[发明专利]利用运动信息的快速监控视频增强方法及其实现装置

权利要求书

1.一种利用运动信息的快速监控视频增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、采集图像，获取输入图像序列并判断该图像是否为第一帧，若为第一帧则对整个图像区域计算光照分布估计，之后执行步骤6，若不为第一帧则执行步骤2；

步骤2、根据输入图像序列，计算两帧间运动图像；

步骤3、寻找运动图像上非零区域的外接矩形，并将其标记为运动区域；

步骤4、对上述运动区域光照分布变化的显著性进行预测，只保留显著运动区域，将其余的运动区域删除；

步骤5、对上述显著运动区域重新计算光照分布估计，得到当前图像的光照分布估计；

步骤6、采用MSRCR方法对输入图像进行增强；

步骤7、输出增强图像。

2.根据权利要求1所述的利用运动信息的快速监控视频增强方法，其特征在于，步骤1对整个图像区域计算光照分布估计所采用的公式为：

其中，为像素坐标，为第一帧输入图像，为第一帧的光照估计，“”为图像处理中的卷积操作，为方差为的高斯核函数。

3.根据权利要求1所述的利用运动信息的快速监控视频增强方法，其特征在于，步骤2计算两帧间运动图像包括以下步骤：

步骤21、计算输入图像当前帧与前一帧的帧差图像：

，

其中，为当前第帧输入图像，为第帧输入图像；

步骤22、将帧差图像中绝对值小于阈值的像素点的值设为0，得到运动图像：

其中，为硬阈值，，为软阈值，其值为运动图像中非零像素点占所有像素点比例为时的值，即

，。

4.根据权利要求1所述的利用运动信息的快速监控视频增强方法，其特征在于，步骤3寻找运动图像中非零区域的外接矩形，将其标记为运动区域，具体包括以下步骤：

步骤31、寻找第个运动区域

，

其中为矩形左上角坐标，为矩形右下角坐标，定义运动区域积分为，遍历运动图像，用寻找到的第一个非零像素点的坐标初始化，即；

步骤32、对于第次迭代，分别在四个方向上对当前区域以步长进行扩张，其中，从而得到扩张区域、、和，计算当前区域和扩张区域的区域积分，将值最大的区域作为下次迭代的初始区域；

步骤33、重复步骤32直到运动区域矩形不再改变，得到第个运动区域；

步骤34、更新运动图像：

，

之后返回步骤31直到所有运动区域都被标记。

5.根据权利要求1所述的利用运动信息的快速监控视频增强方法，其特征在于，步骤4对运动区域光照分布变化的显著性进行预测具体为：

，

阈值为：

，

其中，为运动区域积分，是常数，一般取[0.125，0.25]；若运动区域满足以上不等式则判断为显著运动区域并且保留，否则删除。

6.根据权利要求1所述的利用运动信息的快速监控视频增强方法，其特征在于，步骤5对显著运动区域重新计算光照分布估计，具体为：

其中，为当前第帧的光照估计，为第帧的光照估计，为在尺度下的显著运动区域。

7.根据权利要求1所述的利用运动信息的快速监控视频增强方法，其特征在于，步骤6采用MSRCR方法对当前输入图像进行增强具体为：

步骤61、对RGB各个颜色通道计算MSR增强结果，第个通道的多尺度Retinex增强图像为：

，

其中，为当前第个通道的输入图像，为当前第个通道的光照估计分布，光照估计各个尺度权重；

步骤62、对RGB各个通道进行颜色恢复，第个通道的颜色恢复系数为

，

其中，为120，则最终得到的各个通道的MSRCR增强图像为

。

8.一种实现权利要求1所述利用运动信息的快速监控视频增强方法的装置，其特征在于，包括视频输入模块、光照估计模块、视频增强模块、视频输出模块和运动信息提取模块；所述视频输入模块从外界提取视频信息，并传递给运动信息提取模块和光照估计模块，其中运动信息提取模块对视频序列进行运动检测与光照变化显著性评估，并将显著运动区域信息传递给光照估计模块；光照估计模块更新显著运动区域的光照估计，并将光照估计传递给视频增强模块；视频增强模块对视频进行多尺度Retinex增强并进行彩色恢复，然后将增强后的视频序列传递给视频输出模块，视频输出模块将增强图像序列输出。