[发明专利]图像匹配方法及视频处理方法

说明书

本发明涉及一种图像匹配方法及视频处理方法。所述图像匹配方法，包括：对图像场景进行区域划分，以得到子区域；提取并匹配第一图像和第二图像中的特征点，以得到所述第一图像和第二图像之间的匹配特征点；依据所述子区域对所述匹配特征点进行分组；根据所述第一图像和第二图像之间的匹配模型，从所述匹配特征点选取匹配特征点子集，所述匹配特征点子集涉及尽可能多的分组；采用所述匹配特征点子集拟合所述匹配模型，以获得图像匹配结果。本发明能够提高视频去抖过程中匹配的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种图像匹配方法及视频处理方法。

背景技术

在实际摄影系统中，通过车辆、手持或者飞机等移动平台得到的视频不仅包含了成像系统的主动运动，同时也包含了移动平台的随机运动。而由此随机运动产生的不稳定视频会让人产生疲惫感，同时也给有用信息的提取带来困难。因此，如何将不稳定的视频转化为稳定的视频具有重要意义。

视频去抖，也称视频稳定，是一种很重要的视频处理技术。该视频处理技术旨在消除视频抖动，能够保证视频图像的清晰，稳定画面，使视频可以更好地进行压缩，从而提高视频质量与速度。

视频抖动是指拍摄过程中由于摄像机存在不一致的运动噪声而造成视频序列的抖动和模糊。为了消除这些抖动，视频处理技术需要做的是，提取摄像机的真实全局运动参数，然后采用合适的变化技术补偿摄像机的运动，使视频画面流程而稳定。

目前去除视频抖动的处理方法包括像素法、块匹配法、相位相关法和特征匹配法等。

像素法利用像素灰度值间的关系进行运动估计，但它对噪声敏感，且要求图像的信息较为丰富。

块匹配法将块中的像素作为一个整体来进行运动估计，从而它比像素法更加鲁棒，但算法的精度和计算复杂度受块的数目、尺寸、搜索范围及搜索策略的影响很大。

相位相关法通过计算相邻帧的互功率谱来估计运动的方向和速度，它的抗噪声性较强，但计算复杂度大且易受局部运动的干扰。

特征匹配法基于人的视觉特性，通过提取并匹配相邻帧的特征进行摄像机全局运动参数估计，相比于其它算法，它更接近于人的视觉系统对运动信息进行处理的过程，但当场景中存在其他移动目标时，其场景会出现不同的运动参数，特征点提取可能仅局限在某一运动参数的区域，此时结果会受特征提取的限制，影响匹配的鲁棒性和精度。

发明内容

本发明技术方案所解决的技术问题为，如何提高视频去抖过程中匹配的鲁棒性。

为了解决上述技术问题，本发明技术方案提供了一种图像匹配方法，包括：

对图像场景进行区域划分，以得到子区域；

提取并匹配第一图像和第二图像中的特征点，以得到所述第一图像和第二图像之间的匹配特征点；

依据所述子区域对所述匹配特征点进行分组；

根据所述第一图像和第二图像之间的匹配模型，从所述匹配特征点选取匹配特征点子集，所述匹配特征点子集涉及尽可能多的分组；

采用所述匹配特征点子集拟合所述匹配模型，以获得图像匹配结果。

可选的，所述对所述图像场景进行区域划分是基于所述图像场景的空间位置关系进行的。

可选的，所述对图像场景进行区域划分包括：平均划分所述图像场景。

可选的，所述对图像场景进行区域划分包括：在横向或纵向上至少三等分所述图像场景。

可选的，所述对图像场景进行区域划分包括：以所述图像场景的中心点为起点、等角度划分所述图像场景。

可选的，所述匹配模型为仿射变换模型。