一种多帧静止图像识别数据滤波的方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种多帧静止图像识别数据滤波的方法及系统，属于图像数据处理的技术领域，其中方法包括步骤有：步骤1、通过信息采集设备获取不同时间段内的静态目标物图片数据；步骤2、构建向量存储器，并存储静态目标物图片数据；步骤3、根据需求遍历向量存储器中的静态目标物图片数据；步骤4、将读取到的静态目标物图片数据划分为参考帧图片数据和当前帧图片数据；步骤5、通过像素点距离的计算，执行参考帧图片数据和当前帧图片数据的特征点匹配；步骤6、对匹配结果执行滤波处理；步骤7、输出滤波后的数据。本发明专利技术结合对同一物理位置图片不同时间序列，执行数据对齐处理，有效建立多帧图像数据之间的关联，提高图像识别的鲁棒性。提高图像识别的鲁棒性。提高图像识别的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种多帧静止图像识别数据滤波的方法及系统


[0001]本专利技术属于图像数据处理的
，特别是涉及一种多帧静止图像识别数据滤波的方法及系统。

技术介绍

[0002]在大数据分析以及视觉技术的的大力发展下，图像处理逐渐在计算机视觉领域占据重要的地位。由于图像滤波效果作为图像识别过程中稳健与否的重要评判因素，因此如何对图像数据执行高效的滤波操作一直是研究的热门方向。
[0003]根据实际应用过程中的需求，针对图像数据执行滤波操作的技术逐渐成熟，但是现有技术中忽略了对同一物理位置图片不同时间序列处理方法，使得图像处理过程中存在缺陷，进而导致滤波效果不佳。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：提出一种多帧静止图像识别数据滤波的方法及系统，以解决现有技术存在的上述问题。通过结合对同一物理位置图片不同时间序列，执行数据对齐处理，有效建立多帧图像数据之间的关联，提高图像识别的鲁棒性。
[0005]技术方案：第一方面，提出了一种多帧静止图像识别数据滤波的方法，该方法具体包括以下步骤：
[0006]步骤1、通过信息采集设备获取不同时间段内的静态目标物图片数据；
[0007]步骤2、构建向量存储器，并存储静态目标物图片数据；
[0008]根据分类存储需求，向量存储器包含信息向量存储器和二维向量存储器，信息向量存储器用于存储每一帧静态目标物图片数据中待处理点的信息；二维向量存储器用于存储每一帧静态目标物图片数据的信息。
[0009]步骤3、根据需求遍历向量存储器中的静态目标物图片数据；
[0010]步骤4、将读取到的静态目标物图片数据划分为参考帧图片数据和当前帧图片数据；
[0011]其中，参考帧图片数据表示目标物静止状态下的第一帧图片数据，通过选取其中有针对性意义的点作为特征匹配点，作为执行参考帧图片数据和当前帧图片数据匹配的基础。
[0012]步骤5、通过像素点距离的计算，执行参考帧图片数据和当前帧图片数据的特征点匹配，执行匹配过程具体包括以下步骤：
[0013]步骤5.1、按序读取向量存储器中每一帧的待处理数据，并将读取到的数据作为当前帧数据；
[0014]步骤5.2、判断当前帧是否为参考帧；若是参考帧，则保存参考帧数据信息，将参考帧数据信息中有针对性意义的点作为特征匹配点，并跳转至步骤5.1；反之，跳转至步骤5.3；
[0015]步骤5.3、基于像素点之间的欧氏距离，寻找当前帧中与特征匹配点最小的距离误差点，并以此作为数据对齐的基础，建立多帧图片数据之间的关联；
[0016]步骤5.4、比对欧氏距离的数值大小，获得当前帧中与参考帧特征匹配点最接近的特征点，并将两者进行匹配；
[0017]步骤5.5、通过对匹配结果执行预处理，剔除匹配中的错误匹配结果。
[0018]步骤6、对匹配结果执行滤波处理，具体包括以下步骤：
[0019]步骤6.1、对匹配结果执行中值滤波，并保留预设范围内的数值；
[0020]步骤6.2、针对保留下的数值进行均值计算，执行均值滤波；
[0021]步骤7、输出滤波后的数据。
[0022]在第一方面的一些可实现方式中，在执行错误匹配结果剔除时，具体包括以下步骤：
[0023]步骤5.5.1、判断当前帧图片数据与参考帧图片数据之间，是否存在多对一的特征点匹配关系；若存在则跳转至步骤5.5.2；反之，则结束当前预处理步骤；
[0024]步骤5.5.2、比较距离误差和；
[0025]步骤5.5.3、将距离误差和较大的点对剔除；
[0026]步骤5.5.4、输出最终的匹配结果。
[0027]为了提高匹配结果的精度，在初步完成误差剔除后，采用3σ原则，分别对异常匹配的点，进一步筛选匹配关系。3σ原则中的σ是代表标准差，3σ也就是3倍标准差，如果数据与均值之间的绝对距离大于3倍标准差，即数值处于[
‑
∞,μ
‑
3σ]和[μ+3σ,+∞]部分，则把这一部分值称为是异常值，随后将异常值删除，完成进一步的匹配结果筛选。
[0028]另外，为了评估滤波结果的准确性，通过计算像素点方差值的方式，完成评估。
[0029]第二方面，提出一种多帧静止图像识别数据滤波的系统，用于实现多帧静止图像识别数据滤波的方法，该系统具体包括：
[0030]用于获得静态目标物图片数据的多帧图片数据获取模块；
[0031]用于存储数据的存储容器构建模块；
[0032]用于读取存储容器中数据的数据读取模块；
[0033]用于实现特征点匹配的数据匹配模块；
[0034]用于剔除错误匹配的误差剔除模块；
[0035]用于执行滤波处理的数据滤波模块；
[0036]用于评估滤波准确性的评估模块；
[0037]用于输出滤波后稳健数据的数据输出模块。
[0038]在第二方面的一些可实现方式中，首先在不同时间点利用多帧图片数据获取模块获得目标物在静止状态下的图片数据。随后，采用存储容器构建模块构建信息向量存储器和二维向量存储器，并对多帧图片数据获取模块获得的数据进行存储。执行图像数据滤波的过程中，利用数据读取模块按序读取二维向量存储器中的图片数据，同时结合数据匹配模块将读取到的数据进行特征点匹配。
[0039]为了提高匹配结果的准确性，针对匹配结果，进一步采用误差剔除模块对错误的匹配结果进行剔除。针对剔除错误匹配结果的数据，采用数据滤波模块对其进行均值滤波，并结合评估模块对滤波结果进行准确性评估。最后，通过数据输出模块将滤波后的数据输
出。
[0040]第三方面，提出一种多帧静止图像识别数据滤波设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器。
[0041]其中，处理器读取并执行计算机程序指令，以实现多帧静止图像识别数据滤波的方法。
[0042]第四方面，提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令。计算机程序指令被处理器执行时，以实现多帧静止图像识别数据滤波的方法。
[0043]有益效果：本专利技术提出了一种多帧静止图像识别数据滤波的方法及系统，结合对同一物理位置图片不同时间序列进行处理的理念，通过欧式距离对数据进行对齐，充分利用了两帧图像之间的时空相关性，并在预处理时剔除多对一的错误匹配对齐关系，随后进一步对匹配好的匹配对进行剔除，最后对匹配对进行中值滤波，保留预设范围内的数据，并对保留的数据进行均值滤波，得到最后稳健的结果，进而提高图像识别的鲁棒性。
附图说明
[0044]图1为本专利技术的数据处理流程图。
具体实施方式
[0045]在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本专利技术更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本专利技术可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本专利技术发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多帧静止图像识别数据滤波的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、通过信息采集设备获取不同时间段内的静态目标物图片数据；步骤2、构建向量存储器，并存储静态目标物图片数据；步骤3、根据需求遍历向量存储器中的静态目标物图片数据；步骤4、将读取到的静态目标物图片数据划分为参考帧图片数据和当前帧图片数据；步骤5、通过像素点距离的计算，执行参考帧图片数据和当前帧图片数据的特征点匹配；步骤6、对匹配结果执行滤波处理；步骤7、输出滤波后的数据。2.根据权利要求1所述的一种多帧静止图像识别数据滤波的方法，其特征在于，所述向量存储器包含：信息向量存储器和二维向量存储器；通过所述信息向量存储器存储每一帧静态目标物图片数据中待处理点的信息；通过所述二维向量存储器存储每一帧静态目标物图片数据的信息。3.根据权利要求1所述的一种多帧静止图像识别数据滤波的方法，其特征在于，所述参考帧图片数据表示目标物静止状态下的第一帧图片数据；所述参考帧图片数据中有针对性意义的点作为特征匹配点，用于作为执行参考帧图片数据和当前帧图片数据匹配的基础。4.根据权利要求3所述的一种多帧静止图像识别数据滤波的方法，其特征在于，执行匹配过程具体包括以下步骤：步骤5.1、按序读取向量存储器中每一帧的待处理数据，并将读取到的数据作为当前帧数据；步骤5.2、判断当前帧是否为参考帧；若是参考帧，则保存参考帧数据信息，将参考帧数据信息中有针对性意义的点作为特征匹配点，并跳转至步骤5.1；反之，跳转至步骤5.3；步骤5.3、基于像素点之间的欧氏距离，寻找当前帧中与特征匹配点最小的距离误差点，并以此作为数据对齐的基础，建立多帧图片数据之间的关联；步骤5.4、比对欧氏距离的数值大小，获得当前帧中与参考帧特征匹配点最接近的特征点，并将两者进行匹配。5.根据权利要求4所述的一种多帧静止图像识别数据滤波的方法，其特征在于，为了提高特征点匹配的准确度，还包括：步骤5.5、通过对匹配结果执行预处理，剔除匹配中的错误匹配结果，具体包括以下步骤：步骤5.5.1、判断当前帧图片数据与参考帧图片数据之间，是否存...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兆东，王博，陈波，倪杭，范镒，李军，王亚飞，
申请(专利权)人：磅客策上海智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：