(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210429433.3 (22)申请日 2022.04.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114531549 A (43)申请公布日 2022.05.24 (73)专利权人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 毛礼建　张鎏锟　熊剑平　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 何倚雯 (51)Int.Cl. H04N 5/232(2006.01) (56)对比文件 CN 113905147 A,202 2.01.07 CN 1048234 44 A,2015.08.0 5CN 110740247 A,2020.01.31 CN 113691733 A,2021.1 1.23 CN 112132017 A,2020.12.25 CN 112634179 A,2021.04.09 CN 113132560 A,2021.07.16 CN 110572534 A,2019.12.13 US 2007274605 A1,2007.11.29 US 2010091131 A1,2010.04.15 US 9916863 B1,2018.0 3.13 邹刚等.抖动视频的电子稳像算法. 《吉林大 学学报(信息科 学版)》 .2012,(第0 5期), Junsen Ji ng.Video Ima ge Stabi lization Algorithm for Remote Co ntrol Driving. 《2021 4th I nternati onal Conference o n Robotics, Co ntrol and Automati on Engineering (RCAE)》 .2021, 刘天.低延时视频 稳像方法研究. 《中国优秀 硕士学位 论文全文数据库 信息科技 辑》 .2021, 审查员 李景芳 (54)发明名称 图像采集方法、 电子设备和计算机可读存储 介质 (57)摘要 本申请公开了一种图像采集方法、 电子设备 和计算机可读存储介质， 该图像采集方法包括： 获得由摄像装置针对待检测对象的目标部位采 集的视频数据； 确定视频数据中目标帧相对于参 照帧的变换矩阵； 目标帧为视频数据中的任意视 频帧， 参照帧包括视频数据中采集时刻早于目标 帧的视频帧； 基于变换矩阵确定摄像装置的抖动 程度； 响应于抖动程度符合预设抖动条件， 从目 标帧的关联视频帧中确定出针对目标部位采集 的目标图像/视频帧； 关联视频帧包括目标帧和/ 或采集时刻晚于目标帧的视频帧中的至少一个 视频帧。 上述方案， 能够提高图像采集的精度和 清晰度。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114531549 B 2022.08.09 CN 114531549 B 1.一种图像采集方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获得由摄 像装置针对待检测对象的目标部位采集的视频 数据； 确定所述视频数据中目标帧相对于参照帧的变换矩阵； 所述目标帧为所述视频数据中 的任意视频帧， 所述 参照帧包括所述视频 数据中采集时刻早于所述目标帧的视频帧； 基于所述变换矩阵确定所述摄 像装置的抖动程度； 响应于所述抖动 程度符合预设抖动条件， 从所述目标帧的关联视频帧中确定出针对所 述目标部位采集的目标图像/视频帧； 所述关联视频帧包括所述目标帧和/或采集时刻晚于 所述目标帧的视频帧中的至少一个视频帧； 其中， 所述预设抖动条件包括所述抖动程度小于抖动程度阈值； 其中， 所述抖动 程度与 所述变换矩阵与恒等矩阵的差值相关， 且所述恒等矩阵与所述变换矩阵的维度相同； 其中， 所述目标帧与所述恒等矩阵相乘后仍 为所述目标帧的原 始数据。 2.根据权利要求1所述的图像采集方法， 其特征在于， 所述摄像装置包括可进入所述待 检测对象的体内的摄 像模组； 所述目标部位包括所述待检测对象的体内的部位。 3.根据权利要求1 ‑2任一项所述的图像采集方法， 其特征在于， 所述变换矩阵中至少包 括仿射变换参数和平移变换参数； 其中， 所述仿射变换参数与所述 目标帧对应的坐标系相 对所述参照帧对应的坐标系之 间的倍率和角度相关， 所述平移变换参数与所述目标帧对应 的坐标系相对所述 参照帧对应的坐标系之间的位置相关。 4.根据权利要求3所述的图像采集方法， 其特征在于， 所述基于所述变换矩阵确定所述 摄像装置的抖动程度， 包括： 基于所述变换矩阵中的所述仿射变换参数和平移变换参数， 分别确定所述变换矩阵相 对所述恒等矩阵的仿射变换差值和平 移变换差值； 基于所述仿射变换差值和所述平 移变换差值确定所述抖动程度。 5.根据权利要求4所述的图像采集方法， 其特征在于， 所述响应于所述抖动 程度符合预 设抖动条件， 从所述 目标帧的关联视频帧中确定出针对所述 目标部位采集的目标图像/视 频帧， 包括： 响应于所述仿射变换差值和所述平移变换差值均小于各自对应的差值阈值， 从所述目 标帧的关联视频帧中确定出针对所述目标部位采集的目标图像/ 视频帧； 响应于所述仿射变换差值大于或等于对应的差值阈值和/或所述平移变换差值大于或 等于对应的差值阈值， 将所述视频数据中的其他视频帧作为新的目标帧， 并返回至确定所 述视频数据中目标帧相对于参照帧的变换矩阵的步骤。 6.根据权利要求1所述的图像采集方法， 其特征在于， 所述从所述目标帧的关联视频帧 中确定出针对所述目标部位采集的目标图像/ 视频帧， 包括： 获取采集 时刻晚于所述目标帧的多个所述目标部位对应的视频帧， 得到所述目标帧的 关联视频帧； 其中， 所述关联视频帧包括所述目标帧和/或采集时刻晚于所述目标帧的多个 所述目标部位对应的视频帧； 对所述关联视频帧进行质量评分， 在所述关联视频帧中选择质量评分符合质量评分条 件的视频帧， 作为所述目标部位对应的目标图像/ 视频帧。 7.根据权利要求6所述的图像采集方法， 其特征在于， 所述对所述关联视频帧进行质量权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114531549 B 2评分， 在所述关联视频帧中选择质量评分符合质量评分条件的视频帧， 作为所述 目标部位 对应的目标图像/ 视频帧， 包括： 将各个所述关联视频帧按部位分成多个图像块； 确定各个所述关联视频帧对应的所有所述图像块的拉普拉斯值， 基于相同部位的所有 所述图像块对应的所述拉普拉斯值， 确定各个所述部位对应的拉普拉斯值最高的高分图像 块； 确定各个所述关联视频帧中所述高分图像块对应的数量， 将包括所述高分图像块数量 最多的所述关联视频帧作为所述目标部位对应的目标图像/ 视频帧。 8.根据权利要求1所述的图像采集方法， 其特征在于， 所述确定所述视频数据中目标帧 相对于参照帧的变换矩阵， 包括： 将所述目标帧和所述参照帧输入图像配准模型， 以使所述图像配准模型输出所述目标 帧相对所述参照帧的变换矩阵； 其中， 所述图像配准模型经过预先训练， 用于确定两个视频 帧之间的变换矩阵。 9.根据权利要求1所述的图像采集方法， 其特征在于， 所述参照帧为所述目标帧的采集 时刻之前预设时间间隔内的视频帧， 所述参照帧与所述 目标帧之间存在预设帧数间隔， 所 述预设帧数间隔与所述预设时间 间隔呈正比。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 相互耦接的存储器和 处理器， 其中， 所述存储器 存储有程序数据， 所述处理器调用所述程序数据以执行如权利要求1 ‑9中任一项所述的方 法。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有程序数据， 其特征在于， 所述程序数据被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑9中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114531549 B 3