[发明专利]一种基于陀螺仪硬件平台的图像全局运动补偿方法

说明书

技术领域

本发明属于运动目标的检测和跟踪技术领域，具体涉及一种基于陀螺仪硬件平台的图像全局运动补偿方法。

背景技术

运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下的运动目标检测和动态背景下的运动目标检测两大类。静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个拍摄过程中不发生移动，只有被拍摄的运动目标在摄像机的视场内运动；动态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个拍摄过程中发生了移动，被拍摄目标在摄像机的视场内也发生了运动，从而产生了目标与摄像机之间的复杂相对运动。但在实际应用中主要是动态背景下运动目标的检测。

在动态背景下，静止的物体会对动目标检测带来干扰，同时不能得到动目标真实的运动状态。为了弥补由于摄像机移动造成的背景全局性的运动对图像中动目标检测造成的影响，需要对图像进行全局运动补偿。对图像进行全局运动补偿的主要有两种思路：一是通过软件的算法获得背景的运动参数，主要方法有背景差法、光流法等等；二是利用传感器检测摄像机的运动参量，再转化为图像背景的运动参数。由于现有的软件跟踪算法都是面向特定的应用环境，具有一定的使用范围，所以不存在一个算法能适应于所有不同的环境。

发明内容

本发明的目的是提供了一种基于陀螺仪硬件平台的图像全局运动补偿方法，旨在弥补由于摄像机移动造成的背景全局性的运动对图像中运动目标检测造成的影响，克服软件算法只适用于特定环境、不具有通用性的特点。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于陀螺仪硬件平台的图像全局运动补偿方法：使用摄像机拍摄目标场景图像序列；使用陀螺仪硬件平台获取摄像机在拍摄目标场景图像时的运动参数，包括摄像机旋转角速度和平移加速度；建立摄像机运动参数的卡尔曼滤波模型，对摄像机运动参数进行卡尔曼滤波去除噪声；使用欧拉动力学方程将摄像机的旋转角速度转换成欧拉坐标系的欧拉角，使用运动公式将摄像机的平移加速度转换成摄像机的平移运动；根据图像像素光流与摄像机运动参数的关系，使用RANSAC算法估计出目标场景图像的全局光流；使用全局光流对目标场景图像序列进行全局运动补偿。所述陀螺仪硬件平台包括FPGA核心控制处理器、三轴数字陀螺仪，FPGA核心控制处理器、三轴数字陀螺仪集成在同一块电路板上，陀螺仪硬件平台固定在摄像机上；FPGA核心控制处理器通过控制摄像机的快门控制摄像机拍摄目标场景图像序列；在拍摄前后两帧图像的时间间隔内，FPGA核心控制处理器控制三轴数字陀螺仪获取多组摄像机的运动参数，取该多组运动参数的平均值作为摄像机在拍摄前一帧图像时的运动参数。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)由于三轴数字陀螺仪体积小、灵敏度高，所以硬件平台简单易行，只需要将硬件平台电路板绑定在摄像机上即可；(2)基于FPGA核心控制处理器的并发执行特点，结合本算法的简洁性，可以实现全局运动补偿的实时性；(3)本发明利用摄像机的运动参数来推算全局运动光流，通用性较强，弥补了软件算法使用的局限性和不通用性：(4)本发明从摄影几何角度出发，结合欧式空间的刚体变化关系得到图像背景光流与摄像机运动参数的关系，在参数获取与处理过程中，与图像亮度没有关系，所以在亮度突变的情况下，仍然有着较高的精度。

附图说明

图1是本发明流程图。

图2是本发明中陀螺仪硬件平台的结构示意图。

具体实施方式

如图1所示，本发明基于陀螺仪硬件平台的图像全局运动补偿方法为：

使用摄像机拍摄目标场景图像序列，使用陀螺仪硬件平台获取摄像机在拍摄目标场景图像时的运动参数，包括摄像机旋转角速度和平移加速度；建立摄像机运动参数的卡尔曼滤波模型，对摄像机运动参数进行卡尔曼滤波去除噪声；使用欧拉动力学方程将摄像机的旋转角速度转换成欧拉坐标系的欧拉角，使用运动公式将摄像机的平移加速度转换成摄像机的平移运动；根据图像像素光流与摄像机运动参数的关系，使用RANSAC算法估计出目标场景图像的全局光流；使用全局光流对目标场景图像序列进行全局运动补偿。

所述陀螺仪硬件平台如图2所示，包括FPGA核心控制处理器、三轴数字陀螺仪，FPGA核心控制处理器、三轴数字陀螺仪集成在同一块电路板上，陀螺仪硬件平台固定在摄像机上；FPGA核心控制处理器通过控制摄像机的快门控制摄像机拍摄目标场景图像序列，同时，在拍摄前后两帧图像的时间间隔内，FPGA核心控制处理器控制三轴数字陀螺仪获取多组摄像机的运动参数，取该多组运动参数的平均值作为摄像机在拍摄前一帧图像时的运动参数。

实施例：