[发明专利]一种3D视频帧特征点提取的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体为3D视频帧特征点提取。

背景技术

立体视频，即3D视频，其可以通过特殊的装置在观看时呈现立体效果，常见的立体视频包括左右、右左、上下、下上四种类型；

特征点是指图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点；

特征匹配指通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系以及相似性和一致性的分析，寻求相似影像目标的方法。

SIFT：Scale-invariant feature transform，是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点及其有关缩放和方向的描述子，得到特征并进行图像特征点匹配。SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。

然而，传统的特征点搜索和匹配如SIFT是针对图片做全局的特征计算和全局搜索匹配，现有的技术方案只是将传统使用的特征点提取和匹配的方法用于3D视频帧中，没有将3D视频的一些先知特征充分利用，主要劣势在于庞大的计算量，SIFI算法为了提高特征点的匹配，使其具有其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，采用了常见的图像金字塔模式，将原有图像进行缩放分层，并对各层进行特征提取，其计算量大。SIFT是一种优秀的特征提取和匹配的方法，但在3D视频中特征点的提取和匹配中，无法发挥其优势。

另一方面，视频中的视频帧各种各样，传统的特征提取并未在特征提取和匹配前对该帧的特征丰富度做处理，遇到图像颜色单一的视频帧用传统的方法无法提取到足够的特征点。

综上，该技术有必要进行改进。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种可以快速且准确提取3D视频帧特征点的方法及系统。

本发明所采用的技术方案是：

本发明提供一种3D视频帧特征点提取的方法，其包括以下步骤：

从待处理视频中获取一帧图像，并将所述图像分别沿着竖直中线、水平中线进行分割；

分别统计竖直分割后左、右两幅图像的灰度直方图以及水平分割后上、下两幅图像的灰度直方图，并分别进行灰度直方图匹配计算；

通过比较灰度直方图匹配计算结果，得出所述图像的类型；

若所述图像类型为2D，则重新从待处理视频中获取一帧图像，并重复上述步骤；

若所述图像类型为3D，则将所述图像沿着其对称线进行分割，得到第一半图像和第二半图像；

分别将第一半图像和第二半图像分为N等份；

通过求解第一半图像的各等份的特征点，进而可得第二半图像中相应的特征匹配点。

其中，所述方法还包括：对所述图像进行灰度化处理，统计所述图像中纯色区域所占的比例；当纯色区域所占比例大于预设阈值时，则重新从所述视频中获取一帧图像；当纯色区域所占的比例小于预设阈值时，则将所述图像分别沿着竖直中线、水平中线进行分割。

作为该技术方案的改进，所述预设阈值的范围为0.1～0.9。

作为该技术方案的改进，所述灰度直方图匹配计算采用以下公式：

其中，H₁、H₂分别为沿着中线分割后的两幅图像的灰度；i为像素种类。

进一步地，所述步骤通过比较灰度直方图匹配计算结果，得出所述图像的类型，其包括将所得左、右两幅图像的灰度直方图匹配计算结果与上、下两幅图像的灰度直方图匹配计算结果进行比较，其中匹配计算结果越小，则其图像相似性越高。

进一步地，所述步骤通过比较灰度直方图匹配计算结果，得出所述图像的类型，其还包括将所述灰度直方图匹配计算结果与预设匹配阈值进行比较，若所述灰度直方图匹配计算结果小于预设匹配阈值，则输出相应的图像类型。

进一步地，若左、右两幅图像的灰度直方图匹配计算结果大于上、下两幅图像的灰度直方图匹配计算结果，且所述上、下两幅图像的灰度直方图匹配计算结果小于预设匹配阈值，则所述图像类型输出为3D上下/3D下上。

进一步地，所述预设匹配阈值为0.1。

进一步地，其中，对各个点采用以下公式以进行特征点求解：

g(x,y)＝f(x-1,y-1)+f(x,y-1)+f(x,y+1)+f(x-1,y)+

f(x+1,y)+f(x+1,y-1)+f(x+1,y)+f(x+1,y+1)-8*f(x,y)