[发明专利]一种基于立体视觉的视频场景变化检测方法无效

专利信息
申请号: 201310405312.6 申请日: 2013-09-08
公开(公告)号: CN103458261A 公开(公告)日: 2013-12-18
发明(设计)人: 乐振春;赵文彬;吴玺宏;粟俊 申请(专利权)人: 华东电网有限公司;北京大学;上海艾飞能源科技有限公司
主分类号: H04N13/00 分类号: H04N13/00;G06T7/00
代理公司: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 代理人: 汤东凤
地址: 200001 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 立体 视觉 视频 场景 变化 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于立体视觉的视频场景变化检测方法,包括以下步骤:

(a)在当前时刻,利用变分法通过聚焦分别恢复双目相机所获取的左眼图像和右眼图像中的场景深度信息;

(b)利用双目立体匹配方法获得当前场景深度,并用(a)中得到的场景深度信息对所述当前场景深度中遮挡部分的像素对应的深度值进行插值优化,得到优化后的当前场景深度;

(c)将(b)得到的优化后的当前场景深度与前一时刻的场景深度进行比较,计算深度差异,得到对应的场景变化。

2.根据权利要求1所述的基于立体视觉的视频场景变化检测步骤,步骤(a)包括以下步骤:

初始设置摄像机对焦位置为摄像机可达范围的最近点,然后连续调整摄像机对焦位置,使摄像机对焦点距离匀速增大,并以预定帧率(例如每秒30帧)的速度采集摄像机图像;

利用拉普拉斯算子计算每幅图像每个像素点的清晰度,得到每个像素点在时域上的清晰度变化曲线;

根据所有图像的每个像素点的所述清晰度变化曲线,利用变分法估计场景深度。

3.根据权利要求2所述的基于立体视觉的视频场景变化检测步骤,其中,步骤(a)使用的拉普拉斯算子核为1111-81111.]]>

4.根据权利要求2所述的基于立体视觉的视频场景变化检测步骤,其中,所述根据所有图像的每个像素点的所述清晰度变化曲线,利用变分法估计场景深度具体为:

为每个图像中的像素点选取准确的对焦点位置等价于使以下能量公式(1)最小化,

E=EData+αESmooth  (1)

其中EData是关于图像中每个点的清晰度的函数,计算公式如下:

EData=ΩF(x,y,d)dxdy]]>

F(x,y,d)=maxdiD(L(x,y,di))-L(x,y,d)]]>

其中,Ω表示图像中所有像素点位置的集合,F(x,y,d)表示位置(x,y)∈Ω对焦点位置为d∈D时的模糊程度,ESmooth为用来约束相邻像素之间的深度平滑性的项,其计算公式如下:

ESmooth=Ωg(L(x,y,d))|d|2dxdy]]>

g(L(x,y,d))=11+L(x,y,d)ϵ]]>

其中,为深度图梯度的平方,描述相邻像素深度差的大小,g(L(x,y,d))为关于每个点清晰度L(x,y,d)的非线性函数,用来减弱平滑性约束对边缘部分的影响,其中ε用来调整图像清晰度L(x,y,d)对平滑性约束影响的权重,a用来调整数据项和平滑项所占的比例;

通过欧拉-拉格朗日方程求解所述能量公式(1)的最小化,求解结果为每个像素点对应的对焦点的位置,即该点的深度值。

5.根据权利要求1所述的基于立体视觉的视频场景变化检测步骤,所述步骤(b)包括:

对于左眼图像或右眼图像中遮挡部分的像素点q,其对应的深度值dq=1|N|ΣkN(dk*dq~dk~)]]>

其中,N为q邻域内利用所述双目立体匹配方法计算得到的深度的像素集合,|N|表示N中像素点的数目,dk为N中一点k利用所述双目立体匹配方法计算得到的深度值,和分别为步骤(a)中利用相应的左眼图像或右眼图像序列计算得到的深度图中像素q和k对应的深度值。

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