[发明专利]一种基于颜色恒量和几何不变特征的视频稳像方法

摘要

本发明公开了一种基于颜色恒量和几何不变特征的视频稳像方法，该方法在色彩模式转换的基础上，建立了基于颜色恒量模式下的多尺度空间，提取了基于颜色恒量和几何多尺度局部不变的特征点，对视频图像序列进行特征点匹配和抖动运动估计，然后计算相邻帧图像的仿射变换矩阵，当前帧相对于参考帧图像的变形通过累积仿射变换矩阵进行转换，实现运动补偿，最终实现视频稳像，可以自动地、实时地消除视频图像的由于摄像头抖动产生的异常运动，包括图像间的平移、旋转、缩放等，去除由于摄像机震动而产生的视频抖动，从而提供较稳定的视频图像。

主权项

一种基于颜色恒量和几何不变特征的视频稳像方法，包括如下步骤：(1)将视频图像从RGB模式转换为颜色恒量模式，得到对应的颜色恒量图像，具体过程如下：A1.对于视频图像中的任一像素点，根据以下算式计算该像素点的光谱分量EA、EB和EC：EAEBEC=0.060.630.270.300.04-0.350.34-0.600.17RGB]]>其中：R、G和B分别对应像素点在红色、绿色和蓝色通道上的亮度值；A2.根据光谱分量EA、EB和EC通过以下算式计算像素点的颜色恒量值ICI：ICI=(α,β,γ)E^1E^2E^3]]>E1＝EA其中：和分别对应E1、E2和E3归一化后的值，α、β和γ分别为预设的权重系数；A3.根据步骤A1～A2遍历视频图像中的每一像素点，得到视频图像对应的颜色恒量图像；(2)根据所述的颜色恒量图像，建立视频图像的三层高斯金字塔图像，具体过程如下：B1.使颜色恒量图像作为三层高斯金字塔图像的底层子图P0；B2.根据以下算式确定三层高斯金字塔图像的第1层子图P1和第2层子图P2，其中上层子图的行列数均为下层子图行列数的一半；Pl(i,j)=Σm=04Σn=04W(m,n)Pl-1(2i+m-2,2j+n-2)]]>其中：Pl(i,j)为第l层子图Pl中第i行第j列像素点的颜色恒量值，Pl‑1(2i+m‑2,2j+n‑2)为第l‑1层子图Pl‑1中第2i+m‑2行第2j+n‑2列像素点的颜色恒量值，W(m,n)为高斯低通滤波算子W中第m行第n列元素的元素值，l＝1或2，i和j分别为第k层子图Pk的行列序号，m和n均为自然数且0≤m≤4，0≤n≤4；所述的高斯低通滤波算子W的表达形式如下：W=0.00000.00000.00020.00000.00000.00000.01130.08370.01130.00000.00020.08370.61870.08370.00020.00000.01130.08370.01130.00000.00000.00000.00020.00000.0000]]>(3)提取三层高斯金字塔图像每一层子图中的角点，且将其他两层子图中的角点坐标映射到底层子图中并对角点进行非最大值抑制以剔除重复角点，进而建立每一角点的FREAK描述子；对角点进行非最大值抑制的具体过程如下：对于底层子图中任一3*3的像素区域，若该像素区域存在不止一个角点，则根据以下算式计算区域中每个角点与周围像素点颜色恒量值的差和ρ，保留其中差和ρ最大的角点并剔除其他角点；ρ=Σx=18|I(x)-I|]]>其中：I为当前角点的颜色恒量值，I(x)为当前角点周围8个像素点中第x个像素点的颜色恒量值；(4)根据步骤(1)至(3)遍历每帧视频图像，以得到每帧视频图像各角点的FREAK描述子；进而根据FREAK描述子对前后两帧视频图像进行角点匹配，具体过程如下：C1.对于当前帧视频图像的任一角点，根据FREAK描述子计算该角点与前一帧视频图像各角点的汉明距；C2.提取前一帧视频图像中与该角点汉明距最小的角点Jmin，若该最小汉明距小于预设的距离阈值，则使该角点与角点Jmin匹配且该被匹配的角点Jmin不再与接下去的任何角点做匹配；否则，则表明该角点匹配失败；C3.根据步骤C1～C2，遍历当前帧视频图像的所有角点；(5)根据前后两帧视频图像的角点匹配关系，利用MSAC算法对前后两帧视频图像进行帧间运动估计，以求得前后两帧视频图像的仿射变换矩阵，并依此进行遍历；(6)以第一帧视频图像作为参考帧Z1，根据以下算式对当前帧视频图像进行稳像处理：Z′k＝Tk·Zk其中：Zk表示当前帧视频图像，Z′k表示当前帧视频图像Zk稳像处理后的输出图像，k表示当前帧视频图像的帧序号，Tp,p‑1表示第p帧视频图像Zp与第p‑1帧视频图像Zp‑1的仿射变换矩阵。