檢測圖像穩定性的方法、裝置和終端的制作方法

檢測圖像穩定性的方法、裝置和終端的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種檢測圖像穩定性的方法、裝置和終端，屬于圖像處理【技術領域】。所述方法包括：獲取連續的N幀圖像，所述N為大于0的整數；對于獲取的每一幀圖像，檢測得到其中的角點，將所述圖像劃分為多個區域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到所述圖像的描述向量；用得到的N幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目；根據所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目確定所述圖像是否穩定。所述裝置包括：獲取模塊、處理模塊、計算模塊和確定模塊。所述終端包括所述裝置。本發明降低了圖像穩定性檢測的局限性，擴大了使用范圍，提高了圖像穩定性檢測的準確性。
【專利說明】檢測圖像穩定性的方法、裝置和終端

【技術領域】
[0001] 本發明涉及圖像處理【技術領域】，特別涉及一種檢測圖像穩定性的方法、裝置和終 端。

【背景技術】
[0002] 在圖像處理過程中，通常需要對圖像的穩定性進行檢測。圖像穩定性是指圖像中 包含有合法物體，且清晰度處于允許范圍內，該清晰度通常可以從對焦、是否有遮擋、圖像 流晃動幅度等方面來衡量。目前，有兩種方法對圖像的穩定性進行檢測。一種方法是基于 終端本身所具有的硬件器件進行檢測，如目前較多智能手機上采用的陀螺儀，根據機械晃 動等硬件特性來判斷圖像是否穩定，當機械晃動小于某一設定的閾值時，則判定圖像穩定。 另一種方法是基于圖像中像素點的像素值的變化進行檢測，對于當前幀圖像中的某個像素 點，獲取其像素值，并在下一幀圖像中判斷指定區域內是否存在相同像素值的像素點，如果 存在，則確定該像素點未移動，以此類推，根據圖像中各個像素點的移動情況確定出圖像的 穩定性。
[0003] 但是，上述基于硬件器件進行檢測的方法，會對硬件環境過分依賴，使用場合受到 比較大的限制，如果終端中并未配置有陀螺儀等類似的器件，則無法使用這種方法完成檢 測。上述基于像素點的像素值進行檢測的方法，會存在誤判的情況，如當終端的圖像攝取區 域內不存在任何目標、圖像攝取區域被障礙物完全遮擋或對焦不準時，根據像素點的像素 值進行判斷均會判定為圖像處于靜止狀態，檢測的準確性不高。


【發明內容】

[0004] 為了解決圖像穩定性檢測的局限性以及準確性不高的技術問題，本發明提供了一 種檢測圖像穩定性的方法、裝置和終端。所述技術方案如下：
[0005] -方面，提供了一種檢測圖像穩定性的方法，包括：
[0006] 獲取連續的N幀圖像，所述N為大于0的整數；
[0007] 檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為多個區域并記錄各個區 域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量；
[0008] 根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化 的區域數目；
[0009] 根據所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目確定所述N幀圖像是否 穩定。
[0010] 另一方面，提供了一種檢測圖像穩定性的裝置，包括：
[0011] 獲取模塊，用于獲取連續的N幀圖像，所述N為大于0的整數；
[0012] 處理模塊，用于檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為多個區 域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量；
[0013] 計算模塊，用于根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在 狀態發生變化的區域數目；
[0014] 確定模塊，用于根據所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目確定所 述N巾貞圖像是否穩定。
[0015] 又一方面，提供了一種終端，包括如上所述的檢測圖像穩定性的裝置。
[0016] 本發明提供的技術方案帶來的有益效果是：通過獲取連續的N幀圖像，檢測每幀 圖像的角點，將每幀圖像劃分為多個區域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀 圖像的描述向量；根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在狀態發 生變化的區域數目，并根據該區域數目確定所述N幀圖像是否穩定，無需依賴硬件器件進 行檢測，降低了圖像穩定性檢測的局限性，擴大了使用范圍，而且，基于角點在圖像中的分 布變化進行檢測，與基于像素點的像素值進行檢測相比，提高了圖像穩定性檢測的準確性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0017] 為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使 用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于 本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他 的附圖。
[0018] 圖1是本發明實施例提供的終端進行圖像穩定性檢測的示意圖；
[0019] 圖2是本發明實施例1提供的檢測圖像穩定性的方法流程圖；
[0020] 圖3是本發明實施例2提供的檢測圖像穩定性的方法流程圖；
[0021] 圖4是本發明實施例3提供的檢測圖像穩定性的方法流程圖；
[0022] 圖5是本發明實施例3提供的對圖像進行區域劃分的示意圖；
[0023] 圖6是本發明實施例4提供的檢測圖像穩定性的裝置結構圖之一；
[0024] 圖7是本發明實施例4提供的檢測圖像穩定性的裝置結構圖之二。

【具體實施方式】
[0025] 為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本發明實施方 式作進一步地詳細描述。
[0026] 本發明實施例涉及圖像穩定性的檢測，應用于終端中，所述終端是指具有攝取圖 像功能的終端，穩定性檢測就是對攝取的圖像是否穩定進行檢測。通過檢測確定圖像穩定 之后，還可以對該圖像做進一步的處理，執行其它應用等。其中，所述終端包括但不限于：手 機、平板電腦、拍照設備或攝像設備等等。例如，參見圖1，為在終端中進行圖像穩定性檢測 的示意圖，該終端中運行有一個檢測圖像穩定性的裝置，可以實現圖像的穩定性檢測。所述 攝取包括但不限于：拍照或攝像等等。所述其它應用包括但不限于：搜索圖像、保存圖像、 發送圖像、分享圖像等等。
[0027] 實施例1
[0028] 參見圖2,本實施例提供了一種檢測圖像穩定性的方法，包括：
[0029] 101 :獲取連續的N幀圖像，所述N為大于0的整數；
[0030] 102:檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為多個區域并記錄各 個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量；
[0031] 103:根據每幀圖像的描述向量計算出該N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的 區域數目；
[0032] 104 :根據該N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目確定該N幀圖像是否 穩定。
[0033] 需要指出的是，本發明各個實施例涉及的所述N幀圖像是否穩定，是指一組連續 的幀圖像是否穩定，而不是指某一幀圖像自身是否穩定，下文不再一一聲明。
[0034] 本實施例中，獲取的N幀圖像可以為任意連續的N幀圖像，并且，所述N的大小也 可以根據需要設定，如設置N為3或5等等，本實施例對此不做具體限定。
[0035] 角點是一類具有豐富紋理信息的圖像描述子，它可以描述圖像中突出的部分，它 更強調目標的存在性。檢測角點的算法有多種，如FAST角點檢測算法、Kitchen-Rosenfeld 角點檢測算法、Harris角點檢測算法、KLT角點檢測算法及SUSAN角點檢測算法等等，本實 施例對此也不做具體限定。為了提高計算速度，優選地，可以采用目前計算速度最快的FAST 角點檢測算法來進行角點檢測。
[0036] 結合上述方法，在第一種實施方式下，將所述每幀圖像劃分為多個區域并記錄各 個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量，包括：
[0037] 劃分每幀圖像得到Μ個區域，記錄該Μ個區域中的每個區域內是否存在角點，得到 長度為Μ的每幀圖像的描述向量，所述描述向量代表了所述Μ個區域中角點的存在狀態，其 中，該Μ為大于1的整數。
[0038] 優選地，所述Μ個區域為大小均相等的區域。
[0039] 結合上述方法，在第二種實施方式下，根據每幀圖像的描述向量計算出該Ν幀圖 像內角點的存在狀態發生變化的區域數目，包括：
[0040] 對該Ν幀圖像中的每兩個相鄰幀圖像的描述向量進行比較，并統計每兩個相鄰幀 圖像之間角點的存在狀態發生變化的區域數目，以得到該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生 變化的區域數目。
[0041] 優選地，所述統計每兩個相鄰幀圖像之間角點的存在狀態發生變化的區域數目具 體為：將得到的所有角點的存在狀態發生變化的區域數目相加得到總和，將該總和作為該 Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目。
[0042] 結合上述方法，在第三種實施方式下，根據該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變 化的區域數目確定該Ν幀圖像是否穩定，包括：
[0043] 將該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目與預設的閾值進行比較；
[0044] 如果該區域數目小于該閾值，則確定該Ν幀圖像穩定；
[0045] 如果該區域數目大于或等于該閾值，則確定該Ν幀圖像不穩定。
[0046] 其中，所述預設的閾值可以根據需要進行設置以及調整，本實施例對此不做具體 限定。
[0047] 結合上述第一種實施方式，在第四種實施方式下，記錄該Μ個區域中的每個區域 內是否存在角點，得到長度為Μ的每幀圖像的描述向量，包括：
[0048] 對于該Μ個區域中的每個區域，如果存在角點，則記錄為1，如果不存在角點，則記 錄為0,得到長度為Μ的每幀圖像的描述向量，該描述向量的方向為Μ個區域的記錄順序；
[0049] 相應地，根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發 生變化的區域數目，包括：
[0050] 根據得到的每幀圖像的描述向量，按照如下公式計算得到該N幀圖像內角點的存 在狀態發生變化的區域數目： N-1
[0051] S = Σ 蕭(v,，v/+!) i=l
[0052] 其中，S為該N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目，xor(·，·）為二進 制流的異或運算， Vi為第i幀圖像的描述向量，vi+1為第i+Ι幀圖像的描述向量，i為整數 且i=l，…，Ν-1，Σ為對異或結果中不同的位的個數求和，即對異或結果中包含二進制1的 個數求和。
[0053] 本實施例提供的上述方法，通過獲取連續的N幀圖像，檢測每幀圖像的角點，將每 幀圖像劃分為多個區域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量； 根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數 目，并根據該區域數目確定所述N幀圖像是否穩定，無需依賴陀螺儀等硬件進行檢測，降低 了圖像穩定性檢測的局限性，擴大了使用范圍，而且，基于角點在圖像中的分布變化進行檢 測，與基于像素點的像素值進行檢測相比，提高了圖像穩定性檢測的準確性。
[0054] 實施例2
[0055] 參見圖3,本實施例提供了一種檢測圖像穩定性的方法，包括：
[0056] 201 :獲取連續的N幀圖像，所述N為大于0的整數；
[0057] 其中，獲取的N幀圖像可以為任意連續的N幀圖像，并且，所述N的大小也可以根 據需要設定，如設置N為3或5等等，本實施例對此不做具體限定。
[0058] 202 :檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為Μ個區域，記錄該Μ 個區域中的每個區域內是否存在角點，得到每幀圖像的描述向量，該描述向量的長度為Μ， 且該描述向量代表了所述Μ個區域中角點的存在狀態，所述Μ為大于1的整數；
[0059] 其中，檢測角點的算法有多種，如FAST角點檢測算法、Kitchen-Rosenfeld角點檢 測算法、Harris角點檢測算法、KLT角點檢測算法及SUSAN角點檢測算法等等，本實施例對 此也不做具體限定。為了提高計算速度，優選地，可以采用目前計算速度最快的FAST角點 檢測算法來進行角點檢測。
[0060] 本實施例中，劃分得到的Μ個區域的形狀均相同，優選地，可以劃分得到Μ個正方 形區域，當然，在其它實施方式下，也可以劃分得到Μ個長方形、Μ個三角形、Μ個扇形、Μ個 平行四邊形、Μ個六邊形等等，本實施例對此不做具體限定。另外，優選地，所述Μ個區域為 大小均相等的區域，如在較佳實施方式下，將一個圖像劃分得到Μ個大小均相等的正方形 區域。
[0061] 其中，記錄該Μ個區域中的每個區域內是否存在角點時，是按照相同的順序進行 記錄的，優選地，可以按照該Μ個區域的序號依次進行記錄，該Μ個區域的序號為劃分區域 時得到的，如Μ個正方形區域其序號的順序為從左到右、從上到下，因此，記錄區域內是否 存在角點時也按照從左到右、從上到下的順序依次記錄每個區域內是否存在角點，從而可 以得到一個長度為Μ的描述向量。
[0062] 203:對該Ν幀圖像中的每兩個相鄰幀圖像的描述向量進行比較，并統計每兩個相 鄰幀圖像之間角點的存在狀態發生變化的區域數目，得到該N幀圖像內角點的存在狀態發 生變化的區域數目；
[0063] 優選地，所述統計每兩個相鄰幀圖像之間角點的存在狀態發生變化的區域數目具 體為：將得到的所有角點的存在狀態發生變化的區域數目相加得到總和，將該總和作為該 N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目。
[0064] 本實施例中，對于相鄰的兩幀圖像而言，如果Μ個區域中的某一個區域內，前一幀 圖像存在角點而后一幀圖像不存在角點，或者前一幀圖像不存在角點而后一幀圖像存在角 點，則認為該區域角點的存在狀態發生了變化。角點存在狀態的變化反映了圖像的穩定性， 如果圖像中發生角點存在狀態變化的區域越多，表明該圖像越不穩定；相反地，如果圖像中 發生角點存在狀態變化的區域越少，表明該圖像越穩定。通常，當一段視頻處于靜止狀態 時，則無角點存在狀態變化，此時的圖像最穩定；當一段視頻處于運動狀態、或者發生障礙 物遮擋、或者焦距發生變化等場景下，圖像中的角點存在狀態都會發生變化，因而會影響圖 像的穩定性。所以，基于角點的分布變化狀況進行圖像的穩定性檢測，能夠適用各種場景下 的圖像穩定性檢測，可以提高檢測的準確性，降低誤判的可能。
[0065] 204:將該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目與預設的閾值進行比 較；
[0066] 其中，所述預設的閾值可以根據需要進行設置以及調整，本實施例對此不做具體 限定。
[0067] 205:如果該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目小于該閾值，則確定 該Ν幀圖像穩定；如果該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目大于或等于該閾 值，則確定該Ν幀圖像不穩定。
[0068] 本實施例提供的上述方法，通過獲取連續的Ν幀圖像，檢測每幀圖像的角點，將每 幀圖像劃分為多個區域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量； 根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數 目，并根據該區域數目確定所述Ν幀圖像是否穩定，無需依賴硬件器件進行檢測，降低了圖 像穩定性檢測的局限性，擴大了使用范圍，而且，基于角點在圖像中的分布變化進行檢測， 與基于像素點的像素值進行檢測相比，提高了圖像穩定性檢測的準確性。
[0069] 實施例3
[0070] 參見圖4,本實施例提供了一種檢測圖像穩定性的方法，包括：
[0071] 301 :獲取連續的Ν幀圖像，所述Ν為大于0的整數；
[0072] 本實施例中，獲取的Ν幀圖像可以為任意連續的Ν幀圖像，并且，所述Ν的大小也 可以根據需要設定，如設置Ν為3或5等等，本實施例對此不做具體限定。
[0073] 302:檢測所述Ν幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為Μ個區域，對于該 Μ個區域中的每個區域，如果存在角點，則記錄為1，如果不存在角點，則記錄為0,得到長度 為Μ的每幀圖像的描述向量V，該描述向量代表了所述Μ個區域中角點的存在狀態，其中，該 Μ為大于1的整數；
[0074] 其中，每一幀圖像可以得到一個描述向量，Ν幀圖像可以得到Ν個描述向量，具體 地，可以表示為描述向量流Vp ν2, . . . νΝ。
[0075] 檢測角點的算法有多種，如FAST角點檢測算法、Kitchen-Rosenfeld角點檢測算 法、Harris角點檢測算法、KLT角點檢測算法及SUSAN角點檢測算法等等，本實施例對此也 不做具體限定。為了提高計算速度，優選地，可以采用目前計算速度最快的FAST角點檢測 算法來進行角點檢測。
[0076] 本實施例中，劃分得到的Μ個區域的形狀均相同，優選地，可以劃分得到Μ個正方 形區域，當然，在其它實施方式下，也可以劃分得到Μ個長方形、Μ個三角形、Μ個扇形、Μ個 平行四邊形、Μ個六邊形等等，本實施例對此不做具體限定。另外，優選地，所述Μ個區域為 大小均相等的區域，如在較佳實施方式下，將一個圖像劃分得到Μ個大小均相等的正方形 區域。
[0077] 參見圖5,為本實施例提供的將圖像劃分為區域的示意圖。其中，將一組圖像中的 每幀圖像劃分為形狀相同、大小相同的正方形區域，圖中的黑點表示檢測得到的角點，下方 的二進制流表示記錄該幀圖像的各個區域內是否存在角點所得到的描述向量，1表示對應 的區域內存在角點，0表示對應的區域內不存在角點。
[0078] 其中，記錄該Μ個區域中的每個區域內是否存在角點時，是按照相同的順序進行 記錄的，優選地，可以按照該Μ個區域的序號依次進行記錄，該Μ個區域的序號為劃分區域 時得到的，如Μ個正方形區域，其序號的順序為從左到右、從上到下，因此，記錄角點時也按 照從左到右、從上到下的順序依次記錄每個區域內是否存在角點，從而可以得到一個長度 為Μ的描述向量。
[0079] 303:根據得到的每幀圖像的描述向量，按照預設的如下公式計算得到該Ν幀圖像 內角點的存在狀態發生變化的區域數目： Ν-1
[0080] 5 = /=1
[0081] 其中，S為該N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目，xor(·，·）為二進 制流的異或運算， Vi為第i幀圖像的描述向量，vi+1為第i+Ι幀圖像的描述向量，i為整數 且i=l，…，Ν-1，Σ為對異或結果中不同的位的個數求和，即對異或結果中包含二進制1的 個數求和。
[0082] 所述二進制流的異或運算是指兩個二進制流將相同位上的數做異或運算，如第一 個二進制流的第1位為1，第二個二進制流的第1位為〇,則在第1位上異或之后得到1，表 明與該第1位對應的區域內角點的存在狀態發生變化；第一個二進制流的第2位為1，第二 個二進制流的第2位也為1，則在第2位上異或之后得到0,表明與該第2位對應的區域內 角點存在狀態未發生變化。在得到N-1個異或運算的結果之后，進行求和運算，可以得到異 或結果為1的總數，即得到該N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目。
[0083] 例如，獲取連續的5幀圖像，得到對應的五個描述向量分別為：Vl=01100101， v2=01101101，v3=01101100, v4=00101110, v5=01101011，分別對 Vl 和 v2 進行異或得到 00001000,其中不同的位的個數是1，即異或結果中包含一個二進制1 ;對v2和v3進行異或 得到00000001，其中不同的位的個數是1，即異或結果中包含一個二進制1 ;對v3和v4進行 異或得到01000010,其中不同的位的個數是2,即異或結果中包含兩個二進制1 ;對v4和v5 進行異或得到01000101，其中不同的位的個數是3,即異或結果中包含三個二進制1 ;然后 對得到的4個異或結果中不同位的個數求和，S卩1+1+2+3=7,得到該五幀圖像內角點的存在 狀態發生變化的區域數目為7。
[0084] 本實施例中，對于相鄰的兩幀圖像而言，如果Μ個區域中的某一個區域內前一幀 圖像存在角點而后一幀圖像不存在角點，或者前一幀圖像不存在角點而后一幀圖像存在角 點，則認為該區域角點的存在狀態發生了變化。角點存在狀態的變化反映了圖像的穩定性， 如果圖像中發生角點存在狀態變化的區域越多，表明該圖像越不穩定；相反地，如果圖像中 發生角點存在狀態變化的區域越少，表明該圖像越穩定。通常，當一段視頻處于靜止狀態 時，則無角點存在狀態變化，此時的圖像最穩定；當一段視頻處于運動狀態、或者發生障礙 物遮擋、或者焦距發生變化等場景下，圖像中的角點存在狀態都會發生變化，因而會影響圖 像的穩定性。所以，基于角點的分布變化狀況進行圖像的穩定性檢測，能夠適用各種場景下 的圖像穩定性檢測，可以提高檢測的準確性，降低誤判的可能。
[0085] 304:將該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目與預設的閾值進行比 較；
[0086] 其中，所述預設的閾值可以根據需要進行設置以及調整，本實施例對此不做具體 限定。
[0087] 305:如果該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目小于該閾值，則確定 該Ν幀圖像穩定；如果該Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目大于或等于該閾 值，則確定該Ν幀圖像不穩定。
[0088] 本實施例提供的上述方法，通過獲取連續的Ν幀圖像，檢測每幀圖像的角點，將每 幀圖像劃分為多個區域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量； 根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數 目，并根據該區域數目確定所述Ν幀圖像是否穩定，無需依賴硬件器件進行檢測，降低了圖 像穩定性檢測的局限性，擴大了使用范圍，而且，基于角點在圖像中的分布變化進行檢測， 與基于像素點的像素值進行檢測相比，提高了圖像穩定性檢測的準確性。
[0089] 值得一提的是，上述各個實施例提供的檢測圖像穩定性的方法，可以用于各種與 圖像有關的應用中，如搜索圖像之前的預處理過程，發送圖像之前的圖像獲取過程、圖像識 別過程等等。下面以微信應用中的"掃一掃"功能為例進行具體說明。用戶在終端中打開微 信應用，啟用"掃一掃"功能，然后將終端的攝像頭對準掃描目標，該功能會對當前攝取的圖 像執行上述圖像穩定性檢測流程，在最終確定穩定的圖像后，自動將該圖像發送至網絡側 的服務器，以獲取該圖像內的目標的相關信息。例如，用戶看到一個目標如一本書，想在網 絡上搜索該目標的相關信息如價格等，則通過微信應用中的上述功能，獲取到該目標的穩 定的圖像后發送至網絡側，從而進行相關信息的搜索，可以輕松地獲取該目標的相關信息， 與用戶自己拍照然后在網絡上進行搜索相比，更方便更快捷。
[0090] 可以看出，通過圖像穩定性的檢測，能夠得到清晰、含有目標、用戶對準動作完成 的圖像，圖像的質量更接近理想狀態，為后續處理提供了可靠的保證，而且，當用戶將攝像 頭對準拍攝目標時，圖像流也會呈現穩定的狀態，界面顯示也更加流暢，提升了界面展示效 果。
[0091] 實施例4
[0092] 參見圖6,本實施例提供了一種檢測圖像穩定性的裝置，包括：
[0093] 獲取模塊501，用于獲取連續的Ν幀圖像，該Ν為大于0的整數；
[0094] 處理模塊502,用于檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為多個 區域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量；
[0095] 計算模塊503,用于根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的 存在狀態發生變化的區域數目；
[0096] 確定模塊504,用于根據該N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目確定 該N巾貞圖像是否穩定。
[0097] 其中，獲取的連續的N幀圖像可以為任意連續的N幀圖像，并且，所述N的大小也 可以根據需要設定，如設置N為3或5等等，本實施例對此不做具體限定。
[0098] 參見圖7,結合上述裝置，在第一種實施方式下，處理模塊502包括：
[0099] 處理單元502a，用于檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為Μ 個區域，記錄該Μ個區域中的每個區域內是否存在角點，得到長度為Μ的每幀圖像的描述向 量，所述描述向量代表了所述Μ個區域中角點的存在狀態，其中，該Μ為大于1的整數。
[0100] 其中，檢測角點的算法有多種，如FAST角點檢測算法、Kitchen-Rosenfeld角點檢 測算法、Harris角點檢測算法、KLT角點檢測算法及SUSAN角點檢測算法等等，本實施例對 此也不做具體限定。為了提高計算速度，優選地，可以采用目前計算速度最快的FAST角點 檢測算法來進行角點檢測。
[0101] 本實施例中，劃分得到的Μ個區域的形狀均相同，優選地，可以劃分得到Μ個正方 形區域，當然，在其它實施方式下，也可以劃分得到Μ個長方形、Μ個三角形、Μ個扇形、Μ個 平行四邊形、Μ個六邊形等等，本實施例對此不做具體限定。另外，優選地，所述Μ個區域為 大小均相等的區域，如在較佳實施方式下，將一個圖像劃分得到Μ個大小均相等的正方形 區域。
[0102] 其中，記錄該Μ個區域中的每個區域內是否存在角點時，是按照相同的順序進行 記錄的，優選地，可以按照該Μ個區域的序號依次進行記錄，該Μ個區域的序號為劃分區域 時得到的，如Μ個正方形區域其序號的順序為從左到右、從上到下，因此，記錄區域內是否 存在角點時也按照從左到右、從上到下的順序依次記錄每個區域內是否存在角點，從而可 以得到一個長度為Μ的描述向量。
[0103] 結合上述裝置，在第二種實施方式下，計算模塊503包括：
[0104] 計算單元503a，用于對該Ν幀圖像中的每兩個相鄰幀圖像的描述向量進行比較， 并統計每兩個相鄰幀圖像之間角點的存在狀態發生變化的區域數目，得到該N幀圖像內角 點的存在狀態發生變化的區域數目。
[0105] 優選地，所述統計每兩個相鄰幀圖像之間角點的存在狀態發生變化的區域數目具 體為：將得到的所有角點的存在狀態發生變化的區域數目相加得到總和，將該總和作為該 N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目。
[0106] 本實施例中，對于相鄰的兩幀圖像而言，如果Μ個區域中的某一個區域內，前一幀 圖像存在角點而后一幀圖像不存在角點，或者前一幀圖像不存在角點而后一幀圖像存在角 點，則認為該區域角點的存在狀態發生了變化。角點存在狀態的變化反映了圖像的穩定性， 如果圖像中發生角點存在狀態變化的區域越多，表明該圖像越不穩定；相反地，如果圖像中 發生角點存在狀態變化的區域越少，表明該圖像越穩定。通常，當一段視頻處于靜止狀態 時，則無角點存在狀態變化，此時的圖像最穩定；當一段視頻處于運動狀態、或者發生障礙 物遮擋、或者焦距發生變化等場景下，圖像中的角點存在狀態都會發生變化，因而會影響圖 像的穩定性。所以，基于角點的分布變化狀況進行圖像的穩定性檢測，能夠適用各種場景下 的圖像穩定性檢測，可以提高檢測的準確性，降低誤判的可能。
[0107] 結合上述裝置，在第三種實施方式下，確定模塊504包括：
[0108] 比較單元504a，用于將該N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目與預設 的閾值進行比較；
[0109] 確定單元504b，用于如果該區域數目小于該閾值，則確定該N幀圖像穩定；如果該 區域數目大于或等于該閾值，則確定該N幀圖像不穩定。
[0110] 其中，所述預設的閾值可以根據需要進行設置以及調整，本實施例對此不做具體 限定。
[0111] 結合上述第一種實施方式，在第四種實施方式下，處理單元502a用于：
[0112] 檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為Μ個區域，對于該Μ個區 域中的每個區域，如果存在角點，則記錄為1，如果不存在角點，則記錄為〇,得到長度為Μ的 每幀圖像的描述向量，所述描述向量代表了所述Μ個區域中角點的存在狀態，其中，該Μ為 大于1的整數；
[0113] 計算模塊503用于：
[0114] 根據得到的每幀圖像的描述向量，按照如下公式計算得到該Ν幀圖像內角點的存 在狀態發生變化的區域數目： JV_}
[0115] S = ^xor(v.,v.+1) 1=1
[0116] 其中，S為該N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目，xor( ·，·）為二 進制流的異或運算，Vi為第i幀圖像的描述向量，vi+1為第i+Ι幀圖像的描述向量，i為整 數且i=l，…，Ν-1，Σ為對異或結果中不同的位的個數求和，即對異或結果中包含的二進制 1的個數求和。
[0117] 本實施例提供的上述裝置可以執行上述任一方法實施例中提供的方法，詳細過程 見方法實施例中的描述，此處不贅述。所述裝置可以應用于終端中，該終端包括但不限于： 手機、平板電腦等等。
[0118] 本實施例提供的上述裝置，通過獲取連續的N幀圖像，檢測每幀圖像的角點，將每 幀圖像劃分為多個區域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量； 根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數 目，并根據該區域數目確定所述N幀圖像是否穩定，無需依賴硬件器件進行檢測，降低了圖 像穩定性檢測的局限性，擴大了使用范圍，而且，基于角點在圖像中的分布變化進行檢測， 與基于像素點的像素值進行檢測相比，提高了圖像穩定性檢測的準確性。
[0119] 實施例5
[0120] 本實施例提供了一種終端，包括如實施例4中所述的任一實施方式下的檢測圖像 穩定性的裝置，該裝置的具體功能均與實施例4中的描述相同，此處不贅述。
[0121] 即本實施例提供的所述終端可以執行上述任一方法實施例中提供的方法，詳細過 程見方法實施例中的描述，此處不贅述。所述終端包括但不限于：手機、平板電腦等等，本實 施例對此不做具體限定。
[0122] 本實施例提供的上述終端，通過獲取連續的N幀圖像，檢測每幀圖像的角點，將每 幀圖像劃分為多個區域并記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量； 根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數 目，并根據該區域數目確定所述N幀圖像是否穩定，無需依賴硬件器件進行檢測，降低了圖 像穩定性檢測的局限性，擴大了使用范圍，而且，基于角點在圖像中的分布變化進行檢測， 與基于像素點的像素值進行檢測相比，提高了圖像穩定性檢測的準確性。
[0123] 本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例的全部或部分步驟可以通過硬件 來完成，也可以通過程序來指令相關的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀 存儲介質中，上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。
[0124] 以上所述僅為本發明的較佳實施例，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和 原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【權利要求】
1. 一種檢測圖像穩定性的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取連續的N幀圖像，所述N為大于0的整數； 檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為多個區域并記錄各個區域內 角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量； 根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區 域數目； 根據所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目確定所述N幀圖像是否穩 定。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述每幀圖像劃分為多個區域并記錄 各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量，包括： 劃分所述每幀圖像得到Μ個區域，記錄所述Μ個區域中的每個區域內是否存在角點，得 到長度為Μ的所述每幀圖像的描述向量，所述描述向量代表了所述Μ個區域中角點的存在 狀態，其中，所述Μ為大于1的整數。
3. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述每幀圖像的描述向量計算出所 述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目，包括： 對所述Ν幀圖像中的每兩個相鄰幀圖像的描述向量進行比較，并統計每兩個相鄰幀圖 像之間角點的存在狀態發生變化的區域數目，以得到所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生 變化的區域數目。
4. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生 變化的區域數目確定所述Ν幀圖像是否穩定，包括： 將所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目與預設的閾值進行比較； 如果所述區域數目小于所述閾值，則確定所述Ν幀圖像穩定； 如果所述區域數目大于或等于所述閾值，則確定所述Ν幀圖像不穩定。
5. 根據權利要求2所述的方法，其特征在于，記錄所述Μ個區域中的每個區域內是否存 在角點，得到長度為Μ的所述每幀圖像的描述向量，包括： 對于所述Μ個區域中的每個區域，如果存在角點，則記錄為1，如果不存在角點，則記錄 為〇,得到長度為Μ的所述每幀圖像的描述向量； 相應地，根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變 化的區域數目，包括： 根據得到的所述每幀圖像的描述向量，按照如下公式計算得到所述Ν幀圖像內角點的 存在狀態發生變化的區域數目：
其中，S為所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目，X〇r(·，·）為二進制 流的異或運算，Vi為第i幀圖像的描述向量，vi+1為第i+Ι幀圖像的描述向量，i為整數且 i=l，...，N-1。
6. -種檢測圖像穩定性的裝置，其特征在于，所述裝置包括： 獲取模塊，用于獲取連續的N幀圖像，所述N為大于0的整數； 處理模塊，用于檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為多個區域并 記錄各個區域內角點的分布情況，以得到每幀圖像的描述向量； 計算模塊，用于根據所述每幀圖像的描述向量計算出所述N幀圖像內角點的存在狀態 發生變化的區域數目； 確定模塊，用于根據所述N幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目確定所述N 幀圖像是否穩定。
7. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊包括： 處理單元，用于檢測所述N幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為Μ個區域，記 錄所述Μ個區域中的每個區域內是否存在角點，得到長度為Μ的所述每幀圖像的描述向量， 所述描述向量代表了所述Μ個區域中角點的存在狀態，其中，所述Μ為大于1的整數。
8. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊包括： 計算單元，用于對所述Ν幀圖像中的每兩個相鄰幀圖像的描述向量進行比較，并統計 每兩個相鄰幀圖像之間角點的存在狀態發生變化的區域數目，以得到所述Ν幀圖像內角點 的存在狀態發生變化的區域數目。
9. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊包括： 比較單元，用于將所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目與預設的閾值 進行比較； 確定單元，用于如果所述區域數目小于所述閾值，則確定所述Ν幀圖像穩定；如果所述 區域數目大于或等于所述閾值，則確定所述Ν幀圖像不穩定。
10. 根據權利要求7所述的裝置，其特征在于， 所述處理單元用于： 檢測所述Ν幀圖像中每幀圖像的角點，將每幀圖像劃分為Μ個區域，對于所述Μ個區域 中的每個區域，如果存在角點，則記錄為1，如果不存在角點，則記錄為〇,得到長度為Μ的所 述每幀圖像的描述向量，所述描述向量代表了所述Μ個區域中角點的存在狀態，其中，所述 Μ為大于1的整數； 所述計算模塊用于： 根據得到的所述每幀圖像的描述向量，按照如下公式計算得到所述Ν幀圖像內角點的 存在狀態發生變化的區域數目：
其中，S為所述Ν幀圖像內角點的存在狀態發生變化的區域數目，X〇r(·，·）為二進制 流的異或運算，Vi為第i幀圖像的描述向量，vi+1為第i+Ι幀圖像的描述向量，i為整數且 i=l，...，N-1。
11. 一種終端，其特征在于，所述終端包括如權利要求6至10任一項所述的檢測圖像穩 定性的裝置。
【文檔編號】G06T7/00GK104123716SQ201310156199
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2013年4月28日 優先權日:2013年4月28日
【發明者】丁劍, 劉驍, 劉海龍, 陳波 申請人:騰訊科技（深圳）有限公司