一种面向视频监控的准静态图像抗抖动方法.pdf

本发明提供一种面向视频监控的准静态图像抗抖动方法，包括：周期性地更新基准帧；计算每帧图像的垂直和水平方向投影特征向量；求出每帧图像相对于基准帧的最佳偏移量；根据最佳偏移量校正当前图像。本发明具有处理速度快，对于视频监控应用中的准静态场景图像抗抖动效果好的特点。

权利要求书1.  一种面向视频监控的准静态图像抗抖动方法，其特征在于，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。2.  根据权利要求1所述的面向视频监控的准静态图像抗抖动方法，其特征在于，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，i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：V=v(0)v(1)...v(i)...v(M-2)v(M-1)]]>v(i)=Σ0≤j<NI(i,j),0≤i<N]]>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：H=h(0)h(1)...h(j)...h(N-2)h(N-1)]]>h(j)=Σ0≤i<NI(i,j),0≤j<N]]>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维系数。3.  根据权利要求2所述的面向视频监控的准静态图像抗抖动方法，其特征在于，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：Vdiff(m)=1M-mΣm≤i<M||(v(i)-vb(i-m))||]]>其中，Vdiff(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，vb(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：Vdiff(n)=1N-nΣn≤j<N||(h(j)-hb(j-n))||]]>其中，Hdiff(n)表示当前帧相对于基准帧在垂直方向上偏移n个像素时的偏移指数，hb(j-n)表示基准帧的水平方向投影特征向量的第j-n维系数；(33)求出使Vdiff(m)最小的m,即得到当前帧相对于基准帧在水平方向上的最佳偏移量mopt:(34)求出使Hdiff(n)最小的n，即得到当前帧相对于基准帧在垂 直方向上的最佳偏移量nopt。

说明书一种面向视频监控的准静态图像抗抖动方法
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：
V=v(0)v(1)...v(i)...v(M-2)v(M-1)]]>
v(i)=Σ0≤j<NI(i,j)0≤i<M]]>
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：
H=h(0)h(1)...h(j)...h(N-2)h(N-1)]]>
h(i)=Σ0≤i<MI(i,j)0≤j<N]]>
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：
Vdiff(m)=1M-mΣm≤i<M||(v(i)-vb(i-m))||]]>
其中，Vdiff(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，vb(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：
Hdiff(n)=1N-nΣn≤j<N||(h(j)-hb(j-n))||]]>
其中，Hdiff(n)表示当前帧相对于基准帧在垂直方向上偏移n个像素时的偏移指数，hb(j-n)表示基准帧的水平方向投影特征向量的第j-n维系数；
(33)求出使Vdiff(m)最小的m，即得到当前帧相对基准帧在水平方向上的最佳偏移量mopt；
(34)求出使Hdiff(n)最小的n，即得到当前帧相对于基准帧在垂直方向上的最佳偏移量nopt。
本发明对于支架不够稳固的摄像机在图像发生抖动时，可以有效抑制图像的抖动幅度，改善主观效果，且计算较快，实用性好。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面，结合附图和具体实施例进一步说明本发明。
如图1所示，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：
步骤S01、输入一帧图像，判断是否已经缓冲了基准帧，如果是，则执行步骤S05，如果否，则执行步骤S02；
步骤S02、将当前帧作为基准帧；
步骤S03、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；
投影特征向量的求取方法是：
将图像中每个像素的值记为I(i，j)，0≤i＜M，0≤j＜N，i是该像素的横坐标，j是该像素的纵坐标，M是图像的宽度，N是图像的高度；垂直方向投影特征向量是一个M维向量，记为V，如公式[1]所示，v(i)表示当前帧的垂直方向投影特征向量的第i维系数，如公式[2]所示；水平方向投影特征向量是一个N维向量，记为H，如公式[3]所示，h(j)表示当前帧的水平方向投影特征向量的第维系数，如公式[4]所示；计算后，将计算结果缓冲起来；
公式[1]：
V=v(0)v(1)...v(i)...v(M-2)v(M-1)]]>
公式[2]：
v(i)=Σ0≤j<NI(i,j)0≤i<M]]>
公式[3]：
H=h(0)h(1)...h(j)...h(N-2)h(N-1)]]>
公式[4]：
h(i)=Σ0≤i<MI(i,j)0≤j<N]]>
步骤S04、将当前帧输出；
步骤S05、判断是否需要更新基准帧，更新的依据是：对每一帧编一个递增的序号，当序号整除某个常整数T时，就判断为是，否则判断为否，T越大更新越慢，T越小更新越快；一般来说，将更新周期调整为1～100秒之间比较合适；如果判断为是，则执行步骤S02， 如果判断为否，则执行步骤S06；
步骤S06、计算当前帧的垂直和水平方向投影特征向量，计算方法参见步骤S03；
步骤S07、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，计算方法是：
当前帧相对于基准帧在水平方向上偏移m个像素时，偏移指数Vdiff(m)计算方法如公式[5]所示，其中vb(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；
当前帧相对于基准帧在垂直方向上偏移n个像素时，偏移指数Hdiff(n)计算方法如公式[6]所示，其中hb(j-n)表示基准帧的水平方向投影特征向量的第j-n维系数；
公式[5]：
Vdiff(m)=1M-mΣm≤i<M||(v(i)-vb(i-m))||]]>
公式[6]：
Hdiff(n)=1N-nΣn≤j<N||(h(j)-hb(j-n))||]]>
记水平方向可能的最大偏移量为MaxM，则m取值区间为 [-MaxM,MaxM],求出使Vdiff(m)最小的m，就是水平方向的最佳偏移量；
记垂直方向可能的最大偏移量为MaxN，则n取值区间为[-MaxN，MaxN]，求出使Hdiff(n)最小的n，就是垂直方向的最佳偏移量；
步骤S08、根据最佳偏移量校正当前帧；
如果步骤S07计算出水平方向最佳偏移量是mopt，则将当前帧整体水平方向平移mopt个像素，如果步骤S07计算出垂直方向最佳偏移量是nopt,则将当前帧整体垂直方向平移nopt个像素；
步骤S09、将当前帧偏移校正的结果输出。
以上所述实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。