[发明专利]视频增强方法和系统

权利要求书

1.一种视频增强方法，包括：

在视频中检测感兴趣对象；

计算所述视频中每帧图像的显著度图；

构建亮度和显著度自适应的时域滤波器过滤所述视频中的每帧图像以消除噪声；以及

输出增强的视频。

2.根据权利要求1所述的视频增强方法，还包括：对所述视频中的每帧图像进行显著度自适应的曝光修正，提升所述视频的亮度和对比度。

3.根据权利要求2所述的视频增强方法，还包括：在进行曝光修正后，计算所述视频中每帧图像的亮度的局部变化，对所述每帧图像进行显著度自适应的局部对比度增强。

4.根据权利要求1至3的任何一个所述的视频增强方法，其中所述的计算所述视频中每帧图像的显著度图包括：

从所述视频中获取每帧图像，将其转换到合适的颜色空间，然后得到其亮度图像；

计算每帧图像中感兴趣对象的像素的显著度值；

计算每帧图像中背景区域中的像素的显著度值；

合并所述感兴趣对象和所述背景区域的像素的显著度值，得到当前帧图像的显著度图，并且存储该显著度图到历史显著度图库；

综合考虑历史显著度图库中的历史显著度图和当前帧的显著度图，更新当前帧的显著度图；以及

输出计算的每帧图像的显著度图。

5.根据权利要求1至3的任何一个所述的视频增强方法，其中所述的构建亮度和显著度自适应的时域滤波器包括：

采用中值滤波器，基于感兴趣对象和运动像素不宜过分平滑以及低亮度下噪声出现的概率升高的原则，根据每个像素的显著度值和亮度值计算中值滤波器的权值；以及

使用中值滤波器处理所述视频的每帧图像，即，基于中值滤波器的权值，计算中值滤波后每个像素的亮度值和滤波前每个像素的亮度值的加权和，得到该图像的中值滤波器处理后的平滑结果。

6.根据权利要求2或3所述的视频增强方法，其中所述的显著度自适应的曝光修正包括：

基于所述视频的每帧图像的显著度图，根据曝光密度函数计算理想曝光和实际曝光的差值；以及

对于所述视频的每帧图像的每个像素，基于计算得到的差值进行重新曝光计算，

其中在重新曝光计算中使用双对比度控制参数增强对比度。

7.根据权利要求3所述的视频增强方法，其中所述的显著度自适应的局部对比度增强包括：

从所述视频的每帧图像中获取单个通道的图像；

计算所述单个通道的图像的平均图像；

基于所述显著度图过滤所述单个通道的图像中的每个像素，选择需要进行局部对比度增强处理的像素；

基于所有选择的像素，计算局部变化图像并且计算增强的局部变化图像；以及

合并增强的局部变化图像和平均图像，并且通过线性比例拉伸得到所述单个通道的图像的增强图像，然后通过复合输出增强的视频图像。

8.一种视频增强方法，包括：

在视频中检测感兴趣对象；

计算所述视频中每帧图像的显著度图；

对所述视频中的每帧图像进行显著度自适应的曝光修正，提升所述视频的亮度和对比度；以及

输出增强的视频。

9.根据权利要求8所述的视频增强方法，还包括：在进行曝光修正后，计算所述视频中每帧图像的亮度的局部变化，对所述每帧图像进行显著度自适应的局部对比度增强。

10.根据权利要求8或9所述的视频增强方法，其中所述的计算所述视频中每帧图像的显著度图包括：

从所述视频中获取每帧图像，将其转换到合适的颜色空间，然后得到其亮度图像；

计算每帧图像中感兴趣对象的像素的显著度值；

计算每帧图像中背景区域中的像素的显著度值；

合并所述感兴趣对象和所述背景区域的像素的显著度值，得到当前帧图像的显著度图，并且存储该显著度图到历史显著度图库；

综合考虑历史显著度图库中的历史显著度图和当前帧的显著度图，更新当前帧的显著度图；以及

输出计算的每帧图像的显著度图。