[发明专利]一种全局运动矢量估计方法及监控视频稳像方法及装置

权利要求书

1.一种全局运动矢量估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

对当前帧图像在水平及垂直方向进行下采样；

对下采样后的当前帧图像进行特征点检测得到特征点；

针对检测到的特征点，以当前帧图像的所述特征点为中心提取图像块，在搜索范围内对上一帧图像对应特征点的位置进行块匹配，获得匹配的特征点，根据所述匹配的特征点获取下采样图像全局运动矢量；

对下采样后的当前帧图像和下采样后的上一帧图像分别进行上采样，根据所述下采样图像全局运动矢量计算上采样图像全局运动矢量；

对上采样后的当前帧图像中的所述匹配的特征点，在搜索范围内对上采样后的上一帧图像进行块匹配，计算修正全局运动矢量；

根据所述上采样图像全局运动矢量和所述修正全局运动矢量计算最终的全局运动矢量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对下采样后的当前帧图像进行特征点检测得到特征点的步骤中，使用特征点检测阈值对下采样后的图像进行FAST特征点检测。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述对当前帧图像在水平及垂直方向进行下采样的步骤之前，还包括获取所述特征点检测阈值的步骤，该步骤包括：

分别在水平方向和垂直方向对上一帧图像进行下采样；

使用预设阈值对下采样后的图像进行特征点检测，统计检测到的特征点的数量；

根据所述特征点的数量获取所述特征点检测阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征点的数量获取所述特征点检测阈值的步骤，包括：

判断所述特征点的数量是否满足设定数量，如少于设定数量则减小预设特征点检测阈值得到调整阈值，如大于设定数量则增加所述预设特征点检测阈值得到调整阈值，使用调整阈值对下采样后的图像再次进行特征点检测，统计检测到的特征点的数量并循环本步骤，直至所述得到的特征点的数量满足设定的数量，将最后的调整阈值作为最终的特征点检测阈值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征点的数量获取特征点检测阈值的步骤，包括：

判断所述特征点的数量是否满足设定数量，如少于设定数量则减小预设特征点检测阈值得到调整阈值，如大于设定数量则增加所述预设特征点检测阈值得到调整阈值，使用调整阈值对下采样后的图像再次进行特征点检测，统计检测到的特征点的数量并循环本步骤，判断循环的次数是否达到预设最大值，如未达到则循环本步骤直至所述得到的特征点的数量满足设定的数量，将最后的调整阈值作为最终的特征点检测阈值；若循环的次数达到预设最大值，则将当前的调整阈值作为最终的特征点检测阈值。

6.一种监控视频稳像方法，其特征在于，包括如下步骤：

采用权利要求1-5任一所述的方法获取全局运动矢量；

对全局运动矢量进行平滑处理得到全局运动平滑矢量；

根据所述全局运动平滑矢量和所述全局运动矢量的差别计算抖动运动矢量；

判断所述抖动运动矢量是否超出预设范围，若未超出则根据抖动运动矢量进行图像补偿，输出稳像图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括若所述抖动运动矢量超出预设范围，则调整特征点检测阈值后重新计算全局运动矢量。