本發(fā)明涉及一種獲取圖像和視頻的方法，具體是一種利用多空域數(shù)據(jù)融合技術(shù)獲取圖像和視頻的方法。

背景技術(shù)：

攝像頭是一種視頻輸入設(shè)備，一般具有視頻攝像（傳播）和靜態(tài)圖像捕捉等基本功能。人們可以將其用于數(shù)碼影像，影音處理、網(wǎng)絡(luò)視頻等。攝像頭可分為數(shù)字?jǐn)z像頭和模擬攝像頭兩大類。個人移動終端用的均為：數(shù)字?jǐn)z像頭。攝像頭的工作原理為：景物通過鏡頭生成的光學(xué)圖像投射到圖像傳感器表面上，然后轉(zhuǎn)為電信號，經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換后變?yōu)閿?shù)字圖像信號，送到數(shù)字信號處理芯片中加工處理，再通過數(shù)字接口傳輸給計算機芯片，并可通過顯示器看到圖像。

數(shù)據(jù)融合技術(shù)是指利用計算機對按時序獲得的若干觀測信息，在一定準(zhǔn)則下加以自動分析、綜合，以完成所需的決策和評估任務(wù)而進(jìn)行的信息處理技術(shù)。

目前傳統(tǒng)的攝像頭拍照和拍攝錄像的方法，獲取的圖像和視頻清晰度不高、信息量不夠豐富。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種可以進(jìn)行防抖動處理、清晰度高的利用多空域數(shù)據(jù)融合技術(shù)獲取圖像和視頻的方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種利用多空域數(shù)據(jù)融合技術(shù)獲取圖像和視頻的方法，具體步驟如下：

1）利用視頻多幀圖像在時域和空域上的信號自相關(guān)和互相關(guān)的特征，通過多個攝像頭-數(shù)字化采集前景圖像；

2）攝像頭-將采集到的前景圖像轉(zhuǎn)換成多路視頻流，再將其傳輸給移動終端的中央處理器-；

3）中央處理器-利用軟件進(jìn)行相關(guān)性數(shù)據(jù)融合計算和對特征像素點的識別，從而實現(xiàn)對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算；

4）對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算后所獲取的圖像和視頻在移動終端的顯示器上顯示，或保存成文檔；同時移動終端獲得對前景空間的感知能力，并將測量結(jié)果顯示在顯示器上或保存成文檔。

作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述的對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算的算法包括時域合并算法、空域拼接算法、像素點精細(xì)化算法、特征點銳化算法、防抖動算法和曝光增強算法。

作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述的對前景空間的感知能力包括對前景空間中某物體的距離、體積、高度的感知能力。

作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述攝像頭的個數(shù)為兩個、三個或三個以上。

作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟3）中對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時域合并算法、像素點精細(xì)化算法和特征點銳化算法將多路視頻、多幀圖像轉(zhuǎn)換成單幅的照片。

作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟3）中對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時域合并算法、空域拼接算法、像素點精細(xì)化算法和特征點銳化算法，將多路視頻、多幀圖像轉(zhuǎn)換成單張寬幅的照片。

作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟3）中對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時域合并算法、空域拼接算法、像素點精細(xì)化算法和特征點銳化算法，將多路采集的視頻信號轉(zhuǎn)換成單路視頻信號輸出。

作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟3）中對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時域合并算法、空域拼接算法、像素點精細(xì)化算法和特征點銳化算法，將多路高速采集的視頻信號轉(zhuǎn)換成雙路低速視頻信號輸出。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明用于將多路視頻的多幀圖像轉(zhuǎn)換成單幅的照片，將多路視頻采集信號轉(zhuǎn)換成單路的視頻信號，可以獲取更為清晰的照片，可以獲取更為清晰的視頻，可自動拼接成單張大幅面的照片，可利用軟件進(jìn)行防抖動處理，可利用軟件進(jìn)行曝光加強，可獲得移動終端對前景空間的感知能力，用多個攝像頭和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，有效提高所獲取圖像和視頻的質(zhì)量，同時可獲得移動終端對前景空間的感知能力。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理流程圖。

圖2為本發(fā)明中多路攝像頭在移動終端正面上的排布示意圖。

圖3為本發(fā)明中多路攝像頭在移動終端背面上的排布示意圖。

圖4為本發(fā)明中由多路視頻轉(zhuǎn)換成單幅照片的示意圖。

圖5為本發(fā)明中由多路視頻轉(zhuǎn)換成大幅面照片的示意圖。

圖6為本發(fā)明中由多路視頻轉(zhuǎn)換成單路視頻的示意圖。

圖7為本發(fā)明中由多路高速視頻轉(zhuǎn)換成雙路低速視頻的示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合具體實施方式對本專利的技術(shù)方案作進(jìn)一步詳細(xì)地說明。

請參閱圖1-7，一種利用多空域數(shù)據(jù)融合技術(shù)獲取圖像和視頻的方法，具體步驟如下：

1）利用視頻多幀圖像在時域和空域上的信號自相關(guān)和互相關(guān)的特征，通過多個攝像頭-1數(shù)字化采集前景圖像；

2）攝像頭-1將采集到的前景圖像轉(zhuǎn)換成多路視頻流，再將其傳輸給移動終端5的中央處理器-2；

3）中央處理器-2利用軟件進(jìn)行相關(guān)性數(shù)據(jù)融合計算和對特征像素點的識別，從而實現(xiàn)對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算；

4）對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算后所獲取的清晰度更高、信息量更豐富的圖像和視頻在移動終端5的顯示器3上顯示，或保存成文檔4；同時移動終端5獲得對前景空間的感知能力，并將測量結(jié)果顯示在顯示器3上或保存成文檔4。

所述的對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算的算法包括時域合并算法、空域拼接算法、像素點精細(xì)化算法、特征點銳化算法、防抖動算法和曝光增強算法；所述的對前景空間的感知能力包括對前景空間中某物體的距離、體積、高度的感知能力；所述攝像頭1的個數(shù)為兩個、三個或三個以上。

所述步驟3）中對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時域合并算法、像素點精細(xì)化算法和特征點銳化算法將多路視頻、多幀圖像轉(zhuǎn)換成單幅的照片，該照片的清晰度要高于單純利用攝像頭照相獲取的照片；所述步驟3）中對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時域合并算法、空域拼接算法、像素點精細(xì)化算法和特征點銳化算法，將多路視頻、多幀圖像轉(zhuǎn)換成單張寬幅的照片，該照片的清晰度要高于單純利用攝像頭照相獲取的照片，同時，利用上下左右緩慢掃描拍攝的視頻的空域相關(guān)性，可自動拼接成單張大幅面的照片，使得獲取照片的信息量更為豐富；所述步驟3）中對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時域合并算法、空域拼接算法、像素點精細(xì)化算法和特征點銳化算法，將多路采集的視頻信號轉(zhuǎn)換成單路視頻信號輸出，可有效提高所獲取視頻的清晰度；所述步驟3）中對多路、多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時域合并算法、空域拼接算法、像素點精細(xì)化算法和特征點銳化算法，將多路高速采集的視頻信號轉(zhuǎn)換成雙路低速視頻信號輸出，可有效提高所獲取立體視頻的清晰度；所述步驟3）中對多幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算時，采用時防抖動算法和曝光增強算法，可有效剔除因拍攝者抖動而出現(xiàn)的無效視頻幀，有效解決在昏暗環(huán)境下，拍攝質(zhì)量不佳的問題。

本發(fā)明用于將多路視頻的多幀圖像轉(zhuǎn)換成單幅的照片，將多路視頻采集信號轉(zhuǎn)換成單路的視頻信號，可以獲取更為清晰的照片，可以獲取更為清晰的視頻，可自動拼接成單張大幅面的照片，可利用軟件進(jìn)行防抖動處理，可利用軟件進(jìn)行曝光加強，可獲得移動終端對前景空間的感知能力，用多個攝像頭1和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，有效提高所獲取圖像和視頻的質(zhì)量，同時可獲得移動終端對前景空間的感知能力。

上面對本專利的較佳實施方式作了詳細(xì)說明，但是本專利并不限于上述實施方式，在本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員所具備的知識范圍內(nèi)，還可以在不脫離本專利宗旨的前提下作出各種變化。