[发明专利]亚像素级图像偏移定位及叠加方法和装置以及视频设备

说明书

技术领域

本发明涉及图像及视频数据处理领域，特别涉及一种亚像素级图像偏移定位及叠加方法和装置以及视频设备。

背景技术

对于视频数据来说，由于要求高速连续拍摄，因此每帧图像的积分时间很短，大约在10～100毫秒之间。由此引起的一个后果是每帧图像的噪声比较大，信噪比比较低。另外，视频摄像头的图像采集器件CCD(或CMOS)的读出带宽有限，为了保证足够的帧频率，每帧图像的像素数相对比较少，通常只有640x480像素，或者更少的320x200像素，图像分辨率比较差，画质粗糙。

基于视频数据的图像增强技术的目标在于从一段视频中提取一幅噪声低、分辨率好的清晰图像。要实现这个目标，精确计算两帧图像中目标场景的位置差是一项关键技术。一旦位置差确定，就可以固定某一帧图像，移动其它帧图像，使得所有帧中的目标场景完全对齐，然后把对齐后的帧图像叠加平均。因场景目标的强度是相干的，而每帧图像的背景噪声是随机不相干的，故叠加平均之后，场景强度不变，而背景噪声降低了倍，其中N为帧数。也就是说，对准、叠加平均之后的图像的质量得到显著改善，即噪声降低、对比度增强、清晰度提高。

在实际的摄像，尤其是手持式摄像过程中，摄像机的位置、指向是不断变化着的。对于监控摄像头来说，镜头位置、指向可能是固定不变的，但场景目标往往是运动的。如果我们把每帧图像直接叠加平均，得到的结果是模糊的，原因是场景目标并没有对齐。

如何精确对齐场景目标？一种直接的方法是计算场景目标的形心位置，称为重心法。具体公式如下(细节可以参考论文“Zhai，C.et al.，2011，Micro-pixel accuracy centroid displacement estimation and detector calibration，Proc.R.Soc.A，467，3550-3569”)：

xc=ΣmnxmnImnΣmnImn,]]>yc=ΣmnymnImnΣmnImn---(1)]]>

其中(x_mn，y_mn)为像素(m，n)的坐标，I_mn为像素(m，n)的强度，(x_c，y_c)为场景目标的形心坐标。这种方法的缺点是对于噪声比较强的图像，其定位精度很差。

如果已知场景目标的强度分布，可以用最小二乘法去拟合实测图像，从而获得比较高的定位精度(见参考文献“Stone，R.C.，1989，A comparison of digital centering algorithms.Astrophys.J.97，1227.”)。遗憾的是这种方法对于实际的视频数据几乎没有什么应用价值。原因很简单，在实际的视频数据中，我们对场景目标一无所知。