CN110097015B - 一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，涉及智能视频监控技术领域。包括以下步骤，获取预置位图像和待检测图像；分别提取预置位图像和待检测图像的特征描述子；建立优化目标函数；筛选所述特征点对；根据筛选后的特征点对，求其单应性矩阵，得到x方向和y方向上的偏置参数；比较待检测图像在两个方向上的偏移程度，再判断待检测图像在该方向的偏移是否大于用户设定的置信范围；若偏移大于用户设定的置信范围，则返回待检测图像发生偏移并计算偏移程度，否则返回待检测图像未发生偏移。本发明基于稠密特征点匹配对发生偏移的图像做画面自动校正，节省硬件成本的同时保证了精确度。

Description

一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法
技术领域
本发明涉及智能视频监控技术领域，尤其涉及一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法。
背景技术
随着计算机视觉技术的发展，智能视频监控技术在银行、公司、机场、海关以及火车站等场景中被广泛应用.对于一些特定的场景做视频监控的智能分析时，会限制固定的预置位做模板.但是由于监控镜头会因为一些外力作用或者遮挡等偶然因素导致其拍摄角度发生变化，从而场景中设置好的预置位会发生偏置.实际场景中，很多时候预置位发生的偏移很微小，但是造成的监控视频的智能分析结果却千差万别.为了及时准确的发现预置位的偏移状况以及在做视频智能处理前完成画面自动校正，提出一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法.
当前的预置位偏移的检测方法主要有以下几种：背景建模和模板匹配等.背景建模方法是通过比较当前场景和背景模型之间的像素值的差异，根据像素值的差异来判断预置位是否发生偏移，但是像素值的变化并不是很可靠，当像素值的变化受到光照的条件影响较大时，预置位偏移的检测异常的概率非常大.模板匹配方法是通过预先建立的模板在图像中做滑动窗口匹配，遇到某个区域的相似度高于设置的阈值时，既认为匹配成功，此方法的准确度严重依赖模板的选择，在实际场景中也不是很实用。为了不影响视频智能分析的结果,公布号为CN105812720的发明专利“一种球机预置位的校正方法及装置”和授权公告号为CN102937816B的发明专利“一种摄像机预置位偏差校准方法及装置”针对偏置位的修正都是采用硬件调整的方式以调整预置位的偏置问题，但是加入硬件以解决该类问题成本较高且调整存在一定的误差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，基于稠密特征点匹配自动识别球机预置位偏移以及对发生偏移的图像做画面自动校正，节省硬件成本的同时保证了精确度。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1，获取预置位图像和待检测图像；
S2，分别提取预置位图像和待检测图像的特征描述子，并依次在每个象限内递归至最小单元求得匹配源像素描述子和目标像素描述子；
S3，建立优化目标函数，递归优化四个象限至最小单元的匹配值使预置位图像和待检测图像的相似度匹配最大化，同时更新特征点对，所述特征点对包括预置位图像特征点和待检测图像特征点；
S4，筛选所述特征点对；
S5，根据筛选后的特征点对，求其单应性矩阵，得到x方向和y方向上的偏置参数；
S6，比较待检测图像在两个方向上的偏移程度，取偏移较大的方向；
S7，判断待检测图像在该方向的偏移是否大于用户设定的置信范围；若偏移大于用户设定的置信范围，则返回待检测图像发生偏移并计算偏移程度，否则返回待检测图像未发生偏移。
进一步的，所述S3中的优化目标函数具体为：
Figure BDA0002053188790000031
其中，Mi(pi)和Mi'(pi)分别表示匹配源像素描述子和目标像素描述子；S(·)为相似度匹配函数；M和M'分别表示预置位图像和待检测图像的特征描述子；
优化过程如下：从最小的象限单元开始计算局部的匹配点以及以该匹配点为中心的局部区域的相似度；选取局部的最优匹配点，然后合并局部的匹配点至上一层父象限中，计算出每个象限内坐标的移动方向，更新预置位图像特征点和待检测图像特征点构成特征点对，依次迭代至整幅图像为止。
进一步的，所述相似度匹配函数具体为：
S(M(pi),M′(pi))＝IN,p*I′*代表卷积运算
其中，
Figure BDA0002053188790000032
为以pi为中心点，尺寸为N×N的局部区域，I′为待检测图像。
进一步的，所述S4中的筛选过程为：将选取的特征点对按照相应区域的相似度大小做大顶堆排序，根据相似度筛选出Top-K的特征点对。
进一步的，所述S5中，单应性矩阵为
Figure BDA0002053188790000041
其中[h02,h12]T是用来产生透视变换的，h02为x方向上的偏置参数，h12为y方向上的偏置参数。
进一步的，所述S6中，若h02大于h12，则待检测图像在x方向偏移较大；若h12大于h02，则待检测图像在y方向偏移较大；若h02等于h12，则待检测图像在x方向和y方向偏移一样大。
进一步的，所述S7中的具体过程如下：
如果在x方向的偏移程度大于y方向的偏移程度，则继续判断待检测图像在x方向上的偏置是否大于用户可接受的置信范围w×C,若是，则返回图像发生偏移并计算偏移程度conx＝h02/w，否则返回图像未发生偏移；其中，w为图像在x方向上的长度，C为用户预设的可接受置信度；
如果在y方向的偏移程度大于x方向的偏移程度，则继续判断待检测图像在y方向上的偏置是否大于用户可接受的置信范围h×C,若是，则返回图像发生偏移并计算偏移程度cony＝h12/h，否则返回图像未发生偏移；其中，h为图像在y方向上的长度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明为了及时准确的发现预置位的偏移状况以及消除预置位偏置带来视频智能分析的误差，从最小的象限单元开始迭代计算局部的匹配点以及以该匹配点为中心的局部区域的相似度，获取稠密的特征点对，基于稠密特征点匹配对发生偏移的图像做画面自动校正，节省硬件成本的同时保证了精确度。
附图说明
图1为本发明的整体流程图。
图2为本发明一实施例的预置位图像。
图3为本发明一实施例发生偏移的待检测图像。
图4为本发明一实施例的特征点提取示意图。
图5为图3校正后的图像。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1，如图2和图3所示，获取预置位图像和待检测图像；
S2，分别提取预置位图像和待检测图像的特征描述子，并依次在每个象限内递归至最小单元求得匹配源像素描述子和目标像素描述子；当前最有效的匹配算法是SIFT描述子。SIFT描述子是具有4*4个空间单元和8个方向单元的梯度直方图，将SIFT描述子分为4个象限，M和M'分别表示预置位图像和待检测图像的特征描述子，依次在每个象限中递归至最小单元求出匹配源像素描述子M(pi)和目标像素描述子M'(pi)，假设预置位图像记为I，待检测图像记为I′，在图像中最小单元表示为中心为pi也称为匹配点，尺寸为N×N的局部区域，分别记为
Figure BDA0002053188790000061
和
Figure BDA0002053188790000062
源像素描述子M(pi)和目标像素描述子M′(pi)分别表示为从源图像与目标图像对应的最小单元提取出的描述子；
S3，建立优化目标函数。为了在每个象限内递归的对每个像素点获得稠密的非刚性匹配，在本发明中我们假设四个象限中的每一个象限都能在一定范围内独立运动，优化目标是递归优化四个象限至最小单元的匹配值使预置位图像和待检测图像的相似度匹配最大化，同时更新特征点对，所述特征点对包括预置位图像特征点和待检测图像特征点；优化目标函数具体为：
Figure BDA0002053188790000063
其中，Mi(pi)和Mi'(pi)分别表示匹配源像素描述子和目标像素描述子；S(·)为相似度匹配函数；M和M'分别表示预置位图像和待检测图像的特征描述子；
优化过程如下：从最小的象限单元开始计算局部的匹配点以及以该匹配点为中心的局部区域的相似度；选取局部的最优匹配点，然后合并局部的匹配点至上一层父象限中，计算出每个象限内坐标的移动方向，更新预置位图像特征点和待检测图像特征点构成特征点对，依次迭代至整幅图像为止。至此，请参照图4，对预置位图像和待检测图像已建立稠密的特征点。
其中，局部的相似度匹配函数具体如下：
S(M(pi),M′(pi))＝IN,p*I′*代表卷积运算
S4，筛选所述特征点对；具体的，将选取的特征点对按照相应区域的相似度大小做大顶堆排序，根据相似度筛选出Top-K的特征点对，K根据实际需求指定。
S5，根据筛选后的特征点对，使用opencv中的findHomography算法求其单应性矩阵
Figure BDA0002053188790000071
其中[h02,h12]T是用来产生透视变换的，h02为x方向上的偏置参数，h12为y方向上的偏置参数；以下主要用这两个值做预置位偏移的判断。
S6，比较待检测图像在两个方向上的偏移程度，取偏移较大的方向；具体的，若h02大于h12，则待检测图像在x方向偏移较大；若h12大于h02，则待检测图像在y方向偏移较大；若h02等于h12，则待检测图像在x方向和y方向偏移一样大。
S7，判断待检测图像在该方向的偏移是否大于用户设定的置信范围；若偏移大于用户设定的置信范围，则返回待检测图像发生偏移并计算偏移程度，否则返回待检测图像未发生偏移。
所述S7中的具体过程如下：
假设图像的尺寸是w×h；其中，w为图像在x方向上的长度，h为图像在y方向上的长度，用户预设的可接受置信度为C，C取值一般为0.1或0.2。如果在x方向的偏移程度大于y方向的偏移程度，则继续判断待检测图像在x方向上的偏置是否大于用户可接受的置信范围w×C,若是，则返回图像发生偏移并计算偏移程度conx＝h02/w，否则返回图像未发生偏移。
如果在y方向的偏移程度大于x方向的偏移程度，则继续判断待检测图像在y方向上的偏置是否大于用户可接受的置信范围h×C,若是，则返回图像发生偏移并计算偏移程度cony＝h12/h，否则返回图像未发生偏移。
如果在y方向的偏移程度与x方向的偏移程度相同，则任选一个方向，后续步骤请参照以上两种情况。
最后请参照图5，根据两幅图像之间的单应性矩阵对发生偏移的预置位图像映射扭转图像完成画面的自动校正。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (6)

1.一种基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1，获取预置位图像和待检测图像；
S2，分别提取预置位图像和待检测图像的特征描述子，并依次在每个象限内递归至最小单元求得匹配源像素描述子和目标像素描述子；
S3，建立优化目标函数，递归优化四个象限至最小单元的匹配值使预置位图像和待检测图像的相似度匹配最大化，同时更新特征点对，所述特征点对包括预置位图像特征点和待检测图像特征点；
S4，筛选所述特征点对；
S5，根据筛选后的特征点对，求其单应性矩阵，得到x方向和y方向上的偏置参数；
S6，比较待检测图像在两个方向上的偏移程度，取偏移较大的方向；
S7，判断待检测图像在该方向的偏移是否大于用户设定的置信范围；若偏移大于用户设定的置信范围，则返回待检测图像发生偏移并计算偏移程度，否则返回待检测图像未发生偏移；
所述S3中的优化目标函数具体为：
Figure FDA0002438435470000011
其中，Mi(pi)和Mi'(pi)分别表示匹配源像素描述子和目标像素描述子；S(·)为相似度匹配函数；M和M'分别表示预置位图像和待检测图像的特征描述子；
优化过程如下：从最小的象限单元开始计算局部的匹配点以及以该匹配点为中心的局部区域的相似度；选取局部的最优匹配点，然后合并局部的匹配点至上一层父象限中，计算出每个象限内坐标的移动方向，更新预置位图像特征点和待检测图像特征点构成特征点对，依次迭代至整幅图像为止。
2.根据权利要求1所述的基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，其特征在于，所述相似度匹配函数具体为：
S(M(pi),M′(pi))＝IN,p*I′ *代表卷积运算
其中，
Figure FDA0002438435470000021
为以pi为中心点，尺寸为N×N的局部区域，I′为待检测图像。
3.根据权利要求1所述的基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，其特征在于，所述S4中的筛选过程为：将选取的特征点对按照相应区域的相似度大小做大顶堆排序，根据相似度筛选出Top-K的特征点对。
4.根据权利要求1所述的基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，其特征在于，所述S5中，单应性矩阵为
Figure FDA0002438435470000022
其中[h02,h12]T是用来产生透视变换的，h02为x方向上的偏置参数，h12为y方向上的偏置参数。
5.根据权利要求4所述的基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，其特征在于，所述S6中，若h02大于h12，则待检测图像在x方向偏移较大；若h12大于h02，则待检测图像在y方向偏移较大；若h02等于h12，则待检测图像在x方向和y方向偏移一样大。
6.根据权利要求4所述的基于稠密特征点匹配的球机预置位偏移自动识别方法，其特征在于，所述S7中的具体过程如下：
如果在x方向的偏移程度大于y方向的偏移程度，则继续判断待检测图像在x方向上的偏置是否大于用户可接受的置信范围w×C,若是，则返回图像发生偏移并计算偏移程度conx＝h02/w，否则返回图像未发生偏移；其中，w为图像在x方向上的长度，C为用户预设的可接受置信度；
如果在y方向的偏移程度大于x方向的偏移程度，则继续判断待检测图像在y方向上的偏置是否大于用户可接受的置信范围h×C,若是，则返回图像发生偏移并计算偏移程度cony＝h12/h，否则返回图像未发生偏移；其中，h为图像在y方向上的长度。
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