[发明专利]一种摄像机非正常抖动的确定方法及装置有效
申请号: | 201110039731.3 | 申请日: | 2011-02-17 |
公开(公告)号: | CN102170522A | 公开(公告)日: | 2011-08-31 |
发明(设计)人: | 孙余顺 | 申请(专利权)人: | 东方网力科技股份有限公司 |
主分类号: | H04N5/232 | 分类号: | H04N5/232 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 逯长明;王宝筠 |
地址: | 100083 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 摄像机 正常 抖动 确定 方法 装置 | ||
1.一种确定摄像机非正常抖动的方法,其特征在于,包括:
分别获取场景背景图像和抖动背景图像;
确定所述场景背景图像中的固定轮廓区域和所述抖动背景图像中的抖动轮廓区域;
膨胀放大所述固定轮廓区域,得到放大固定轮廓区域;
比较所述放大固定轮廓区域与所述抖动轮廓区域的异同,得到所述放大固定轮廓区域与所述抖动轮廓区域的交集区域;
根据所述交集区域和固定轮廓区域进行计算,得到抖动评估值;
若判断所述抖动评估值小于预设评估抖动阈值,则确定摄像机的抖动为非正常抖动。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取场景背景图像包括:利用逐像素时域中值的方式获取场景背景图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述利用逐像素时域中值的方式获取场景背景图像具体包括:
采取摄像机拍摄的彩色图像;
将所述彩色图像转换为灰度图像,并将所述灰度图像存储在图像序列中;
间隔N帧后,重复上述过程,直到所述图像序列存储的灰度图像的总数达到M为止;
计算所述图像序列的时域中值,得到场景背景图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述场景背景图像中的固定轮廓区域和所述抖动背景图像中的抖动轮廓区域包括:
分别提取所述场景背景图像的场景固定轮廓和所述抖动背景图像中的抖动轮廓;
提取所述场景固定轮廓中的固定轮廓区域和所述抖动轮廓中的抖动轮廓区域。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述提取所述场景背景图像的场景固定轮廓包括:
对所述场景背景图像进行滤波,得到静态图像,所述静态图像为场景固定轮廓。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述提取所述场景固定轮廓中的固定轮廓区域,并膨胀放大所述固定轮廓区域包括:
在所述场景固定轮廓中提取大于第一预设阈值的轮廓区域,该轮廓区域为固定轮廓区域;
对所述固定轮廓区域进行M×N膨胀放大,得到放大固定轮廓区域,其中,M为行方向膨胀系数,N为列方向膨胀系数。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述获取抖动背景图像包括:
采取摄像机拍摄的抖动彩色图像;
将所述抖动彩色图像转换为抖动灰度图像。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述提取所述抖动背景图像中的抖动轮廓包括:
对所述抖动灰度图像进行滤波,得到抖动静态图像,所述抖动静态图像为抖动轮廓。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述提取所述抖动轮廓中的抖动轮廓区域包括:
在所述抖动轮廓中提取大于第二预设阈值的轮廓区域,该轮廓区域为抖动轮廓区域。
10.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述交集区域和固定轮廓区域进行计算,得到抖动评估值包括:
分别计算所述交集区域和固定轮廓区域的区域面积,得到交集区域面积和固定轮廓区域面积;
按照所述交集区域面积乘以常数C,之后,在除以所述固定轮廓区域面积,得到抖动评估值。
11.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
重复执行所述分别获取场景背景图像和抖动背景图像至所述根据所述交集区域和固定轮廓区域进行计算,得到抖动评估值的步骤,得到多个抖动评估值,对所述多个抖动评估值进行平均计算,得到平均抖动评估值;
所述判断所述抖动评估值小于预设评估抖动阈值,则确定摄像机为非正常抖动具体为:若判断所述平均抖动评估值小于预设评估抖动阈值,则确定摄像机的抖动为非正常抖动。
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