基于全局运动估计的时域滤波方法、装置及存储介质制造方法及图纸

一种基于全局运动估计的时域滤波方法、装置及存储介质，该方法包括：获取摄像装置拍摄的当前帧图像(S101)；基于行列方向的全局图像均值直方图，通过局部图像最优匹配算法利用参考帧图像对当前帧图像进行全局运动估计得到行列方向的全局运动矢量(S102)；利用行列方向的全局运动矢量对参考帧图像进行偏移得到偏移后的参考帧图像，并确定时域滤波系数(S103)；根据偏移后的参考帧图像和时域滤波系数对当前帧图像进行滤波，得到滤波后的当前帧图像(S104)。图像(S104)。图像(S104)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于全局运动估计的时域滤波方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种基于全局运动估计的时域滤波方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]近些年来，消费类无人机及工业型无人机得到广泛应用，对无人机上携带的光电设备诸如摄像装置、红外摄像装置的成像质量的要求也越来越高，其中噪声级别是视频质量的关键因素之一。
[0003]对于视频噪声滤波，时域噪声滤波比空间噪声滤波更有效，其利用多帧信息，可以显著去除视频图像时域上的噪声，且不损失图像空间细节。但为了滤除时域上的噪声，传统的非运动补偿的时域滤波都存在一定意义上的拖影问题，且摄像装置发生全局运动时时域滤波将失效；而有运动补偿的时域滤波则一方面运算量大难以实时实现，另一方面若图像存在运动模糊或场景目标边缘不清晰时运动估计不准确，造成额外缺陷。

技术实现思路

[0004]基于此，本申请提供一种基于全局运动估计的时域滤波方法、装置及存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种基于全局运动估计的时域滤波方法，应用于包括摄像装置的可移动平台，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种基于全局运动估计的时域滤波方法，其特征在于，应用于包括摄像装置的可移动平台，所述方法包括：获取所述摄像装置拍摄的当前帧图像；基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过局部图像最优匹配算法利用所述参考帧图像对所述当前帧图像进行全局运动估计得到行列方向的全局运动矢量；利用所述行列方向的全局运动矢量对所述参考帧图像进行偏移得到偏移后的参考帧图像，并基于所述全局运动估计确定时域滤波系数；根据所述偏移后的参考帧图像和所述时域滤波系数对所述当前帧图像进行滤波，得到滤波后的当前帧图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过局部最优匹配算法利用所述参考帧图像对所述当前帧图像进行全局运动估计得到行列方向的全局运动矢量之前，包括：确定所述当前帧图像和所述参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，所述全局图像均值直方图的每个点的值为每列或每行的像素的灰度均值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过局部最优匹配算法利用所述参考帧图像对所述当前帧图像进行全局运动估计得到行列方向的全局运动矢量，包括：基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过局部最优匹配算法确定所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的多个局部图像均值直方图的多个最优匹配度对应的多个位移偏置；将所述行列方向的多个位移偏置中最多统计次数对应的位移偏置作为所述行列方向的全局运动矢量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过局部最优匹配算法确定所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的多个局部图像均值直方图的最优匹配度对应的多个位移偏置，包括：根据所述行列方向的全局图像均值直方图的统计长度和最大可计算位移偏置，确定匹配计算长度；将所述参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图上的匹配计算长度划分为多个区域段，使所述当前帧图像的行列方向的全局图像均值直方图在对应位置的统计长度上从左至右滑动截取匹配计算长度参与匹配计算，获得多次滑动对应的多个位移偏置；根据所述参考帧图像的多个区域段在多次滑动时每个区域段与所述当前帧图像多个对应段之间的最优匹配度对应的位移偏置，得到行列方向的多个位移偏置。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图上的匹配计算长度划分为多个区域段，包括：将所述参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图上最中间的匹配计算长度划分为多个区域段。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考帧图像的多个区域段在多次滑动时每个区域段与所述当前帧图像多个对应段之间的最优匹配度对应的位移偏置，
得到行列方向的多个位移偏置，包括：根据所述参考帧图像的多个区域段在多次滑动时每个区域段与所述当前帧图像多个对应段之间的最小像素差的绝对值SAD或最小像素差的平方和SSD值对应的位移偏置，得到所述行列方向的多个位移偏置。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述行列方向的多个位移偏置中最多统计次数对应的位移偏置作为所述行列方向的全局运动矢量，包括：若所述最多统计次数大于等于统计次数阈值、所述最多统计次数对应的位移偏置小于所述最大可计算位移偏置，则将所述行列方向的多个位移偏置中最多统计次数对应的位移偏置作为所述行列方向的全局运动矢量。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用所述行列方向的全局运动矢量对所述参考帧图像进行偏移得到偏移后的参考帧图像，并基于所述全局运动估计确定时域滤波系数之前，还包括：若所述最多统计次数小于所述统计次数阈值，则基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过全局图像匹配算法利用所述参考帧图像对所述当前帧图像进行全局运动估计得到所述行列方向的全局运动矢量。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过全局图像匹配算法利用所述参考帧图像对所述当前帧图像进行全局运动估计得到所述行列方向的全局运动矢量，包括：基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过全局图像相关法利用所述参考帧图像对所述当前帧图像进行全局运动估计得到所述行列方向的全局运动矢量。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过全局图像相关法利用所述参考帧图像对所述当前帧图像进行全局运动估计得到所述行列方向的全局运动矢量，包括：确定所述参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图上的匹配计算长度，使所述当前帧图像的行列方向的全局图像均值直方图在对应位置的统计长度上从左至右滑动截取匹配计算长度参与相关计算，获得多次滑动对应的多个相关系数和多个位移偏置；若所述当前帧图像和所述参考帧图像在统计长度的行列方向的全局图像均值直方图上的匹配度大于或等于匹配阈值、所述多个相关系数中最大相关系数对应的位移偏置小于所述最大可计算位移偏置，则将所述多个相关系数中最大相关系数对应的位移偏置作为所述行列方向的全局运动矢量。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述确定所述参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图上的匹配计算长度，包括：确定所述参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图上最中间的匹配计算长度。12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过全局图像匹配算法利用所述参考帧图像对所述当前帧图像进行全局运动估计得到所述行列方向的全局运动矢量，包括：基于所述当前帧图像和参考帧图像的行列方向的全局图像均值直方图，通过全局图像最小像素差的绝对值SAD法或最小像素差的平方和SSD值法利用所述参考帧图像对所述当
前帧图像进行全局运动估计得到所述行列方向的全局运动矢量。13.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述全局运动估计确定时域滤波系数，包括：根据所述局部图像最优匹配算法得到的所述行列方向的全局运动矢量的可信程度、预设可信程度范围与预设第二时域滤波系数之间的对应关系，得到第二时域滤波系数；根据所述行列方向的全局运动矢量对应的匹配度、预设匹配度的范围与预设第一时域滤波系数之间的对应关系，得到第一时域滤波系数；根据所述第一时域滤波系数和所述第二时域滤波系数，确定所述时域滤波系数。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部图像最优匹配算法得到的所述行列方向的全局运动矢量的可信程度、预设可信程度范围与预设第二时域滤波系数之间的对应关系，得到第二时域滤波系数，包括：若所述局部图像最优匹配算法得到的行列方向的全局运动矢量对应的最多统计次数大于等于统计次数阈值、所述最多统计次数对应的位移偏置小于最大可计算位移偏置，则所述第二时域滤波系数为1；若所述局部图像最优匹配算法得到的行列方向的全局运动矢量对应的最多统计次数大于等于统计次数阈值、所述最多统计次数对应的位移偏置等于最大可计算位移偏置，则所述第二时域滤波系数为0。15.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述基于所述全局运动估计确定时域滤波系数，包括：根据所述全局图像匹配算法得到的所述行列方向的全局运动矢量的可信程度、预设可信程度范围与预设第二时域滤波系数之间的对应关系，得到第二时域滤波系数；根据所述行列方向的全局运动矢量对应的匹配度、预设匹配度的范围与预设第二时域滤波系数之间的对应关系，得到第二时域滤波系数；根据所述第一时域滤波系数和所述第二时域滤波系数，确定所述时域滤波系数。16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述根据所述全局图像匹配算法得到的所述行列方向的全局运动矢量的可信程度、预设可信程度范围与预设第二时域滤波系数之间的对应关系，得到第二时域滤波系数，包括：若所述全局图像匹配算法得到的所述行列方向的全局运动矢量对应的匹配度大于或等于匹配阈值、所述全局图像匹配算法得到的所述行列方向的全局运动矢量对应的最大相关系数对应的位移偏置小于所述最大可计算位移偏置，则根据所述全局图像匹配算法得到的所述行列方向的全局运动矢量对应的匹配度，预设匹配度范围与预设第二时域滤波系数之间的对应关系，得到第二时域滤波系数。17.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，所述时域滤波系数为所述第一时域滤波系数和所述第二时域滤波系数的乘积。18.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述统计次数最多的位移偏置等于所述最大可计算位移偏置，则确定所述行列方向的全局运动矢量为零。19.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述多个相关系数中最大相关系数对应的位移偏置等于所述最大可计算位移偏置，
则确定所述行列方向的全局运动矢量为零。20.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述行列方向的全局运动矢量对所述参考帧图像进行偏移得到偏移后的参考帧图像，包括：根据所述行列方向的全局运动矢量，对所述参考帧图像进行全...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，张青涛，赵新涛，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：