[发明专利]利用梯度模式匹配的运动补偿装置和方法无效
申请号: | 98121332.4 | 申请日: | 1998-10-09 |
公开(公告)号: | CN1215286A | 公开(公告)日: | 1999-04-28 |
发明(设计)人: | 李建熙;高圣济 | 申请(专利权)人: | 三星电子株式会社 |
主分类号: | H04N5/91 | 分类号: | H04N5/91;H04N5/911 |
代理公司: | 柳沈知识产权律师事务所 | 代理人: | 马莹 |
地址: | 韩国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 利用 梯度 模式 匹配 运动 补偿 装置 方法 | ||
本发明涉及视频记录系统,尤其涉及补偿该视频记录系统的运动的装置和方法。
当使用图像记录系统例如摄录一体机(camcoder)拍摄一个目标时,稳定地拍摄该目标而手不抖动是困难的。当该图像捕获系统小而轻而使用户仅用一只手拍摄时这种手的抖动可能是严重的。另外,当摄录一体机的变焦镜头的放大倍数增加时,摄录一体机的微小移动会严重摇动拍摄的图像。
为了稳定捕获的图像,视频摄像机的系统控制器检测输入视频信号的一个局部运动矢量(local motion vector),估计被检测的运动矢量中由于手的抖动引起的运动,并且确定用于补偿摄像机的移动的图像的运动。
通常,传统的运动矢量检测方法采用带提取代表点(band extractrepresentative pointsm,BERP)或边缘模式匹配。
在利用BERP的运动检测方法中,在运动检测区中设定预定数目的代表点。该代表点通过一带通滤波器以提取特征点。然后,利用该特征点检测图像的运动。然而,此方法的缺点在于必须使用一滤波器以提取特征点,并且所需的存储容量可能增加。
利用边缘模式匹配技术的运动检测方法是通过将图像的边缘信号转化成二进制图像信号来检测图像的运动。这种方法能通过简单的硬件实现,并且通过从图像中提取边缘模式而减小了所需存储容量,也可克服利用BERP方法的问题。然而,依照这种方法,当光照不足时检测精度可能会低。另外,检测图像边缘是困难的。
因此,需要一种能减少所需存储容量而又保持运动检测精度的检测方法。
为了解决以上问题,本发明的一个目的是提供一种用于通过将输入图像变换成为梯度模式(gradient pattern)信息并且将当前场的运动检测区中的梯度模式信息与先前场的代表模式(representative pattern)信息比较而检测运动矢量的装置。
本发明的另一个目的是提供一种通过将输入图像变换成为梯度模式信息并且将当前场的运动检测区中的梯度模式信息与先前场的代表模式信息相比较而检测运动矢量的方法。
为了达到上述目的之一,在按照本发明检测图像的运动的装置中,一个梯度模式变换器将输入图像中的运动检测区中的每个象素的灰度级变换成一个梯度位模式,这是通过将象素的灰度级与它的相邻象素的灰度级之间的差值与任一阀值相比较来实现的。运动矢量检测器在运动检测区内依次形成一个搜索区,将该搜索区的一个梯度位模式与先前图像的一个代表位模式相比较以计算和累加相关值,并且确定产生最大相关值的一个搜索区的坐标与作为一个运动矢量的代表位模式的坐标之差值。
为达到上述目的的另一个目的,提供了一种检测图像运动的方法,包括以下几步:在输入图像中设定一个运动检测区;将运动检测区中的每个象素的灰度级与其相邻象素的灰度级比较,以提取一个梯度位模式;执行当前图像的一个位模式与先前图像的一个代表位模式之间的位模式匹配,以获得具有与代表位模式相同形状和大小的预定搜索区单元中的相关值;和确定产生最大相关值的搜索区的坐标和作为一个运动矢量的代表位模式的坐标之间的差值。
通过参照附图详细描述优选实施例,本发明的上述目的和优点将更清楚:
图1是依据本发明的运动校正装置的方框图;
图2是图1的运动矢量检测器的详细方框图;
图3示出了图像的一场中运动矢量检测区的例子;
图4示出了本发明中梯度代表模式的一个例子;
图5示出了图2的梯度模式变换器中梯度位模式变换的例子;
图6示出了本发明中用于将一个任意象素的图像数据变换成梯度模式数据的象索的另一个例子;和
图7是依据本发明表示运动检测方法的流程图。
参照图1,运动补偿装置包括:用于从输入视频数据中检测一个运动矢量的运动矢量检测器110;用于接收由运动矢量检测器110输出的运动矢量和按照该运动矢量产生存储控制信号的运动补偿控制器120;及用于存储以场为单位的输入图像数据和响应于存储器控制信号输出运动补偿的图像数据的场存储器130。
数字图像数据输入到运动矢量检测器110及场存储器130。运动矢量检测器110利用设定于一场中某些运动矢量检测区中的象素的梯度值来检测运动矢量。即,本发明中,输入的力图像数据被转化成梯度模式信息,并且仅利用梯度模式信息检测运动矢量,这样,减少了存储器容量和计算量。
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