专利名称：一种基于感兴趣区域的图像处理方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及广播电视领域电视节目制播技术，特别涉及一种基于感兴趣区域的图像处理方法和装置。
背景技术：
虚拟演播室系统和虚拟体育系统中一个关键技术就是摄像机跟踪技术，跟踪技术包括图像跟踪，机械传感器跟踪，电磁跟踪等技术。其中机械跟踪包含三个关键技术，摄像机标定技术，初始定位技术和跟踪技术。跟踪技术主要是利用标定的摄像机参数、初始定位参数，以及传感器传回的用以描述真实摄像机姿态脉冲参数值，对虚拟摄像机的姿态(包括摄像机的位置、朝向以及等效焦距)进行修改，使得当真实摄像机姿态或焦距发生变化时，虚拟场景能够随之发生相应的改变，和实际场景(比如主持人)的空间变换以及缩放保 持一致。作为虚拟演播室系统和虚拟体育系统的关键技术，摄像机跟踪结果是否准确直接影响到虚拟场景和真实场景的叠加效果。若跟踪不准确，则来自摄像机的视频图像和图文工作站渲染的虚拟场景会出现错位的现象，导致虚拟场景给人一种不真实的感觉，使得虚拟演播室系统或虚拟体育系统失去了意义。在影响跟踪效果的诸多因素中，摄像机标定结果的精确程度占有特别重要的地位，标定结果的好坏会直接影响摄像机跟踪的效果.在目前的标定方法中，需要对摄像机不同焦距值下或不同姿态下的物理参数进行标定.具体的方法是使用摄像机对标志物体进行连续变焦或平摇俯仰拍摄，通过识别视频图像中的特征信息，计算出相应的物理参数.要识别静态图像或视频图像中的某一感兴趣物体或区域，一般的方法是要对整幅图像进行处理，这种处理方法有以下两个缺陷I、对整幅图像进行处理，大大降低了处理的效率；2、感兴趣区域之外的大量无关信息会干扰处理结果。
发明内容
本发明提供一种基于感兴趣区域的图像处理方法和装置。通过设定感兴趣区域以减少图像处理的数据量，提高效率，改善处理效果。为达到上述目的，本发明提供一种基于感兴趣区域的图像处理的方法，包括获取摄像机对目标物体进行连续拍摄的图像的序列并在每幅图像中建立坐标系;在所述坐标系中获取初始图像中感兴趣的区域和与之相邻的第二幅图像中的感兴趣区域，并获取两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积；通过所述两个感兴趣区域中目标物体的重心的坐标和面积计算出第三幅图像中的感兴趣区域；并以此类推，生成与所述图像序列对应的感兴趣区域序列；依次获取目标物体在所述感兴趣区域序列中的重心坐标和面积；并在每个感兴趣区域内计算用于标识的信息。
另一方面，本发明还提供一种基于感兴趣区域的图像处理的装置，包括建立单元，用于获取摄像机对目标物体进行连续拍摄的图像序列并在每幅图像中建立坐标系；第一获取单元，用于获取初始图像中的感兴趣的区域和与之相邻的第二幅图像中的感兴趣区域，并获取所述两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积；生成单元，用于通过所述两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积计算出第三幅图像中的感兴趣区域；并以此类推，生成感兴趣区域序列；第二获取单元，用于依次获取目标物体在所述感兴 趣区域序列中的重心坐标和面积；并在每个感兴趣区域内计算用于标识的信息。与现有技术相比，本发明具有以下优点I、由于减少了需要处理的图像的范围，图像处理效率显著提高；2、由于大量无关信息被排除在感兴趣区域之外，处理效果有了显著改善；3、在识别动态视频中的感兴趣物体的应用中效果十分明显。
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图I为本发明实施例提供的一种基于感兴趣区域的图像处理方法流程图；图2为本发明又一实施例提供的一种基于感兴趣区域的图像处理方法流程图；图3为本发明实施例提供的一种基于感兴趣区域的图像处理装置示意图；图4为本发明实施例中计算目标物体重心和面积示意图。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，需要指出的是，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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。本发明实施例提供一种基于感兴趣区域的图像处理方法，如图I所示，包括步骤S101、获取摄像机对目标物体进行连续拍摄的图像序列并在每幅图像中建立坐标系；步骤S102、在所述坐标系中获取初始图像中的感兴趣的区域和与之相邻的第二幅图像中的感兴趣区域，并获取所述两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积。在初始图像上以手工选择的方式或者算法自动生成的方式获取初始的感兴趣区域；之后对感兴趣区域内的图像按照所设的阈值进行二值化处理，并用相关算法去除噪声。获取所述两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积。感兴趣区域的形状不做规定。步骤S103、通过所述两个感兴趣区域中目标物体的重心的坐标和面积计算出第三幅图像中的感兴趣区域；并以此类推，生成与所述图像序列对应的感兴趣区域序列；步骤S104、依次获取目标物体在所述感兴趣区域序列中的重心坐标和面积；并在每个感兴趣区域内计算用于标识的信息。重心坐标包括重心横坐标和重心纵坐标。所述重心横坐标为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素横坐标的代数平均数；所述重心纵坐标为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素纵坐标的代数平均数。所述面积为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素的个数。所述用于标识的信息包括用于标识目标物体的特征信息，如“角点”坐标等。通过应用本发明实施例，由于减少了需要处理的图像的范围，图像处理效率显著提高；由于大量无关信息被排除在感兴趣区域之外，处理效果有了显著改善；并且，在识别动态视频中感兴趣物体的应用中效果十分明显。本发明实施例还还提供一种基于感兴趣区域的图像处理方法，如图2所示，包括步骤S201、获取摄像机对目标物体平摇拍摄过程中初始图像中的感兴趣区域。
如图4所示，在第一幅图像P1上用鼠标手动框选标志物体所在区域，即感兴趣区域Dp并且，在感兴趣区域内的图像所设置的阈值进行二值化处理，去除噪声，并在感兴趣区域内计算有用信息。步骤S202、将第二幅图像P2中感兴趣的区域设置为与第一幅图像中感兴趣区域相同。对于相关图像序列P1, P2, P3, K，Pn,由于目标物体在相邻两幅图像上的位置和大小仅存在较小的变化，所以，目标物体仍然会落在上一幅(第一幅)图像的感兴趣区域内。因此，将第二幅图像的感兴趣区域D2取为D1，并在感兴趣区域内计算有用信息步骤S203、获取第三幅图像中感兴趣区域。如果已知01和01+1 (其中i = 1，2，3，1()，可以按照下列方法得出01+2I、分别在图像Pi和Pi+1中建立坐标系。2、计算感兴趣区域Dp Di+1中目标物体的重心坐标(Xi, Yi), (xi+1, yi+1)以及面积Si’ si+1。重心坐标包括重心横坐标和重心纵坐标。所述重心横坐标为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素横坐标的代数平均数；所述重心纵坐标为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素纵坐标的代数平均数。所述重心面积为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素的个数。3、在Di+1上任意取一点，设其坐标为(ai+1，bi+1)，Di+2与之对应的点记为(ai+2，bi+2)，可按下述公式计算(ai+2，bi+2)ai+2 = x,.+ 1 + (ai+l -bt+ 2 = yt+1 + (bt+1步骤S204、获取第三感兴趣区域，在其所限定的范围内作进一步处理。具体为，对于感兴趣区域Di+2，在其所限定范围内进行进一步处理，识别目标物体，重新计算目标物体的重心(xi+2，yi+2)，面积Di+2以及其他有用信息。步骤S205、处理所有图像序列。重复进行步骤S204和步骤S205，直到完成所有图像序列P1, P2, P3, K，Pn的处理。通过应用本发明实施例，由于减少了需要处理的图像的范围，图像处理效率显著提高；由于大量无关信息被排除在感兴趣区域之外，处理效果有了显著改善；并且，在识别动态视频中感兴趣物体的应用中效果十分明显。本发明实施例还提供一种基于感兴趣区域的图像处理装置，如图3所述，包括建立单兀301,用于获取摄像机对目标物体进行连续拍摄的图像的序列并在每幅图像中建立坐标系；第一获取单元302，用于在所述坐标系中获取初始图像中感兴趣的区域和与之相邻的第二幅图像中的感兴趣区域，并获取两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积；生成单元303，用于通过所述两个感兴趣区域中目标物体的重心的坐标和面积计算出第三幅图像中的感兴趣区域；并以此类推，生成与所述图像序列对应的感兴趣区域序列；
第二获取单元304，用于依次获取目标物体在所述感兴趣区域序列中的重心坐标和面积；并在每个感兴趣区域内计算用于标识的信息。通过应用本发明实施例，由于减少了需要处理的图像的范围，图像处理效率显著提高；由于大量无关信息被排除在感兴趣区域之外，处理效果有了显著改善；并且，在识别动态视频中感兴趣物体的应用中效果十分明显。本发明包括但不局限于以上描述的实施例，任何本领域的技术人员不需要付出创造性劳动就能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
权利要求
1.一种基于感兴趣区域的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤 获取摄像机对目标物体进行连续拍摄的图像的序列并在每幅图像中建立坐标系； 在所述坐标系中犾取初始图像中感兴趣的区域和与之相邻的弟~■幅图像中的感兴趣区域，并获取两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积； 通过所述两个感兴趣区域中目标物体的重心的坐标和面积计算出第三幅图像中的感兴趣区域；并以此类推，生成与所述图像序列对应的感兴趣区域序列； 依次获取目标物体在所述感兴趣区域序列中的重心坐标和面积；并在每个感兴趣区域内计算用于标识的信息。
2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，在每幅图像的感兴趣区域内进行图像处理和模式识别，获取用于标识的信息，忽略感兴趣区域之外的部分。
3.如权利要求I中所述的方法,其特征在于,所述重心坐标包括重心横坐标和重心纵坐标。
4.如权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述重心横坐标为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素横坐标的代数平均数；所述重心纵坐标为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素纵坐标的代数平均数；
5.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述面积为构成感兴趣区域中目标物体的所有像素的个数。
6.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述感兴趣区域的设定方式包括人工选择和/或算法自动生成。
7.一种基于感兴趣区域的图像处理装置，其特征在于，包括 建立单元，用于获取摄像机对目标物体进行连续拍摄的图像序列并在每幅图像中建立坐标系； 第一获取单元，用于获取初始图像中的感兴趣的区域和与之相邻的第二幅图像中的感兴趣区域，并获取所述两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积； 生成单元，用于通过所述两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积计算出第三幅图像中的感兴趣区域；并以此类推，生成感兴趣区域序列； 第二获取单元，用于依次获取目标物体在所述感兴趣区域序列中的重心坐标和面积；并在每个感兴趣区域内计算用于标识的信息。
全文摘要
本发明公开一种基于感兴趣区域的图像处理方法，包括获取摄像机对目标物体进行连续拍摄的图像序列并在每幅图像中建立坐标系；获取初始图像中的感兴趣的区域和与之相邻的第二幅图像中的感兴趣区域，并获取所述两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积；通过所述两个感兴趣区域中目标物体的重心坐标和面积计算出第三幅图像中的感兴趣区域；并以此类推，生成感兴趣区域序列；依次获取目标物体在所述感兴趣区域序列中的重心坐标和面积；并在每个感兴趣区域内计算有用信息。通过应用本发明，减少了需要处理的图像的范围，图像处理效率显著提高；由于大量无关信息被排除在感兴趣的图像之外，处理效果有了显著改善；并且，在识别动态视频中感兴趣物体的应用中效果十分明显。
文档编号G06T7/20GK102750707SQ20111025004
公开日2012年10月24日 申请日期2011年8月29日 优先权日2011年8月29日
发明者金智勇 申请人:新奥特(北京)视频技术有限公司