[发明专利]一种增强AR追踪稳定性的电子稳像方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息技术技术领域，具体涉及一种增强AR追踪稳定性的电子稳像方法。

背景技术

在当今工作生活中，AR系统已经被广泛使用，针对手机等移动设备的摄像头采集的实时视频资源进行AR加工，检测和识别标志物的过程中，其效果会受到物体的姿态和振动的影响；在手持摄像移动设备上，其视频的输出结果受到主体晃动严重情况的影响。当这些不稳定输出到下一步检测识别时，图像信息的模糊，容易使检测识别算法产生误判漏判，给整个AR处理过程引入极大的不稳定因素。传统电子稳像方式容易在运动过程中产生错误的稳像处理，更加降低了下一步图像处理的稳定性，传统的灰度投影检测运动矢量的方式在光照强度变化的情况下，效果不理想。实时视频素材的稳像处理对AR追踪稳定具有较大的影响，尤其在当今移动设备的长焦距和高像素，处理视频抖动，图像抖动情况更值得重视。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：本发明针对以上问题，提供一种增强AR追踪稳定性的电子稳像方法。

本发明所采用的技术方案为：

一种增强AR追踪稳定性的电子稳像方法，所述方法通过将待处理图像分隔成子图像进行灰度投影处理之后匹配，从而有效降低了环境光照强度变化的干扰。

所述方法实现过程如下：通过分析图像信息来得到图像序列，先实施图像预处理，增强图像信息，然后对其进行运动估计得到运动参数，并针对求得的运动参数实施运动补偿，从而减少视频图像的抖动，实现对图像实施电子稳像的目的。

所述灰度投影处理过程如下：通过准确估算不同视频图像序列之间帧的位移，利用灰度投影算法实现。

所述灰度投影算法通过对图像灰度值变换来提取运动矢量，包括步骤：灰度映射和数值计算，经过上述两个步骤，就可以得到待处理的第k帧序列相对于参考帧的在水平和垂直方向上的运动矢量，然后再将待处理图像向着反方向移动，即可使图像序列变得稳定。

所述灰度映射过程如下：

将待处理的图像序列分为一帧帧的图像，并使用滤波方法优化，再将其灰度值用两个不相关的一维方程表示，公式如下：

其中,G_k(j)为运算后第k帧图像序列第j列处的灰度值；

G_k(i)为运算后第k帧图像序列第i行的灰度值；

G_k(i.j)为第k帧图像序列上(i，j)处像素的灰度值。

所述数值计算过程如下：将待处理的第k帧图像序列的行列灰度数值与参考帧的行列数值进行互相关计算，得出待处理的图像序列相对于参考帧的位移矢量差值。

所述方法利用灰度图像的灰度投影统计特征判断图像的运动状态流程如下：

1)选定、读取参考帧图像；

2)读取待处理帧图像；

3)对当前帧和参考帧转换为灰度图像进行灰度投影；

4)分别计算行、列度投影差值，得出平均差值；

5)分别累计行、列投影差值大于平均差值比率，定义为运动比率；

6)如果运动比率超过阈值，则物体运动属于不稳定状态，匹配失败，返回步骤1；

7)如果运动比率不超过阈值，则进入稳像处理流程。

所述稳像处理利用视频帧中的子图像的行列差异值最优化最佳匹配准备，在当前帧中搜索出最佳匹配区域，具体流程如下：

1)视频灰度图像；

2)将图像划分为子图像；

3)根据流程图1中结果进一步计算每个子图像的行列灰度投影差值；

4)在参考帧中计算临近范围内子区域与待处理帧图像子图像行、列对应差值绝对值和；

5)比较得到最小值对应子图像，得到运动矢量。

所述参考帧选择的过程如下：

针对灰度投影的统计特征反应的运动矢量，设定一个最大的阈值，当统计值比这个值大时，就将现在正在运算的这一帧作为新的参考帧继续处理。

所述参考帧选择流程如下：

1)选择参考帧流程；

2)如果上一待处理帧运动比率大于阈值，相邻帧补偿，下一参考帧＝当前处理帧；

3)如果上一待处理帧运动比率小于或等于阈值，则计算稳像后图像运动比率；

4)如果运动比率大于阈值，则相邻帧补偿，下一参考帧＝当前处理帧；

5)如果运动比率小于或等于阈值，则固定帧补偿；

6)判断AR处理过程是否已经检测到MARKER，如果是，则参考帧选定为检测到MARKER时图像；