本發(fā)明涉及圖像處理的領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法和運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置。

背景技術(shù)：

在圖像處理領(lǐng)域中，為了確定物體在多幀圖像之間的變化，通常采用所謂的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法。在運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法中，由于諸如圖像噪聲、遮擋、模糊、視角、光照變化等種種原因，在匹配的特征點(diǎn)中常常出現(xiàn)孤立點(diǎn)，即，錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)在一起的特征點(diǎn)。孤立點(diǎn)的存在影響了運(yùn)動(dòng)估計(jì)的準(zhǔn)確性，特別是圖像幀的數(shù)目多的時(shí)候尤為明顯。雖然目前存在一些用于去除孤立點(diǎn)的影響的方法，然而，這些方法由于噪聲的影響，收斂速度較慢，并可能導(dǎo)致較大誤差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于上述情況，本發(fā)明提供了一種運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法和運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置，其能夠有效地去除運(yùn)動(dòng)估計(jì)中由于孤立點(diǎn)而導(dǎo)致的影響，從而改進(jìn)運(yùn)動(dòng)估計(jì)的收斂速度，提高運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，提供了一種運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，包括：獲取包含多幀圖像的圖像序列；檢測(cè)所述圖像序列的每一幀圖像中的特征點(diǎn)；確定相鄰幀圖像之間的匹配特征點(diǎn)對(duì)，作為采樣點(diǎn)集合；以及對(duì)所述采樣點(diǎn)集合進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，以得到運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例，提供了一種運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置，包括：獲取單元，獲取包含多幀圖像的圖像序列；檢測(cè)單元，檢測(cè)所述圖像序列的每一幀圖像中的特征點(diǎn)；確定單元，確定相鄰幀圖像之間的匹配特征點(diǎn)對(duì)，作為采樣點(diǎn)集合；以及估計(jì)單元，對(duì)所述采樣點(diǎn)集合進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，以得到運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例，提供了一種運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置，包括：處理器；存儲(chǔ)器；以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中的計(jì)算機(jī)程序指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序指令被所 述處理器運(yùn)行時(shí)，執(zhí)行以下步驟；獲取包含多幀圖像的圖像序列；檢測(cè)所述圖像序列的每一幀圖像中的特征點(diǎn)；確定相鄰幀圖像之間的匹配特征點(diǎn)對(duì)，作為采樣點(diǎn)集合；以及對(duì)所述采樣點(diǎn)集合進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，以得到運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序指令被計(jì)算機(jī)運(yùn)行時(shí)，執(zhí)行以下步驟：獲取包含多幀圖像的圖像序列；檢測(cè)所述圖像序列的每一幀圖像中的特征點(diǎn)；確定相鄰幀圖像之間的匹配特征點(diǎn)對(duì)，作為采樣點(diǎn)集合；以及對(duì)所述采樣點(diǎn)集合進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，以得到運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果。

在本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法和運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置中，對(duì)作為匹配特征點(diǎn)對(duì)的采樣點(diǎn)進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，由于在運(yùn)動(dòng)估計(jì)過程中對(duì)不同采樣點(diǎn)施加了不同權(quán)重并基于不同權(quán)重進(jìn)行迭代采樣估計(jì)，因此，能夠有效地去除孤立點(diǎn)的影響，從而提供較快的收斂速度。此外，由于有效地去除了孤立點(diǎn)的影響，因此即便所處理的圖像幀數(shù)很多，本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法和運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置也不會(huì)導(dǎo)致大的累積誤差，從而保持相對(duì)高的精度。

附圖說明

圖1是圖示根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法的流程圖；

圖2是圖示根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置的主要配置的框圖；以及

圖3是圖示根據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置的主要配置的框圖。

具體實(shí)施方式

以下將參考附圖詳細(xì)描述本發(fā)明實(shí)施例。

首先，參照?qǐng)D1描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法。

如圖1所示，首先，在步驟S110，獲取包含多幀圖像的圖像序列。具體地，例如，在本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法應(yīng)用于諸如視覺測(cè)距等的領(lǐng)域中時(shí)，可以通過諸如車輛等運(yùn)動(dòng)物體上所安裝的攝像頭采集包含多幀圖像的所述圖像序列。

接下來，在步驟S120，檢測(cè)所述圖像序列的每一幀圖像中的特征點(diǎn)。具體地，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以采用圖像處理領(lǐng)域已知的和未來開發(fā)的各種方法來檢測(cè)每一幀圖像中的特征點(diǎn)，在此不再詳述。

在檢測(cè)了各幀圖像中的特征點(diǎn)之后，所述運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法進(jìn)行到步驟S130。在步驟S130，確定相鄰幀圖像之間的匹配特征點(diǎn)對(duì)，作為采樣點(diǎn)集合。換言之，在此步驟中，確定相鄰幀圖像中的特征點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。具體地，在一示例中，可采用諸如特征點(diǎn)匹配等的方式，來確定所述匹配特征點(diǎn)對(duì)。在另一示例中，可采用諸如KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)跟蹤等的運(yùn)動(dòng)跟蹤的方式，來確定所述匹配特征點(diǎn)對(duì)。當(dāng)然，以上所述僅為示例。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以采用圖像處理領(lǐng)域已知的和未來開發(fā)的各種方法來確定相鄰幀圖像之間的匹配特征點(diǎn)對(duì)，在此不再詳述。

在確定了所有匹配特征點(diǎn)對(duì)從而形成了采樣點(diǎn)集合之后，所述運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法進(jìn)行到步驟S140。在步驟S140，對(duì)所述采樣點(diǎn)集合進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，以得到運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果。

具體地，在一示例中，在迭代估計(jì)的過程中，首先，對(duì)于本次迭代估計(jì)，獲得當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)(以下，稱為初步估計(jì)參數(shù))。所述初步估計(jì)參數(shù)例如可以為當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的估計(jì)參數(shù)，如圖像特征變換T。具體地，可以根據(jù)歷史幀的運(yùn)動(dòng)信息來預(yù)測(cè)當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的圖像特征變換T。例如，所述運(yùn)動(dòng)信息可以為近幾幀的速度和加速度。由此，可以基于近幾幀的速度和加速度來預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，從而獲得當(dāng)前幀的初步估計(jì)參數(shù)，例如，圖像特征變換T。示例性地，對(duì)于初始若干幀，如第一幀，可以將其圖像特征變換T設(shè)置為0。替代地，也可以對(duì)于初始若干幀(如第一幀)不進(jìn)行上述估計(jì)。

在獲得了當(dāng)前幀的初步估計(jì)參數(shù)之后，可以基于所述初步估計(jì)參數(shù)，對(duì)所述采樣點(diǎn)集合中的每個(gè)采樣點(diǎn)分配權(quán)重。具體地，所述權(quán)重可以根據(jù)各種策略來進(jìn)行分配。在一示例中，所述權(quán)重可以由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)需要適當(dāng)設(shè)置。

在另一示例中，可以首先計(jì)算所述初步估計(jì)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的置信度。例如，計(jì)算所述圖像特征變換T所對(duì)應(yīng)的置信度C。具體地，可以基于所述初步估計(jì)參數(shù)，確定所述采樣點(diǎn)集合中的非孤立點(diǎn)。更具體地，可以以各種方式確定所述非孤立點(diǎn)。作為一示例，可以對(duì)于每個(gè)特征點(diǎn)，基于此特征點(diǎn)在當(dāng)前幀圖像中的位置(以下，為區(qū)別起見稱為第一位置)以及所述圖像特征變換T，預(yù)測(cè)此特征點(diǎn)在后一幀圖像中國(guó)的位置(以下，為區(qū)別起見稱為第二位置)。另一方面，確定所述特征點(diǎn)在所獲取的后一幀圖像中的實(shí)際的位置(以下， 為區(qū)別起見稱為第三位置)。此后，計(jì)算所述第三位置與所述第二位置之間的距離，并判斷所述距離是否小于閾值。所述閾值可以由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)設(shè)計(jì)精度和需要適當(dāng)?shù)卦O(shè)置，在此不作限定。當(dāng)所述距離小于所述閾值時(shí)，將此特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)確定為非孤立點(diǎn)。當(dāng)所述距離不小于所述閾值時(shí)，將此特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)確定為孤立點(diǎn)。由此，可以確定所述采樣點(diǎn)集合中全部的非孤立點(diǎn)，并計(jì)算出所述非孤立點(diǎn)的數(shù)目與所述采樣點(diǎn)集合中的全部采樣點(diǎn)的數(shù)目之間的比率，從而得到所述置信度。

在得到所述置信度C之后，基于所述圖像特征變換T與所述置信度C，對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)分配權(quán)重。

更具體地，首先，對(duì)于每個(gè)特征點(diǎn)，同樣地，基于所述特征點(diǎn)在當(dāng)前幀圖像中的第一位置和所述圖像特征變換T，預(yù)測(cè)所述特征點(diǎn)在后一幀圖像中的第二位置，如下表達(dá)式(1)所示：

其中，對(duì)于每個(gè)特征點(diǎn)，T()為如上所述估計(jì)的圖像特征變換，為所述特征點(diǎn)在第t幀的所預(yù)測(cè)的位置，L_t-1為所述特征點(diǎn)在第t-1幀的經(jīng)檢測(cè)或跟蹤所得到的實(shí)際位置。

接下來，確定所述特征點(diǎn)在所獲取的后一幀圖像中的實(shí)際的第三位置，并計(jì)算所述第二位置與所述第三位置之間的距離，如下表達(dá)式(2)所示：

其中，L_t為所述特征點(diǎn)在第t幀的經(jīng)檢測(cè)或跟蹤所得到的實(shí)際位置，D為兩個(gè)位置之間的(二維)距離，在本發(fā)明實(shí)施例中也適當(dāng)?shù)胤Q為投影誤差。

接下來，基于所述距離和所述置信度，對(duì)每個(gè)特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)分配權(quán)重。

在第一示例中，基于如下表達(dá)式(3)來對(duì)每個(gè)特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)分配權(quán)重：

W(D)＝D^log(1-C) (3)

其中，對(duì)于每個(gè)特征點(diǎn)，D為如上所述的投影誤差，C為如上所述的置信度，W()為對(duì)所述特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)分配的權(quán)重。

由上述表達(dá)式(3)可以看出，如果置信度C接近1，那么log(1-C)為一個(gè)絕對(duì)值較大的負(fù)數(shù)，這導(dǎo)致當(dāng)特征點(diǎn)的投影誤差比較大時(shí)，它的權(quán)重會(huì)被壓得很低；相反，如果置信度C接近0，那么log(1-C)會(huì)是一個(gè)絕對(duì)值比較小， 接近0的負(fù)數(shù)，這意味著盡管大的投影誤差會(huì)對(duì)應(yīng)相對(duì)低的權(quán)重，但被壓低的程度并不非常顯著。換言之，置信度C越大，在如后所述的采樣過程中權(quán)重D所起的影響越大。置信度C越小，在采樣過程中權(quán)重D所起的影響越小。

在第二示例中，基于如下表達(dá)式(4)來對(duì)每個(gè)特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)分配權(quán)重：

上述表達(dá)式(4)中各參數(shù)的含義已經(jīng)在上面描述，在此不再重復(fù)。

需要指出的是，以上所述的權(quán)重分配的方式僅為示例。本領(lǐng)域技術(shù)人員完全可以基于其他方式來分配權(quán)重。

此外，需要指出的是，以上以圖像特征變換T及其對(duì)應(yīng)的置信度C為例進(jìn)行了描述，然而，本發(fā)明不限于此。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以基于其他估計(jì)參數(shù)而進(jìn)行處理，只要能夠?qū)Ω鱾€(gè)采樣點(diǎn)適當(dāng)?shù)胤峙錂?quán)重。

在對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)都分配了權(quán)重之后，基于所述權(quán)重，對(duì)所述采樣點(diǎn)集合進(jìn)行采樣，并基于所述采樣的結(jié)果計(jì)算當(dāng)前幀的運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)(以下，稱為迭代估計(jì)參數(shù))。具體地，作為一示例，可以基于RANSAC(RANdom Sample Consensus)算法，通過對(duì)采樣點(diǎn)集合中的各個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行基于權(quán)重的采樣/重采樣。也就是說，一個(gè)特征點(diǎn)對(duì)(即，采樣點(diǎn))在運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)的采樣/重采樣過程中被選中的概率依賴于它的權(quán)重。權(quán)重越大，所述采樣點(diǎn)越可能被采樣到。權(quán)重越小，所述采樣點(diǎn)越不可能被采樣到。由此，基于所述采樣的結(jié)果來計(jì)算當(dāng)前幀的迭代估計(jì)參數(shù)，例如，圖像特征變換T’及其對(duì)應(yīng)的置信度C’。

接下來，判斷是否滿足迭代終止條件。在第一示例中，可以判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。所述迭代次數(shù)可以由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)需要適當(dāng)?shù)卦O(shè)置，在此不作具體限定。在第二示例中，可以判斷此時(shí)所獲得的置信度C’是否大于置信度閾值。所述置信度閾值可以由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)需要適當(dāng)?shù)卦O(shè)置，在此不作具體限定。當(dāng)然，以上所述的迭代終止條件僅為示例。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)需要設(shè)置其他迭代終止條件。

當(dāng)判斷不滿足迭代終止條件時(shí)，將所述迭代估計(jì)參數(shù)作為所述初步估計(jì)參數(shù)，以進(jìn)行下一次迭代估計(jì)。也就是說，設(shè)T＝T’，C＝C’，并由此開始新一輪的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。

另一方面，當(dāng)判斷滿足迭代終止條件時(shí)，將所述迭代估計(jì)參數(shù)確定為所 述運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果。即，將T’作為最終的圖像特征變換結(jié)果輸出。

以上，參照?qǐng)D1描述了本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法。

在本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法中，對(duì)作為匹配特征點(diǎn)對(duì)的采樣點(diǎn)進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，由于在運(yùn)動(dòng)估計(jì)過程中對(duì)不同采樣點(diǎn)施加了不同權(quán)重并基于不同權(quán)重進(jìn)行迭代采樣估計(jì)，因此，能夠有效地去除孤立點(diǎn)的影響，從而提供較快的收斂速度。

此外，由于有效地去除了孤立點(diǎn)的影響，因此即便所處理的圖像幀數(shù)很多，本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法也不會(huì)導(dǎo)致大的累積誤差，從而保持相對(duì)高的精度。

而且，由于在分配權(quán)重的過程中考慮到了運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的置信度，使得所分配的權(quán)重受到置信度的影響，從而使得權(quán)重的分配更加合理，并能夠改進(jìn)運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度。

以上，參照?qǐng)D1描述了本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法。

下面，將參照?qǐng)D2描述本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置。

如圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置200主要包括：獲取單元210、檢測(cè)單元220、確定單元230和估計(jì)單元240。

所述獲取單元210獲取包含多幀圖像的圖像序列。所述檢測(cè)單元220檢測(cè)所述圖像序列的每一幀圖像中的特征點(diǎn)。所述確定單元230確定相鄰幀圖像之間的匹配特征點(diǎn)對(duì)，作為采樣點(diǎn)集合。所述估計(jì)單元240對(duì)所述采樣點(diǎn)集合進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，以得到運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)作為運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果。

在一實(shí)施例中，所述估計(jì)單元240包括：初步估計(jì)參數(shù)獲取單元，對(duì)于本次迭代估計(jì)，獲得當(dāng)前幀的初步估計(jì)參數(shù)；分配單元，基于所述初步估計(jì)參數(shù)，對(duì)所述采樣點(diǎn)集合中的每個(gè)采樣點(diǎn)分配權(quán)重；采樣單元，基于所述權(quán)重，對(duì)所述采樣點(diǎn)集合進(jìn)行采樣；迭代估計(jì)參數(shù)計(jì)算單元，基于所述采樣的結(jié)果，計(jì)算當(dāng)前幀的迭代估計(jì)參數(shù)；終止判斷單元，判斷是否滿足迭代終止條件；以及迭代處理單元，當(dāng)判斷不滿足迭代終止條件時(shí)，將所述迭代估計(jì)參數(shù)作為所述初步估計(jì)參數(shù)，以進(jìn)行下一次迭代估計(jì)；當(dāng)判斷滿足迭代終止條件時(shí)，將所述迭代估計(jì)參數(shù)確定為所述運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果。

在另一實(shí)施例中，所述分配單元包括：置信度計(jì)算單元，計(jì)算所述初步估計(jì)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的置信度；以及子分配單元，基于所述初步估計(jì)參數(shù)與所述置信度，對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)分配權(quán)重。

在另一實(shí)施例中，所述子分配單元包括：預(yù)測(cè)位置確定單元，對(duì)于每個(gè)特征點(diǎn)，基于所述特征點(diǎn)在當(dāng)前幀圖像中的第一位置和所述初步估計(jì)參數(shù)，預(yù)測(cè)所述特征點(diǎn)在后一幀圖像中的第二位置；實(shí)際位置確定單元，確定所述特征點(diǎn)在所獲取的后一幀圖像中的實(shí)際的第三位置；距離計(jì)算單元，計(jì)算所述第二位置與所述第三位置之間的距離；以及權(quán)重分配單元，基于所述距離和所述置信度，對(duì)每個(gè)特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)分配權(quán)重。

下面，將參照?qǐng)D3描述本發(fā)明另一實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置。

圖3是圖示根據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置的主要配置的框圖。

如圖3所示，本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置300主要包括：一個(gè)或多個(gè)處理器310和存儲(chǔ)器320，這些組件通過總線系統(tǒng)330和/或其它形式的連接機(jī)構(gòu)(未示出)互連。應(yīng)當(dāng)注意，圖3所示的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置300的組件和結(jié)構(gòu)只是示例性的，而非限制性的，根據(jù)需要，運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置300也可以具有其他組件和結(jié)構(gòu)。

處理器310可以是中央處理單元(CPU)或者具有數(shù)據(jù)處理能力和/或指令執(zhí)行能力的其它形式的處理單元，并且可以控制運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置300中的其它組件以執(zhí)行期望的功能。

存儲(chǔ)器320可以包括一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以包括各種形式的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，例如易失性存儲(chǔ)器和/或非易失性存儲(chǔ)器。所述易失性存儲(chǔ)器例如可以包括隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)和/或高速緩沖存儲(chǔ)器(cache)等。所述非易失性存儲(chǔ)器例如可以包括只讀存儲(chǔ)器(ROM)、硬盤、閃存等。在所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上可以存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序指令，處理器320可以運(yùn)行所述程序指令，以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法的功能以及/或者其它期望的功能。

此外，雖然沒有示出，但是本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置300還可以適當(dāng)?shù)匕ㄖT如輸入單元和輸出單元等的其他單元。

以上，參照?qǐng)D2和圖3描述了本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置。

在本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置中，對(duì)作為匹配特征點(diǎn)對(duì)的采樣點(diǎn)進(jìn)行基于權(quán)重的迭代估計(jì)，由于在運(yùn)動(dòng)估計(jì)過程中對(duì)不同采樣點(diǎn)施加了不同權(quán)重并基于不同權(quán)重進(jìn)行迭代采樣估計(jì)，因此，能夠有效地去除孤立點(diǎn)的影響，從而提供較快的收斂速度。

此外，由于有效地去除了孤立點(diǎn)的影響，因此即便所處理的圖像幀數(shù)很 多，本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法也不會(huì)導(dǎo)致大的累積誤差，從而保持相對(duì)高的精度。

而且，由于在分配權(quán)重的過程中考慮到了運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)所對(duì)應(yīng)的置信度，使得所分配的權(quán)重受到置信度的影響，從而使得權(quán)重的分配更加合理，并能夠改進(jìn)運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度。

以上，參照?qǐng)D1到圖3描述了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法和運(yùn)動(dòng)估計(jì)裝置。

需要說明的是，在本說明書中，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

此外，需要說明的是，在本說明書中，類似“第一…單元”、“第二...單元”的表述僅為了在描述時(shí)方便區(qū)分，而并不意味著其必須實(shí)現(xiàn)為物理分離的兩個(gè)或多個(gè)單元。事實(shí)上，根據(jù)需要，所述單元可以整體實(shí)現(xiàn)為一個(gè)單元，也可以實(shí)現(xiàn)為多個(gè)單元。

最后，還需要說明的是，上述一系列處理不僅包括以這里所述的順序按時(shí)間序列執(zhí)行的處理，而且包括并行或分別地、而不是按時(shí)間順序執(zhí)行的處理。

通過以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本發(fā)明可借助軟件加必需的硬件平臺(tái)的方式來實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以全部通過硬件來實(shí)施?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案對(duì)背景技術(shù)做出貢獻(xiàn)的全部或者部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品可以存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)中，如ROM/RAM、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例或者實(shí)施例的某些部分所述的方法。

在本發(fā)明實(shí)施例中，單元/模塊可以用軟件實(shí)現(xiàn)，以便由各種類型的處理器執(zhí)行。舉例來說，一個(gè)標(biāo)識(shí)的可執(zhí)行代碼模塊可以包括計(jì)算機(jī)指令的一個(gè)或多個(gè)物理或者邏輯塊，舉例來說，其可以被構(gòu)建為對(duì)象、過程或函數(shù)。盡管如此，所標(biāo)識(shí)模塊的可執(zhí)行代碼無需物理地位于一起，而是可以包括存儲(chǔ) 在不同位里上的不同的指令，當(dāng)這些指令邏輯上結(jié)合在一起時(shí)，其構(gòu)成單元/模塊并且實(shí)現(xiàn)該單元/模塊的規(guī)定目的。

在單元/模塊可以利用軟件實(shí)現(xiàn)時(shí)，考慮到現(xiàn)有硬件工藝的水平，所以可以以軟件實(shí)現(xiàn)的單元/模塊，在不考慮成本的情況下，本領(lǐng)域技術(shù)人員都可以搭建對(duì)應(yīng)的硬件電路來實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的功能，所述硬件電路包括常規(guī)的超大規(guī)模集成(VLSI)電路或者門陣列以及諸如邏輯芯片、晶體管之類的現(xiàn)有半導(dǎo)體或者是其它分立的元件。模塊還可以用可編程硬件設(shè)備，諸如現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列、可編程陣列邏輯、可編程邏輯設(shè)備等實(shí)現(xiàn)。

以上對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。