检测图像稳定性的方法、装置和终端制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种检测图像稳定性的方法、装置和终端，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取连续的N帧图像，所述N为大于0的整数；对于获取的每一帧图像，检测得到其中的角点，将所述图像划分为多个区域并记录各个区域内角点的分布情况，以得到所述图像的描述向量；用得到的N帧图像的描述向量计算出所述N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目；根据所述N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目确定所述图像是否稳定。所述装置包括：获取模块、处理模块、计算模块和确定模块。所述终端包括所述装置。本发明专利技术降低了图像稳定性检测的局限性，扩大了使用范围，提高了图像稳定性检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种检测图像稳定性的方法、装置和终端，属于图像处理
。所述方法包括：获取连续的N帧图像，所述N为大于0的整数；对于获取的每一帧图像，检测得到其中的角点，将所述图像划分为多个区域并记录各个区域内角点的分布情况，以得到所述图像的描述向量；用得到的N帧图像的描述向量计算出所述N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目；根据所述N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目确定所述图像是否稳定。所述装置包括：获取模块、处理模块、计算模块和确定模块。所述终端包括所述装置。本专利技术降低了图像稳定性检测的局限性，扩大了使用范围，提高了图像稳定性检测的准确性。【专利说明】检测图像稳定性的方法、装置和终端
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种检测图像稳定性的方法、装置和终 端。
技术介绍
在图像处理过程中，通常需要对图像的稳定性进行检测。图像稳定性是指图像中 包含有合法物体，且清晰度处于允许范围内，该清晰度通常可以从对焦、是否有遮挡、图像 流晃动幅度等方面来衡量。目前，有两种方法对图像的稳定性进行检测。一种方法是基于 终端本身所具有的硬件器件进行检测，如目前较多智能手机上采用的陀螺仪，根据机械晃 动等硬件特性来判断图像是否稳定，当机械晃动小于某一设定的阈值时，则判定图像稳定。 另一种方法是基于图像中像素点的像素值的变化进行检测，对于当前帧图像中的某个像素 点，获取其像素值，并在下一帧图像中判断指定区域内是否存在相同像素值的像素点，如果 存在，则确定该像素点未移动，以此类推，根据图像中各个像素点的移动情况确定出图像的 稳定性。 但是，上述基于硬件器件进行检测的方法，会对硬件环境过分依赖，使用场合受到 比较大的限制，如果终端中并未配置有陀螺仪等类似的器件，则无法使用这种方法完成检 测。上述基于像素点的像素值进行检测的方法，会存在误判的情况，如当终端的图像摄取区 域内不存在任何目标、图像摄取区域被障碍物完全遮挡或对焦不准时，根据像素点的像素 值进行判断均会判定为图像处于静止状态，检测的准确性不高。
技术实现思路
为了解决图像稳定性检测的局限性以及准确性不高的技术问题，本专利技术提供了一 种检测图像稳定性的方法、装置和终端。所述技术方案如下： -方面，提供了一种检测图像稳定性的方法，包括： 获取连续的N帧图像，所述N为大于0的整数； 检测所述N帧图像中每帧图像的角点，将每帧图像划分为多个区域并记录各个区 域内角点的分布情况，以得到每帧图像的描述向量； 根据所述每帧图像的描述向量计算出所述N帧图像内角点的存在状态发生变化 的区域数目； 根据所述N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目确定所述N帧图像是否 稳定。 另一方面，提供了一种检测图像稳定性的装置，包括： 获取模块，用于获取连续的N帧图像，所述N为大于0的整数； 处理模块，用于检测所述N帧图像中每帧图像的角点，将每帧图像划分为多个区 域并记录各个区域内角点的分布情况，以得到每帧图像的描述向量； 计算模块，用于根据所述每帧图像的描述向量计算出所述N帧图像内角点的存在 状态发生变化的区域数目； 确定模块，用于根据所述N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目确定所 述N巾贞图像是否稳定。 又一方面，提供了一种终端，包括如上所述的检测图像稳定性的装置。 本专利技术提供的技术方案带来的有益效果是：通过获取连续的N帧图像，检测每帧 图像的角点，将每帧图像划分为多个区域并记录各个区域内角点的分布情况，以得到每帧 图像的描述向量；根据所述每帧图像的描述向量计算出所述N帧图像内角点的存在状态发 生变化的区域数目，并根据该区域数目确定所述N帧图像是否稳定，无需依赖硬件器件进 行检测，降低了图像稳定性检测的局限性，扩大了使用范围，而且，基于角点在图像中的分 布变化进行检测，与基于像素点的像素值进行检测相比，提高了图像稳定性检测的准确性。 【专利附图】【附图说明】 为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 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专利技术的一些实施例，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1是本专利技术实施例提供的终端进行图像稳定性检测的示意图； 图2是本专利技术实施例1提供的检测图像稳定性的方法流程图； 图3是本专利技术实施例2提供的检测图像稳定性的方法流程图； 图4是本专利技术实施例3提供的检测图像稳定性的方法流程图； 图5是本专利技术实施例3提供的对图像进行区域划分的示意图； 图6是本专利技术实施例4提供的检测图像稳定性的装置结构图之一； 图7是本专利技术实施例4提供的检测图像稳定性的装置结构图之二。 【具体实施方式】 为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方 式作进一步地详细描述。 本专利技术实施例涉及图像稳定性的检测，应用于终端中，所述终端是指具有摄取图 像功能的终端，稳定性检测就是对摄取的图像是否稳定进行检测。通过检测确定图像稳定 之后，还可以对该图像做进一步的处理，执行其它应用等。其中，所述终端包括但不限于：手 机、平板电脑、拍照设备或摄像设备等等。例如，参见图1，为在终端中进行图像稳定性检测 的示意图，该终端中运行有一个检测图像稳定性的装置，可以实现图像的稳定性检测。所述 摄取包括但不限于：拍照或摄像等等。所述其它应用包括但不限于：搜索图像、保存图像、 发送图像、分享图像等等。 实施例1 参见图2,本实施例提供了一种检测图像稳定性的方法，包括： 101 :获取连续的N帧图像，所述N为大于0的整数； 102:检测所述N帧图像中每帧图像的角点，将每帧图像划分为多个区域并记录各 个区域内角点的分布情况，以得到每帧图像的描述向量； 103:根据每帧图像的描述向量计算出该N帧图像内角点的存在状态发生变化的 区域数目； 104 :根据该N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目确定该N帧图像是否 稳定。 需要指出的是，本专利技术各个实施例涉及的所述N帧图像是否稳定，是指一组连续 的帧图像是否稳定，而不是指某一帧图像自身是否稳定，下文不再一一声明。 本实施例中，获取的N帧图像可以为任意连续的N帧图像，并且，所述N的大小也 可以根据需要设定，如设置N为3或5等等，本实施例对此不做具体限定。 角点是一类具有丰富纹理信息的图像描述子，它可以描述图像中突出的部分，它 更强调目标的存在性。检测角点的算法有多种，如FAST角点检测算法、Kitchen-Rosenfeld 角点检测算法、Harris角点检测算法、KLT角点检测算法及SUSAN角点检测算法等等，本实 施例对此也不做具体限定。为了提高计算速度，优选地，可以采用目前计算速度最快的FAST 角点检测算法来进行角点检测。 结合上述方法，在第一种实施方式下，将所述每帧图像划分为多个区域并记录各 个区域内角点的分布情况，以得到每帧图像的描述向量，包括： 划分每帧图像得到Μ个区域，记录该Μ个区域中的每个区域内是否存在角点，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测图像稳定性的方法，其特征在于，所述方法包括：获取连续的N帧图像，所述N为大于0的整数；检测所述N帧图像中每帧图像的角点，将每帧图像划分为多个区域并记录各个区域内角点的分布情况，以得到每帧图像的描述向量；根据所述每帧图像的描述向量计算出所述N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目；根据所述N帧图像内角点的存在状态发生变化的区域数目确定所述N帧图像是否稳定。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：丁剑，刘骁，刘海龙，陈波，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44