[发明专利]一种面向视频监控的准静态图像抗抖动方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体是一种面向视频监控的准静态图像抗抖动方法。

背景技术

在视频监控应用中，有相当大一部分摄像机是架设在野外，安装环境比较恶劣，大风天气或者地面震动会导致摄像机上下左右随机抖动。如果监控的场景通过高倍镜头拉近时，整个面面的抖动就会非常明显，严重影响监控效果。将摄像机固定在更加稳定的支架上可以降低抖动，但这种措施在很多场合并不可行，因此需要采用图像处理的方法，消除画面的抖动，改善视频效果。

视觉上产生抖动的本质是：两幅相邻图像中，相同的目标点，在屏幕上先后显示在不同的位置。在图像处理领域，可以认为这两幅图像之间有一个仿射变换关系。理论上，只要求出这个仿射变换关系，将后一幅图的所有像素点校正回来，就可以消除抖动现象。目前常用基于特征点匹配的方法求取仿射变换关系。首先分别提取两幅图像的关键点(例如角点等)，然后通过计算关键点之间的相似度确定映射关系，从而计算出几何变换关系(一般是仿射变换关系)，然后根据该关系，再将第二幅图像的所有像素变换到新位置，从而消除抖动。

上述方法在理论上具有通用性，因此可以处理实际应用中的各种图像匹配的问题，但计算量比较大，实现成本较高。在视频监控应用中，由于摄像机画面只能产生上下左右的平移运动，这其实是一种简化的仿射变换，因此我们可以通过新的算法解决这类特殊问题，从而减少计算量，降低实现成本。这样的尝试有“一种视频监控中视频图像的抗抖动方法”(中国发明专利申请CN104079800A)，该方法对图像进行分块，计算每个图像块的纹理特征，在图像内搜索匹配区域，然后根据多个图像块的匹配结果求出平移参数，对图像进行抖动校正。该方法相对于特征点匹配的方法，减少了计算量。

在视频监控应用中，架设在野外的摄像机的监控场景绝大部分区域通常都不会发生变化，可以认为是一种准静态图像，因此，垂直和水平方向的投影特征向量相对也是稳定的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向视频监控的准静态图像抗抖动方法，该方法根据图像的垂直和水平方向投影特征向量求取平移参数，相对于图像块匹配的方法，计算量更少。

本发明的技术方案为：

一种面向视频监控的准静态图像抗抖动方法，包括以下步骤：

(1)输入一帧图像，判断是否存在基准帧，若是，则执行步骤(5)，若否，则执行步骤(2)；

(2)将当前帧作为基准帧；

(3)计算当前帧的垂直和水平方向投影特征向量，并将计算结果缓冲起来；

(4)将当前帧输出；

(5)判断是否需要更新基准帧，若是，则跳转至步骤(2)，若否，则执行步骤(6)；

(6)计算当前帧的垂直和水平方向投影特征向量；

(7)根据当前帧和基准帧的垂直和水平方向投影特征向量，计算当前帧的最佳偏移量；

(8)根据最佳偏移量校正当前帧；

(9)将当前帧偏移校正的结果输出。

所述的面向视频监控的准静态图像抗抖动方法，所述步骤(3)和步骤(6)中，计算当前帧的垂直和水平方向投影特征向量，具体包括：

(21)将当前帧图像中每个像素的值记为I(i，j)，0≤i＜M，0≤j＜N，其中，表示像素的横坐标，j表示像素的纵坐标，M表示当前帧图像的宽度，N表示当前帧图像的高度；

(22)采用以下公式计算出当前帧的垂直方向投影特征向量：

其中，V表示当前帧的垂直方向投影特征向量，是一个M维向量，v(i)表示当前帧的垂直方向投影特征向量的第i维系数；

(23)采用以下公式计算出当前帧的水平方向投影特征向量：

其中，H表示当前帧的水平方向投影特征向量，是一个N维向量，h(j)表示当前帧的水平方向投影特征向量的第j维系数。

所述的面向视频监控的准静态图像抗抖动方法，所述步骤(7)中，根据当前帧和基准帧的垂直和水平方向投影特征向量，计算当前帧的最佳偏移量，具体包括：

(31)采用以下公式计算出当前帧相对于基准帧在水平方向上的偏移指数：

其中，V_diff(m)表示当前帧相对于基准帧在水平方向上偏移m个像素时的偏移指数，v_b(i-m)表示基准帧的垂直方向投影特征向量的第i-m维系数；

(32)采用以下公式计算出当前帧相对于基准帧在垂直方向上的偏移指数：