视频图像稳定处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了视频图像稳定处理方法、装置及设备，可以包括：获取目标视频中的第一图像帧，第一图像帧是针对指定区域进行图像采集得到的；利用雷达传感器采集到的指定区域内的运动目标的位置信息，确定第一图像帧中运动目标的所在区域；从第一图像帧中删除运动目标所在区域，得到第一图像帧的背景区域；确定第一图像帧的背景区域的运动向量；根据运动向量，对第一图像帧的背景区域进行反向补偿，得到稳定处理后图像。在摄像视野发生抖震的情况下，对第一图像帧进行稳定处理可简化为对第一图像帧的背景区域进行稳定处理，并且，由于利用雷达传感器能够准确且快速采集运动目标，从而有利于提高图像稳定处理方案的准确性及效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
视频图像稳定处理方法、装置及设备


[0001]本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及视频图像稳定处理方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]近年来，随着移动通信技术、轻量化深度学习网络、车载高性能处理器等新技术的出现，网联自动驾驶技术得到了快速发展，而智能路侧系统作为网联自动驾驶技术的重要支撑也正在逐渐普及。在实际应用，基于视觉的智能路侧系统因其成本低廉，部署方便等优势，成为了较为常见的智能路侧系统实现方案。然而，受安装部署条件和紧固方式影响，在道路晃动、大风等外界因素影响下，智能路侧系统所在的杆件会产生轻微晃动，从而造成摄像机视野的抖震，影响系统识别定位精度。因此，需要使用视频图像稳定技术进行处理。
[0003]目前，通常会沿用原车载或手机视频图像稳定技术，通过对智能路侧系统采集的图像的全部特征进行提取，以基于图像的全部特征进行视频图像稳定处理。这种基于图像特征提取的视频图像稳定处理方案，耗时严重，无法满足网联自动驾驶技术对于路侧数据的实时性的需求。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例提供的一种视频图像稳定处理方法、装置及设备，可以提升视频图像稳定处理效率，以解决现有的视频图像稳定处理过程耗时较长，无法满足网联自动驾驶技术对于路侧数据的实时性的需求的这一问题。
[0005]为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
[0006]本说明书实施例提供的一种视频图像稳定处理方法，包括：
[0007]获取目标视频中的第一图像帧，所述第一图像帧是针对指定区域进行图像采集得到的；
[0008]根据在所述第一图像帧的采集时刻利用雷达传感器采集到的所述指定区域内的运动目标的位置信息，确定所述第一图像帧中运动目标的所在区域；
[0009]从所述第一图像帧中删除所述运动目标所在区域，得到所述第一图像帧的背景区域；
[0010]确定所述第一图像帧的背景区域的运动向量；
[0011]根据所述运动向量，对所述第一图像帧的背景区域进行反向补偿，得到稳定处理后图像。
[0012]本说明书实施例提供的一种视频图像稳定处理装置，包括：
[0013]第一获取模块，用于获取目标视频中的第一图像帧；所述第一图像帧是针对指定区域进行图像采集得到的；
[0014]第一确定模块，用于根据在所述第一图像帧的采集时刻利用雷达传感器采集到的所述指定区域内的运动目标的位置信息，确定所述第一图像帧中运动目标的所在区域；
[0015]删除模块，用于从所述第一图像帧中删除所述运动目标所在区域，得到所述第一
图像帧的背景区域；
[0016]第二确定模块，用于确定所述第一图像帧的背景区域的运动向量；
[0017]反向补偿模块，用于根据所述运动向量，对所述第一图像帧的背景区域进行反向补偿，得到稳定处理后图像。
[0018]本说明书实施例提供的一种视频图像稳定处理设备，包括：
[0019]至少一个处理器；以及，
[0020]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0021]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
[0022]获取目标视频中的第一图像帧，所述第一图像帧是针对指定区域进行图像采集得到的；
[0023]根据在所述第一图像帧的采集时刻利用雷达传感器采集到的所述指定区域内的运动目标的位置信息，确定所述第一图像帧中运动目标的所在区域；
[0024]从所述第一图像帧中删除所述运动目标所在区域，得到所述第一图像帧的背景区域；
[0025]确定所述第一图像帧的背景区域的运动向量；
[0026]根据所述运动向量，对所述第一图像帧的背景区域进行反向补偿，得到稳定处理后图像。
[0027]本说明书一个实施例实现了能够达到以下有益效果：
[0028]在目标视频对应的摄像视野发生抖震的情况下，在目标视频中针对指定区域进行图像采集得到第一图像帧，并利用雷达传感器采集到的该指定区域内的运动目标的位置信息，确定第一图像帧中运动目标的所在区域；从第一图像帧中删除运动目标所在区域，得到第一图像帧的背景区域，确定第一图像帧的背景区域的运动向量，根据运动向量，对第一图像帧的背景区域进行反向补偿，得到稳定处理后图像。即，第一图像帧包括运动目标和背景区域，在摄像视野发生抖震的情况下，由于抖震产生的运动向量相对于运动目标自身产生的运动向量可忽略不计，所以，对第一图像帧进行稳定处理可简化为对第一图像帧的背景区域进行稳定处理；并且在视频图像稳定处理过程中，利用雷达传感器能够准确且快速采集运动目标，从而有利于提高第一图像帧中背景区域提取的效率和准确率，进而提高图像稳定处理方案的准确性及效率。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1是本说明书实施例中提供的一种视频图像稳定处理方法的整体方案示意图；
[0031]图2是本说明书实施例提供的一种视频图像稳定处理方法的流程示意图；
[0032]图3是本说明书实施例提供的一种视频图像稳定处理装置的结构示意图；
[0033]图4是本说明书实施例提供的一种视频图像稳定处理设备的结构示意图。
具体实施方式
[0034]为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
[0035]以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
[0036]现有技术中，基于原车载或手机视频图像稳定技术，需要对图像的全部特征进行提取，以基于图像的全部特征进行稳定处理。由于提取图像的全部特征时的计算量较大，从而导致这种视频图像稳定处理方案的运行效率低下、实时性较差。
[0037]基于运动传感器的视频图像稳定技术，通过运动传感器对摄像机的运动向量进行估计，实现对图像的运动向量的估计，从而可以根据运动传感器测量的运动向量对图像进行反向补偿，得到稳定处理后的图像。因此，该视频图像稳定处理方案的准确性依赖于运动传感器的精度，但现有的运动传感器难以对轻微位移实现精确测量，从而导致视频图像稳定处理方案的准确性较差。
[0038]基于粒子滤波的视频图像稳定技术，认为图像晃动是粒子运动导致的，因此，通过将图像内容无差别的粒子化，以采用粒子滤波对图像运动向量进行估计，进而基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频图像稳定处理方法，其特征在于，包括：获取目标视频中的第一图像帧，所述第一图像帧是针对指定区域进行图像采集得到的；根据在所述第一图像帧的采集时刻利用雷达传感器采集到的所述指定区域内的运动目标的位置信息，确定所述第一图像帧中运动目标的所在区域；从所述第一图像帧中删除所述运动目标所在区域，得到所述第一图像帧的背景区域；确定所述第一图像帧的背景区域的运动向量；根据所述运动向量，对所述第一图像帧的背景区域进行反向补偿，得到稳定处理后图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据在所述第一图像帧的采集时刻利用雷达传感器采集到的所述指定区域内的运动目标的位置信息，确定所述第一图像帧中的运动目标所在区域，具体包括：获取在所述第一图像帧的采集时刻利用雷达传感器采集到的所述指定区域内的运动目标的GPS坐标；获取所述第一图像帧中的预设像素坐标系与GPS坐标系之间的预设对应关系；基于所述预设像素坐标系与所述GPS坐标系之间的预设对应关系，根据所述运动目标的GPS坐标，确定所述运动目标在所述第一图像帧中的所在区域。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一图像帧中的预设像素坐标系与GPS坐标系之间的预设对应关系之前，还包括：确定样本图像中的目标像素点在所述预设像素坐标系中的像素坐标；所述样本图像是针对所述指定区域进行图像采集得到的；确定所述目标像素点对应的GPS坐标；根据所述目标像素点在所述预设像素坐标系中的像素坐标以及所述目标像素点对应的GPS坐标，建立所述预设像素坐标系与GPS坐标系之间的预设对应关系。4.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一图像帧的背景区域的运动向量，具体包括：获取所述第一图像帧的背景区域的质心的像素坐标；获取第二图像帧的背景区域的质心的像素坐标；所述第二图像帧是所述目标视频中针对所述指定区域进行图像采集得到的，且所述第二图像帧的采集时刻早于所述第一图像帧的采集时刻；确定从所述第二图像帧的背景区域的质心的像素坐标到所述第一图像帧的背景区域的质心的像素坐标的位移向量。5.如权利要求4中所述的方法，其特征在于，获取所述第一图像帧的背景区域的质心的像素坐标，具体包括：获取所述第一图像帧的背景区域的YCrCb颜色空间图像；计算所述YCrCb颜色空间图像中Y通道图像的质心的像素坐标。6.如权利要求5中所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亚卿，
申请(专利权)人：云控智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：