，从而导致误判和漏判。为了克服摄像系统的这种缺点,需要对摄像系统进行稳像处理。电子稳像是综合电子、计算机、图像处理等技术为一体的新一代实现图像序列稳定的技术。现有的电子稳像系统都是分为两部分：运动估计模块和运动补偿模块。运动估计模块是利用运动估计相关算法处理视频序列，计算出视频序列相邻两帧的全局运动矢量。运动补偿模块则从全局运动矢量中分离出抖动矢量，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，然后获得稳定视频序列。为了获得准确的运动估计矢量，往往采用比较耗时的特征匹配法；然后再通过运动滤波对运动估计矢量进行分离，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基于粒子滤波的视频稳定方法。本专利技术不再进行单独的运动估计，而是把运动估计和运动补偿都归纳进一个粒子滤波的框架下，直接通过粒子加权的方式获得运动补偿向量。为实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是，一种基于粒子滤波的视频稳定方法，包括以下步骤：(1)对于视频序列图像{Pn(x,y)|n＝1,2,…N

【技术保护点】
一种基于粒子滤波的视频稳定方法，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}，采用下述模型表示视频序列图像中相邻两帧图像的映射关系：xn+1=xn+Δxyn+1=yn+Δy---(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，(Δx,Δy)为运动补偿参数；选取粒子数量M，每个粒子的都有一个权重记为每个粒子的初始权重均设为1/M，每个粒子对应的运动补偿参数为对所有的粒子进行初始化：Δx1m=Δxinit+bϵΔy1m=Δyinit+bϵ---(2)]]>其中ε为[‑1,1]内的随机数，每个粒子对应的运动补偿参数的初始值(Δxinit,Δyinit)均取0，b是一个常数，表示单帧补偿范围；根据公式(2)，可以获得M个粒子的在第一帧的初始取值；(2)对每个粒子进行状态预测，考虑摄像机的实际扫描状态，故构造线性离散系统模型作为状态转移方程：Δxnm=Δxn-1m+G1Δynm=Δyn-1m+G2---(3)]]>其中G1、G2分别是一维高斯噪声；从第n帧开始，其中n≥2，根据公式(3)，获得M个粒子在对应的运动补偿参数上新的取值；(3)然后对每个粒子进行观测，观察每个粒子所代表的可能状态和真实状态之间的相似程度，接近真实状态的粒子赋予较大的权值，反之权值较小；(4)当前帧即第n帧所期望的运动补偿参数可以用每个粒子的加权和来表示；(5)对粒子进行重新采样，复制权重较大的粒子，剔除权重较小的粒子，做法如下：定义两个阈值ε1和ε2，其中ε1＞ε2，ε1和ε2分别表示粒子权值的大小范围，当某个粒子的权值小于阈值ε2时，需要在权值大于ε1的粒子中任意选择一个进行替换，并给该粒子赋予1/M的初始权重；对所有权值小于阈值ε2的粒子都进行替换后，对M个粒子的权重进行归一化，作为第n帧的最终粒子信息；计算完第n帧的运动补偿参数(Δxn,Δyn)和粒子信息后，然后转到步骤(2)，开始计算第n+1帧的运动补偿参数(Δxn+1,Δyn+1)和粒子信息；这样从第2帧开始，每一帧都通过步骤(2)‑步骤(5)计算出对应的运动补偿参数{(Δxn,Δyn)|n＝2,…,N}；最后根据每一帧的运动补偿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：Δxnall=Σj=1nΔxjΔynall=Σj=1nΔyj]]>根据对第n帧图像进行平移，获得稳定视频序列图像。...

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子滤波的视频稳定方法，其特征在于，包括以下步...

【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