[发明专利]一种基于目标位移量估计的手机防抖功能评估方法

摘要

本发明公开了一种基于目标位移量估计的手机防抖功能评估方法，通过固定手机位置拍摄远景图像，在启动振动台后手机防抖开、关状态下分别拍摄图像组，对拍摄的图像组进行基于模板匹配的区域分割，获得只包含目标特征点的区域图像，对区域图像进行运动模糊消除，用角点检测算法提取映射回原图坐标的目标点坐标，并与各组标准坐标相减后的相对位移计算平均位移量，生成评估报告。其方法填补了远景图像手机防抖功能评估的空白，避免了模糊对目标位置计算带来的影响，准确给出了基于目标位移防抖功能的量化评估结果，提高了评估结果的客观性，更容易理解和实现相互间手机防抖性能的比对。

主权项

1.一种基于目标位移量估计的手机防抖功能评估方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1、待测试手机固定在振动台上，通过手动或自动对焦使远景画面清晰，保持振动台静止状态下拍摄一张图像S，拍摄的远景图像中包含具有角点特征结构的物体；步骤2、根据待测试手机质量选择防抖测试标准《CIPA DC‑X011‑Translation‑2014》中阐述的对应波形，开启振动台，使待测试手机随着振动台按照固定波形一起振动；步骤3、在关闭待测试手机防抖设置的前提下拍摄A组图像张；在开启待测试手机防抖设置的前提下拍摄B组图像张；步骤4、通过手动框选的方式在图像S上选择一个只包含有唯一角点结构的正方形区域图像，保存区域图像作为模板图像M；步骤5、设图像S的长度为W，宽度为H，以规定步长的方式组成尺度序列对M进行缩放，得到相应的模板组Mi；步骤6、将模板组Mi中的一张模板放在A组的一张图像上，从图像左上角开始，以1个像素为步长进行平移，计算每平移一步模板与被覆盖区域的相关系数，保存该模板的最大相关系数及其对应的被覆盖区域的区域坐标，直至所有模板组Mi中模板平移结束，得到A组中该张图像上每个不同尺度模板对应的被覆盖区域相关性最强的区域坐标T(xi,yi)和对应的相关系数Ri，选择Ri中最大值对应的T(xi,yi)区域图像，即为A组中该图像只包含唯一角点结构的区域图像；步骤7、重复步骤6，完成所有A组图像对应的只包含唯一角点结构的区域图像；步骤8、根据步骤6和步骤7，完成所有B组图像对应的只包含唯一角点结构的区域图像；步骤9、搭建DeblurGAN网络架构，包含两个1/2间隔的卷积单元、9个残差单元和两个反卷积单元，每个残差单元由一个卷积层、实例归一化层和ReLU激活组成；步骤10、载入预训练模型DeblurGANWILD、DeblurGANSynth或DeblurGANComb；步骤11、将所有A组和B组图像对应的只包含唯一角点结构的区域图像输入加载成功的模型中，输出去模糊后的结果图像；步骤12、用角点检测算法提取角点，提取得到的角点即为目标点；步骤13、将目标点坐标映射回原图坐标，并以A、B两组图像各自的第一张图像目标点坐标为标准坐标，将组内所有目标点坐标与各组标准坐标相减，得到每张图像目标点的相对位移，记为：；步骤14、计算防抖开启和关闭状态下的平均位移量：步骤15、由平均位移量生成评价结果，具体评价过程包括：若,该手机防抖功能定义为差；若，，该手机防抖功能定义为良；若，，该手机防抖功能定义为优；若，评价过程出错，评价结果无效。