CN1529493A - 一种图像合成处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明包括步骤：(1)对当前帧图像分析，找出一些特征点，保存其位置信息，将计数器清零；(2)对下一帧图像分析，查找步骤(1)中特征点在新图像中的位置，并通过一定的判别标准，筛选出其中比较可靠的特征点，求出这些特征点各自的偏移量；(3)对这些特征点的偏移量进行综合，得到帧图像的偏移量；(4)如果(2)中筛选剩下的可靠特征点数量已很少，标记当前帧为异常帧，跳过此帧，取下一帧作为新的当前帧，回到步骤(1)；否则到步骤(5)；(5)将当前帧图像平移后累加到结果图像中，将(3)中得到的平移量累加到计数器上，如果计数器大于某个预定值，回到步骤(1)；否则保存比较可靠的特征点的位置信息，回到步骤(2)。

Description

一种图像合成处理方法
技术领域
本发明涉及图像合成领域，具体地说，是涉及将运动中拍摄的各帧图像合成为原有静态图像的方法。
背景技术
目前，在图像合成领域中，对多张图像进行合成，一般先要进行图像的偏移估计，得到各张图像之间的位置关系，然后通过平移或旋转等各种变换将各张图像合成为一张整图。中国专利局中专利申请号为03156042.3的专利申请《一种图像合成处理方法》中所述即为该种方法。中国专利申请号为03157115.8的专利申请《对连续图像帧间偏移的估计方法》中也对便宜估计的方法进行了修改。但上述技术中，在对各帧图像进行位移估计的时候，并没有考虑到某些异常帧出现的情况。如果某些帧图像出现异常，例如因光照条件发生变化或者其他原因造成的图像质量下降，将会对帧间偏移估计带来相当大的误差。而这些误差一旦产生，将会对后续的所有帧带来误差。另外，现有技术在对各帧图像进行合成的时候，对各帧并没有区别对待，这样，如果某帧图像出现异常，如图像模糊，那么这样的图像会同样被累加到结果图像中，这将对结果图像的质量产生不利的影响。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种图像合成处理方法，以解决现有技术存在的不足。为达到发明目的，本发明提供方案如下：
一种图像合成处理方法，包括步骤：
(1)、对当前帧图像进行分析，找出一些特征点，保存相应位置信息，并将计数器清零；
(2)、对下一帧图像进行分析，查找步骤(1)中特征点在新图像中的新位置并通过一定的判别标准，筛选出其中比较可靠的那些特征点，并求出这些特征点各自的偏移量；
(3)、对这些特征点的偏移量进行综合，得到帧图像的偏移量；
(4)、如果(2)中筛选剩下的可靠特征点数量已经很少，标记当前为异常帧，跳过当前帧，取下一帧图像作为新的当前帧，回到步骤(1)；否则到步骤(5)；
(5)、将当前帧图像平移后累加到结果图像中，将(3)中得到的平移量累加到计数器上，如果计数器大于某个预定值，回到步骤
(1)；否则保存比较可靠的那些特征点的位置信息，回到步骤(2)。
其中，
步骤(1)中所述的特征点，可以包括但并不仅限于边缘(edge)和角点(corner)。
在步骤(1)中，可以通过下列步骤得到特征点：对整帧图像应用边缘算子，得到边缘图像，然后在边缘图像中找出各边的端点及比较大的转折点作为特征点。
在步骤(2)中，查找步骤(1)中所述特征点在新图像中的新位置可以通过以下过程实现：对每一个特征点近邻的一小块局部区域应用边缘算子，得到这一局部区域的边缘图像；在其中对这一特征点进行匹配，找到对应点。
在步骤(3)中，可通过以下过程来得到整帧图像的偏移量：采用了一个核函数(kernel function)z＝-(x*x+y*y)+1对各个特征点提供的偏移量进行综合，并在x，y方向上各采用一定单位为间隔进行计算，最后得到这些特征点的偏移量在各个x，y离散点上的贡献总和；总和的最大值对应的x，y值就是整帧图像的偏移量。
在步骤(1)和步骤(2)中，还可用金字塔结构对图像或图像中的局部区域进行处理，即在将图像缩放到一定比例的时候对其进行上述处理。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明对异常帧的出现进行动态检测，这样在进行偏移估计的时候，可以标记并跳过异常帧，直接对下一帧进行处理，得到的偏移量实际上就是经过两帧时间间隔的偏移。而且，在后期对各帧图像进行累加的时候，对已经标记过的异常帧也直接跳过，并不累加。这样，即使图像受到外界因数影响质量的情况下，也可以减少因这些异常帧造成的影响。
本实发明的目的、特点及优点将结合实施例，参照附图作进一步的说明。
附图说明
图1是本发明所述方法流程图。
具体实施例
参照图1，以图像合成处理为例对本发明所述的方法进行说明。
当摄像装置因某种原因不能对一张静态画面进行完整拍摄时，其通常采用的办法是对其分区域连续拍摄多副图像，然后再对其进行合成，通常包括下面几个步骤：步骤一，将所拍摄的各帧图像分离提取出来；步骤二，通过对所取的N帧和N+1帧图像偏移量的计算，寻求拍摄镜头的精确平面运动轨迹；步骤三，根据运动轨迹对各帧图像进行合成。
在对步骤二进行偏移量计算的时候便可以利用本发明所述方法来实现，如附图1所示，在步骤10中，对当前帧图像进行分析，找出一些明显的特征点，将其相应位置信息保存下来，并将计数器清零；在步骤11中，对下一帧图像进行分析，查找步骤10中所述特征点在新图像中的新位置；在步骤12中，通过一定的判别标准，从这些特征点中通过筛选出其中比较可靠的特征点，并求出这些特征点各自的偏移量；在步骤13中，对这些特征点的偏移量进行综合，得到整帧图像的偏移量；在步骤14中，判断剩下的可靠特征点数量是否足够多，其判断标准可以依据经验或者相关的要求来设定，如果剩下的可靠特征点数量不足，标记当前为异常帧，跳过当前帧，取下一帧图像作为新的当前帧，回到步骤10，否则进入步骤15，将当前帧图像平移后累加到结果图像中，将12中得到的平移量累加到计数器上，如果计数器大于某个预定值，回到步骤10；否则保存比较可靠的那些特征点的位置信息，回到步骤11。
在上述具体实施例中，可以通过以下技术进行细节方面的实现：
在步骤10中，先对整帧图像应用边缘算子，得到边缘图像，然后在边缘图像中找出各边的端点及比较大的转折点，作为其特征点；
在步骤11中，对每一个特征点近邻的一小块局部区域应用边缘算子，得到这一局部区域的边缘图像，然后在其中对这一特征点进行匹配，找到对应点；
在步骤13中，采用了一个核函数(kernel function)z＝-(x*x+y*y)+1对各个特征点提供的偏移量进行综合，并在x，y方向上各采用0.25为间隔进行计算，最后得到这些特征点的偏移量在各个x，y离散点上的贡献总和。总和的最大值对应的x，y值就是整帧图像的偏移量。
在步骤10和步骤11中，还可以用金字塔结构(Pyramid Structure)对图像或图像中的局部区域进行处理，即在将图像缩放到一定比例的时候对其进行上述处理，以加快速度。
本发明所述的一种图像合成处理方法，并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明之领域，对于熟悉本领域的人员而言可容易地实现另外的优点和进行修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念的精神和范围的情况下，本发明并不限于特定的细节、代表性的设备和这里示出与描述的图示示例。

Claims (7)

1、一种图像合成处理方法，包括步骤：
(1)、对当前帧图像进行分析，找出一些特征点，保存相应位置信息，并将计数器清零；
(2)、对下一帧图像进行分析，查找步骤(1)中特征点在新图像中的新位置并通过一定的判别标准，筛选出其中比较可靠的那些特征点，并求出这些特征点各自的偏移量；
(3)、对这些特征点的偏移量进行综合，得到帧图像的偏移量；
(4)、如果(2)中筛选剩下的可靠特征点数量已经很少，标记当前为异常帧，跳过当前帧，取下一帧图像作为新的当前帧，回到步骤(1)；否则到步骤(5)；
(5)、将当前帧图像平移后累加到结果图像中，将(3)中得到的平移量累加到计数器上，如果计数器大于某个预定值，回到步骤(1)；否则保存比较可靠的那些特征点的位置信息，回到步骤(2)。
2、根据权利要求1所述对连续图像帧间偏移量的计算方法，其特征在于，步骤(1)中所述的特征点，可以包括但并不仅限于边缘(edge)和角点(corner)。
3、根据权利要求1所述对连续图像帧间偏移量的计算方法，其特征在于，在步骤(1)中，可以通过下列步骤得到特征点：对整帧图像应用边缘算子，得到边缘图像，然后在边缘图像中找出各边的端点及比较大的转折点作为特征点。
4、根据权利要求1所述对连续图像帧间偏移量的计算方法，其特征在于，在步骤(2)中，查找步骤(1)中所述特征点在新图像中的新位置可以通过以下过程实现：对每一个特征点近邻的一小块局部区域应用边缘算子，得到这一局部区域的边缘图像；在其中对这一特征点进行匹配，找到对应点。
5、根据权利要求1所述对连续图像帧间偏移量的计算方法，其特征在于，在步骤(3)中，可通过以下过程来得到整帧图像的偏移量：采用了一个核函数(kernel function)z＝-(x*x+y*y)+1对各个特征点提供的偏移量进行综合，并在x，y方向上各采用一定单位为间隔进行计算，最后得到这些特征点的偏移量在各个x，y离散点上的贡献总和；总和的最大值对应的x，y值就是整帧图像的偏移量。
6、根据权利要求5所述对连续图像帧间偏移量的计算方法，其特征在于，所述在x，y方向上各采用一定单位为间隔进行计算时所用单位是0.25。
7、根据权利要求1所述对连续图像帧间偏移量的计算方法，其特征在于，在步骤(1)和步骤(2)中，还可用金字塔结构对图像或图像中的局部区域进行处理，即在将图像缩放到一定比例的时候对其进行上述处理。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN111279409A (zh) * 2017-10-27 2020-06-12 夏普株式会社 显示控制装置、液晶显示装置及电视接收机
CN111712833A (zh) * 2018-06-13 2020-09-25 华为技术有限公司 一种筛选局部特征点的方法及装置

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