[发明专利]一种基于投影梯度的稳像方法

摘要

本发明公开了一种基于投影梯度的稳像方法。针对室内拍摄的高帧频视频中帧间亮度不均以及高噪声的情况，引入图像投影梯度，并利用阈值判别函数作为灰度位移函数和梯度位移函数的权重函数，其中判别函数的输入为参考帧与当前帧总灰度值的相对灰度差，最后获得加权图像位移矢量。通过使用投影梯度以及阈值判断，本发明提出的方法能很好地解决灰度投影在帧间亮度不均以及图像高噪声时误检问题，从而得到更好的稳像效果。

主权项

一种基于投影梯度的稳像方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)图像分块，具体是：(1.1)将参考图像与当前图像分为对应的K个大小为N×N的图像块。(2)计算图像块的灰度投影曲线，具体是：(2.1)水平方向上的灰度投影为所有行的像素值在列方向上的累积；垂直方向上的灰度投影为所有列像素值在行方向上的累积；(2.2)去除方差小于方差阈值的图像块的灰度投影曲线。(3)将灰度投影曲线中的第n+1项减第n‑1项，得到投影梯度曲线；(4)互相关运算，具体是：(4.1)利用互相关公式对参考帧与当前帧对应图像块的水平灰度投影曲线和垂直投影曲线分别做互相关计算，得到互相关曲线，根据互相关曲线的谷值确定当前帧相对于参考帧的灰度位移矢量M_kp；(4.2)利用互相关公式对参考帧与当前帧对应图像块的水平投影梯度曲线和垂直投影梯度曲线分别做互相关计算，得到互相关曲线，根据互相关曲线的谷值确定当前帧相对于参考帧的梯度位移矢量M_kg。(5)计算判别函数，具体是：(5.1)计算参考帧与当前帧对应图像块总灰度的相对灰度差r_k；$r_k=\left|\frac{\underset{i,j}{\Σ}{I}_{kc}(i,j)-\underset{i,j}{\Σ}{I}_{kr}(i,j)}{\underset{i,j}{\Σ}{I}_{kr}(i,j)}\right|---\left(1\right)$其中，I_kc(i,j)为当前帧的第k个图像块第i行第j列的灰度值，I_kr(i,j)为参考帧的第k个图像块第i行第j列的的灰度值；(5.2)将步骤(5.1)中计算所得r_k作为判别函数λ(r)的输入：$\mathrm{\λ}\left(r\right)=\frac{1}{1+\exp (\mathrm{\β}-\mathrm{\α}r)}---\left(2\right)$其中，α为坡度参数，β为阈值参数。(6)计算位移矢量M_k，公式如下：M_k＝(1‑λ(r))M_kp+λ(r)M_kg  (3)去除图像块位移矢量M_k中由于步骤2.2中的误差和局部运动造成的偏差位移矢量，将剩余位移矢量求平均得到当前帧与参考帧的位移矢量M。$M=\frac{1}{K-l_1-l_2}\underset{k}{\overset{K-l_1-l_2}{\Σ}}{M}_k---\left(4\right)$其中，l₁为偏差位移矢量的个数，l₂为步骤2.2中方差小于方差阈值的图像块个数。(7)将当前帧向参考帧移动‑M，实现当前帧的稳像。