[发明专利]图像处理设备和方法

说明书

技术领域

本公开涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像处理设备和方法。

背景技术

目标跟踪或目标匹配是图像处理领域的一个重要分支。在目标跟踪的过程中，目标的特征很难保持稳定，比如光照的变化会影响图像的灰度和颜色特征，目标的变形会影响图像的纹理特征。针对这个问题，一种解决方法是采用多特征的融合。但是现有的多特征融合方法存在计算量大，很难用硬件实现等问题。

在另一方面，在目标跟踪过程中，当初始化目标框时，不可避免的会把一部分背景包含进来，因此，提取特征的时也相应会把背景的干扰引入进来。背景干扰越大，后续的特征匹配的精度就会越低。如何消除背景的影响也是目标跟踪技术的研究重点之一。一种解决方法是采用核函数的方法来减弱背景的影响。相关文献包括：Dorin Comaniciu等人的论文“Kernel-based object tracking“(发表于Pattern Analysis and Machine Intelligence，2003年5月)(简称为相关文献1)。然而，这样的方法仍然无法准确的消除背景的干扰。

发明内容

在下文中给出关于本公开的简要概述，以便提供关于本公开的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本公开的穷举性概述。它并不是意图确定本公开的关键或重要部分，也不是意图限定本公开的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

根据本公开的一个方面，提供了一种图像处理设备，该图像处理设备可包括：特征获取装置，被配置用于针对图像帧中的目标区域中的每一像素块，获取每一像素块的多个特征的值，每一像素块包括N×M个像素，N≥1，M≥1；估计装置，被配置用于根据所述目标区域与所述图像帧中的背景来估计所述每一像素块的多个特征中的每一特征反映背景与目标的差异的能力；以及特征加权装置，被配置用于根据每一特征的能力，为所述每一像素块的所述多个特征赋予权重，以突出反映背景与目标差异的能力更强的特征，其中，所述图像处理设备根据经所述特征加权装置加权的特征对目标进行图像匹配处理。

根据本公开的另一方面，提供了一种照相机设备，该照相机设备包括：摄像元件；光学系统，用于在所述摄像元件上形成被摄对象的图像；以及图像处理设备，用于对所述摄像元件摄取的图像帧中的目标进行跟踪处理。其中，所述图像处理设备包括：特征获取装置，被配置用于针对图像帧中的目标区域中的每一像素块，获取每一像素块的多个特征的值，每一像素块包括N×M个像素，N≥1，M≥1；估计装置，被配置用于根据所述目标区域与所述图像帧中的背景来估计所述每一像素块的多个特征中的每一特征反映背景与目标的差异的能力；以及特征加权装置，被配置用于根据每一特征的能力，为所述每一像素块的所述多个特征赋予权重，以突出反映背景与目标差异的能力更强的特征，其中，所述图像处理设备根据经所述特征加权装置加权的特征对目标进行跟踪处理。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理方法，该图像处理方法可包括：针对图像帧中的目标区域中的每一像素块，获取该每一像素块的多个特征的值，每一像素块包括N×M个像素，N≥1，M≥1；根据所述目标区域与所述图像帧中的背景来估计所述每一像素块的多个特征中的每一特征反映背景与目标的差异的能力；以及根据每一特征的能力，为所述每一像素块的所述多个特征赋予权重，以突出反映背景与目标差异的能力更强的特征，其中，根据利用所述权重加权的特征对于目标进行图像匹配处理。

上述图像处理设备和方法实现了像素级的特征选择。对于目标区域中的不同像素，可以选取不同的特征。在对目标区域中的多个像素采用相同的多个特征的情况下，根据上述处理得到的各个权重值在不同像素之间也是不同的。另外，由于根据每个像素的每个特征区分背景和目标的能力对各个特征进行加权，即突出区分背景和目标的能力强的特征，削弱区分背景和目标的能力弱的特征，从而使得各个特征的权重值反映了该特征描述目标(区分背景与目标)的能力，因此，能够有效地消除图像背景对目标的干扰。

另外，本公开的实施例还提供了用于实现上述图像处理方法的计算机程序。

此外，本公开的实施例还提供了至少计算机可读介质形式的计算机程序产品，其上记录有用于实现上述图像处理方法的计算机程序代码。

附图说明

参照下面结合附图对本公开实施例的说明，会更加容易地理解本公开的以上和其它目的、特点和优点。在附图中，相同的或类似的技术特征或部件将采用相同或类似的附图标记来表示。在附图中：