CN108898615A - 用于高频信息图像的块匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于高频信息图像的块匹配方法，该方法包括下列步骤：为包含高频信息的测试图像提供模板图像；对所述测试图像和模板图像进行模糊化处理；以及使用经模糊化处理的模板图像对经模糊化处理的测试图像进行块匹配。本发明的方案不仅解决了块匹配高频抵抗性差的问题，而且还能够提高高频显示的图像的匹配准确度。

Description

用于高频信息图像的块匹配方法

技术领域

本发明总体而言涉及图像处理领域，具体而言涉及一种用于高频信息图像的块匹配方法。此外，本发明还涉及一种图像处理器和一种机器可读存储介质。

背景技术

块匹配算法是当今流行的运动预测技术。该算法不需要对图像序列进行任何预处理，只在原始图像数据上进行运算，因此保留了图像序列中每一帧图像的全部信息而没有图像信息损失；另外，该算法原理简单，可以快速实现，因此对块匹配算法的研究一直在进行。由于上述原因，块匹配算法得到了广泛应用和快速发展。

块匹配算法的基本思想是基于块内各像素只做相等平移运动的假设进行运动预测，将每一帧图像分割成一系列子块图像(矩形块)，然后对于当前帧或后一帧某一给定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，与当前块的相对位置计算出运动位移，所得运动位移即为当前块的运动矢量。

块匹配算法的改进和优化主要涉及三个方面：搜索策略、块匹配准则和块尺寸选择。目前在搜索策略和块匹配尺寸方面改进较多，主要对匹配跟踪速度进行了优化。因此，目前的块匹配算法的匹配速度比较快，后续的研究优化也着重于提升速度方面，然而对于高频信息多的文字类图像识别率低的问题研究较少。块匹配算法对于一般图像的匹配跟踪速度和效率总体来说不错，但是在诸如文字之类的高频信息较多的图像中，频率变化快的图像匹配跟踪具有较低识别准确度，难以满足目前对图像处理质量的要求。

发明内容

本发明的任务是提供一种用于高频信息图像的块匹配方法，通过该方法，可以低成本、高效、高精确度地对诸如文字之类的高频信息的图像进行块匹配，从而提高图像处理质量和速度。

根据本发明，前述任务通过一种用于高频信息图像的块匹配方法来解决，该方法包括下列步骤：

为包含高频信息的测试图像提供模板图像；

对所述测试图像和模板图像进行模糊化处理；以及

使用经模糊化处理的模板图像对经模糊化处理的测试图像进行块匹配。

在本发明的一个优选方案中规定，所述高频信息包括文字。在此应当指出，在本发明中，图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度；那么，高频图像是表征灰度变化剧烈、灰度在平面空间上的梯度大、和/或边缘锐利的图像。例如，根据应用场景，高频信息是文字、高速运动场景、或高速运动物体等等。

在本发明的另一优选方案中规定，对所述测试图像和模板图像进行模糊化处理包括下列步骤：

取测试图像或模板图像中的一像素点f1；

以像素点f1为中心点取大小为W x W个像素点的图像块p，其中W为正整数；

将图像块p划分成n x n个图像块，其中n为整数且n>1，并且n为W的因数；

在图像块p的n x n个图像块中取像素点f1所在的一列图像块为p1；

在图像块p的n x n个图像块中取像素点f1所在的一行图像块为p2；

在图像块p的n x n个图像块中取像素点f1所在的图像块为p3；

分别计算图像块p、p1、p2、p3中所有像素点的像素值之和∑p、∑p1、∑p2、和∑p3；

通过下列公式计算模糊化后的像素点f1的像素值：

f1＝∑p+n*∑p1+n*∑p2-3n²*∑p3；以及

为测试图像或模板图形中的每个像素点重复上述步骤。

在此应当指出，其它模糊化方案也是可以设想的、例如相邻像素平均法。

在本发明的又一优选方案中规定，n＝3。通过设置n＝3，能够在精确度和计算量之间达成良好的折中。

在本发明的另一优选方案中规定，使用经模糊化处理的模板图像对经模糊化处理的测试图像进行块匹配包括下列步骤：

选取模板图像中的关键点k1；

在模板图像中以关键点k1为中心点取大小为m x m个像素点的矩形图像块t1，其中m为正整数；

根据上一帧的模板图像和测试图像的位置关系H，确定关键点k1在上一帧中的位置k2；

在当前帧的测试图像中以关键点k1在上一帧的位置k2为中心点取一定大小矩形图像块t2作为搜索区域；

将图像块t1分别与图像块t2中的每个测试点进行欧氏距离计算并比较，其中图像块t1与以该测试点为中心且大小与图像块t1相同的图像块进行欧式距离计算；

将欧氏距离最小的测试点确定为关键点k1的匹配点；

为模板图像中的所有关键点重复上述步骤；以及。

根据匹配点确定模板图像的匹配块。

此外，前述任务可以通过一种图像处理器来解决，该处理器被配置为执行下列步骤：

为包含高频信息的测试图像提供模板图像；

对所述测试图像和模板图像进行模糊化处理；以及

使用经模糊化处理的模板图像对经模糊化处理的测试图像进行块匹配。

最后，前述任务可以通过一种机器可读存储介质来解决，该存储介质具有存储在其上的计算机程序，所述计算机程序被配置为执行根据本发明的方法。

本发明的技术方案至少具有下列有益效果：本发明先对对文字较多，以高频显示为主的图像进行处理，然后再进行块匹配跟踪操作，其中图像预处理主要包括：例如使用自主开发的用于模糊化处理的盒状滤波器来处理以高频信息显示为主的图像，从而将图像模糊化以达到去高频效果，由此提高块匹配在高频图像匹配跟踪应用中的精度和效率，同时解决目前块匹配在高频抗干扰方面的不足。此外，本发明的方法简单，具有较低成本和较高速度。

附图说明

下面结合附图参考具体实施例来进一步阐述本发明。

图1至图4示出了根据本发明的用于模糊化的盒装滤波器的一个实施例；以及

图5至图7示出了根据本发明的块匹配过程。

具体实施方式

应当指出，各附图中的各组件可能为了图解说明而被夸大地示出，而不一定是比例正确的。在各附图中，给相同或功能相同的组件配备了相同的附图标记。

在本发明中，除非特别指出，“布置在…上”、“布置在…上方”以及“布置在…之上”并未排除二者之间存在中间物的情况。

在本发明中，各实施例仅仅旨在说明本发明的方案，而不应被理解为限制性的。

在本发明中，除非特别指出，量词“一个”、“一”并未排除多个元素的场景。

在此还应当指出，在本发明的实施例中，为清楚、简单起见，可能示出了仅仅一部分部件或组件，但是本领域的普通技术人员能够理解，在本发明的教导下，可根据具体场景需要添加所需的部件或组件。

本发明的方案的主要过程为：首先建立盒状滤波器，通过滤波器处理高频显示的目标图像和模板图像以便将图像模糊化；在经过处理后的图像基础上，选取模板图像中的关键点，以关键点为中心点取一定大小的小矩形图像块T1；根据上一帧的模板图像和测试图像的位置关系，确定此关键点在上一帧中的位置，在当前帧的测试图像中以上一帧关键点的位置为中心点取一定大小矩形块作为搜索区域；将搜索区域划分成以每个测试点为中心、且与T1图像块大小相等的小矩形块，在搜索区域上移动T1图像块，计算模板图像T1图像块与搜索区域中的每一子矩形块的欧氏距离，欧氏距离值最小时，对应的两个小矩形图像块为近似块，它们的中心点为互为匹配点。本发明的方案不仅解决了块匹配高频抵抗性差的问题，而且还能够提高高频显示的图像的匹配准确度。

下面分别详细描述本发明的模糊化过程和块匹配过程。

图1至图4示出了根据本发明的用于模糊化的盒装滤波器的一个实施例。

在此应当指出，尽管本发明是以本发明的盒状滤波器为例来说明本发明的模糊化过程的，但是应当指出，本发明并不限于此，而是可以使用其它模糊化过程。

盒状滤波器主要对模板图像和测试图像进行模糊处理。

图1中示出了要进行模糊化处理的图像，其既可以为模板图像，也可以为或测试图像。该图像包含有诸如文字高频信息，使得常规块匹配方法无法准确地对该图像进行块匹配。

在本实施例中，以图1中的某一像素点f1举例说明使用盒状滤波器的模糊化过程：

(1)以f1为中心点，取宽*高大小为W x W个像素点大小的图像块P，其中W为正整数。

然后，将图像块P分为n x n个图像块，其中n为正整数，且n为W的因数。在此为了图解说明，令n＝3。但是在此应当指出，n也可以为其它正整数、例如2、4、5等等。

接着，取图像块P中大小为(W/n)x W的图像块p1，参见图2。也就是说，在图像块p的3 x 3个图像块中取像素点f1所在的一列3个图像块为p1。

然后，取图像块P中大小为W x(W/n)的图像块p2，参见图3。也就是说，在图像块p的3 x 3个图像块中取像素点f1所在的一行3个图像块为p2。

接着，取图像块P中大小为(W/n)*(W/n)的图像块p3，参见图4。在图像块p的3 x 3个图像块中取像素点f1所在的图像块为p3。

(2)分别计算图像块P、图像块p1、图像块p2、图像块p3中所有像素点的像素值之和即∑P、∑p1、∑p2、∑p3。

(3)最后计算通过盒状滤波处理后像素点f1的像素值，计算公式为：

滤波后f1像素点的值f1＝∑p+n*∑p1+n*∑p2-3n²*∑p3

当n-3时，f1＝∑P+3*∑p1+3*∑p2-27*∑p3。

(4)图1的图像中所有像素点都通过上述盒状滤波方法分别进行模糊化处理，使得得到由新的像素值构成的图像，在此处理后的图像基础上再进行块匹配。

下面描述使用经盒状滤波器进行模糊化处理的图像进行的块匹配过程。

块匹配跟踪过程中的模板图像和测试图像的为盒状滤波处理过的图像，根据模板图像和测试图像上一帧中的位置关系，来实现当前帧的跟踪。

下面举例来说明。

(1)选取模板图像中的某一关键点k1，以k1为中心点，选取大小为m x m个像素点的矩形图像块t1，参见图5。关键点的选取可以根据具体需求、例如处理精度要求来选取。例如，选取与周围图像相似度低的图像块的中心点为关键点。

(2)根据上一帧模板图像和测试图像位置关系H，可以得知关键点k1在上一帧的位置，在当前帧测试图像中，以上一帧的关键点k1位置为中心点，选取一定范围大小的矩形图像块t2，参见图6。

(3)本次块匹配搜索区域为图像块t2，将图像块t1分别与图像块t2中每个位置(即以每个点为中心点大小与图像块t1大小相同的小矩形块)计算欧氏距离并比较，最小欧氏距离对应的两个近似小矩形块中心点为匹配点，即图像块t1的关键点k1与对应的图像块t2中的小图像块t3的中心点k2为匹配点，参见图7。

(4)选取模板图像其它关键点，逐一依照上述方法，与测试图像匹配。最后，根据所确定的匹配点确定模板图像的匹配块。该确定过程可以根据具体要求来确定，根据由精确度要求确定的所需达到的匹配点数阈值来确定是否匹配。

本发明的技术方案至少具有下列有益效果：本发明先对对文字较多，以高频显示为主的图像进行处理，然后再进行块匹配跟踪操作，其中图像预处理主要包括：例如使用自主开发的用于模糊化处理的盒状滤波器来处理以高频信息显示为主的图像，从而将图像模糊化以达到去高频效果，由此提高块匹配在高频图像匹配跟踪应用中的精度和效率，同时解决目前块匹配在高频抗干扰方面的不足。此外，本发明的方法简单，具有较低成本和较高速度。

虽然本发明的一些实施方式已经在本申请文件中予以了描述，但是对本领域技术人员显而易见的是，这些实施方式仅仅是作为示例示出的。本领域技术人员可以想到众多的变型方案、替代方案和改进方案而不超出本发明的范围。所附权利要求书旨在限定本发明的范围，并藉此涵盖这些权利要求本身及其等同变换的范围内的方法和结构。

Claims (7)

1.一种用于高频信息图像的块匹配方法，包括下列步骤：

为包含高频信息的测试图像提供模板图像；

对所述测试图像和模板图像进行模糊化处理；以及

使用经模糊化处理的模板图像对经模糊化处理的测试图像进行块匹配。

2.根据权利要求1所述的块匹配方法，其中所述高频信息包括文字。

3.根据权利要求1所述的块匹配方法，其中对所述测试图像和模板图像进行模糊化处理包括下列步骤：

取测试图像或模板图像中的一像素点f1；

以像素点f1为中心点取大小为W x W个像素点的图像块p，其中W为正整数；

将图像块p划分成n x n个图像块，其中n为整数且n＞1，并且n为W的因数；

在图像块p的n x n个图像块中取像素点f1所在的一列图像块为p1；

在图像块p的n x n个图像块中取像素点f1所在的一行图像块为p2；

在图像块p的n x n个图像块中取像素点f1所在的图像块为p3；

分别计算图像块p、p1、p2、p3中所有像素点的像素值之和∑p、∑p1、∑p2、和∑p3；

通过下列公式计算模糊化后的像素点f1的像素值：

f1＝∑p+n*∑p1+n*∑p2-3n²*∑p3；以及

为测试图像或模板图形中的每个像素点重复上述步骤。

4.根据权利要求3所述的块匹配方法，其中n＝3。

5.根据权利要求1所述的块匹配方法，其中使用经模糊化处理的模板图像对经模糊化处理的测试图像进行块匹配包括下列步骤：

选取模板图像中的关键点k1；

在模板图像中以关键点k1为中心点取大小为m x m个像素点的矩形图像块t1，其中m为正整数；

根据上一帧的模板图像和测试图像的位置关系H，确定关键点k1在上一帧中的位置k2；

在当前帧的测试图像中以关键点k1在上一帧的位置k2为中心点取一定大小矩形图像块t2作为搜索区域；

将图像块t1分别与图像块t2中的每个测试点进行欧氏距离计算并比较，其中图像块t1与以该测试点为中心且大小与图像块t1相同的图像块进行欧式距离计算；

将欧氏距离最小的测试点确定为关键点k1的匹配点；

为模板图像中的所有关键点重复上述步骤；以及。

根据匹配点确定模板图像的匹配块。

6.一种图像处理器，其被配置为执行下列步骤：

为包含高频信息的测试图像提供模板图像；

对所述测试图像和模板图像进行模糊化处理；以及

使用经模糊化处理的模板图像对经模糊化处理的测试图像进行块匹配。

7.一种机器可读存储介质，其具有存储在其上的计算机程序，所述计算机程序被配置为执行根据权利要求1至5之一所述的方法。