基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法

摘要

基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，属于图像处理技术领域。所述方法为：步骤1：对输入序列图像进行参考帧和待配准帧选定；步骤2：在参考帧内搜索梯度最大块；步骤3：对步骤2中梯度最大块的像素灰度进行线性建模；步骤4：根据待配准帧各像素点灰度值以及所建线性模型计算待配准帧相对参考帧的抖动量。本发明利用自然场景所具备的灰度值相关的特性，提出了一种基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法。通过对背景进行线性建模，再利用待配准帧中各像素的灰度值，可以直接计算得到待配准帧相对参考帧的抖动量，抖动量的估计精度可达到0.1个像素。

主权项

基于灰度线性建模的序列图像抖动量计算方法，其特征在于所述方法为：步骤1：对输入序列图像进行参考帧和待配准帧选定；步骤2：在参考帧内搜索梯度最大块；步骤3：对步骤2中梯度最大块的像素灰度进行线性建模；步骤4：根据待配准帧各像素点灰度值以及所建线性模型计算待配准帧相对参考帧的抖动量，所述步骤4中，根据待配准帧各像素灰度值以及所建线性模型计算抖动量的过程为：步骤4‑1，B₀在参考帧图像中的位置由步骤2已知，将在其余序列帧图像中同样位置处的图像块记为B_n(n为帧序数，n＝1,2,...N)；步骤4‑2，假设B_n相对于B₀在x,y方向的抖动量分别为那么的估计值由下式计算得到：$({\hat{\delta }}_x^n,{\hat{\delta }}_y^n)=\underset{({\delta }_x^n,{\delta }_y^n)}{\arg \min }\underset{i=1}{\overset{p}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{q}{\Sigma }}{[B_n(i,j)-({\hat{a}}_{ij}+{\hat{g}}_{ij}{\delta }_y^n+{\hat{h}}_{ij}{\delta }_x^n)]}^2;$B_n(i,j)—B_n中位于(i,j)位置的像素灰度值。