[发明专利]基于多目立体视觉场景流的剧烈运动检测方法

权利要求书

1.一种基于多目立体视觉场景流的剧烈运动检测方法，其特征是包括如下步骤：

步骤一：利用标定好的多目相机获取多组图像序列；

步骤二：对图像序列进行预处理，采用图像金字塔对图像序列进行多分辨率下采样，根据相机内外参数进行坐标系转换，建立图像坐标系与摄像机坐标系之间的关系；

步骤三：场景流能量泛函数据项的设计，采用直接融合3维场景流信息与3维表面深度信息，数据项的设计采用基于结构张量恒常假设，同时引入鲁棒惩罚函数；

步骤四：场景流能量泛函平滑项的设计，平滑项采用对3维流场V(u，v，w)与3维表面深度Z同时约束的流驱动各向异性平滑，平滑项同时引入鲁棒惩罚函数；

步骤五：能量泛函地优化求解，极小化能量泛函，得到欧拉-拉格朗日方程，然后对方程求解；从步骤二中得到的图像金字塔最低分辨率图像开始使用计算模型计算，直到达到满分辨率图像；

步骤六：场景流运动区域的聚类，使用聚类算法将运动区域聚类，分离运动区域与背景区域，排除掉背景区域；

步骤七：构建运动方向离散程度评估模型，判断是否是剧烈运动；

步骤八：构建运动区域动能大小评估模型；

步骤九：设定阈值，且连续n帧满足评估条件时则引发报警。

2.根据权利要求1所述的基于多目立体视觉场景流的剧烈运动检测方法，其特征是：步骤二所述建立图像坐标系与摄像机坐标系之间的关系中，建立2维光流与3维场景流的关系为其中(u，v)是2维光流，(u₀，v₀)是光心坐标。

3.根据权利要求1所述的基于多目立体视觉场景流的剧烈运动检测方法，其特征是：步骤三中所述的数据项的设计采用基于结构张量恒常假设具体包括，

N个相机在t与t+1时刻结构张量恒常假设定义为：

参考相机C₀与其它N-1个相机在t时刻结构张量恒常假设定义为：

参考相机C₀与其它N-1个相机在t+1时刻结构恒常假设定义为：

上述数据项公式中为惩罚函数，使得平滑近似于L₁范数，是二值遮挡掩膜，通过立体图像的遮挡边界区域检测技术求取，当像素是遮挡点非遮挡占I_T是2维图像的局部张量如公式所示。

4.根据权利要求1所述的基于多目立体视觉场景流的剧烈运动检测方法，其特征是：步骤四中所述的场景流能量泛函平滑项的设计具体包括，

直接对3维流场和深度信息进行正则化，设计一种流驱动各向异性平滑假设，S_m(V)和S_d(Z)分别是对3维流场和深度信息进行约束，平滑项设计公式如下：

S_d(Z)＝ψ(|Z(x，y)_x|²)+ψ(|Z(x，y)_y|²)

整个场景流估计能量泛函如下，