[发明专利]多图像运动估计的扩展块匹配及运动矢量估计算法

说明书

本发明涉及一种多图像运动估计的扩展块匹配及运动矢量估计算法，设置分割中的图像区域数量p，在当前图像帧X中定义具有M×M像素的分析图像块，并且将下一图像帧Y中的搜索区域定义为以每个分析图像块的中心对应的位置为中心的L×L块；确定p个运动矢量以使成本函数最小化。本发明通过将各种快速搜索技术引入到扩展块匹配算法中来减少计算时间，构建更大的运动分析系统，该系统可以检测哪些局部运动配置发生在给定的分析图像块，并且可以将局部运动矢量估计组合成场景运动的全面解释，应用于各种运动图像处理的实际问题。避免陷入局部最小点，达到快速搜索最优的运动矢量，有效减少运动矢量的搜索次数，降低运动估计运算复杂度的目的。

技术领域

本发明涉及一种多图像运动估计的扩展块匹配及运动矢量估计算法，属于视觉匹配技术领域。

背景技术

尽管现有块匹配算法的概念非常简单，但即使在实际噪声条件下也能很好地工作，因此它经常用于各种实际应用领域，如视频处理。然而，如果给定分析图像块包含在不同方向上移动的多个图像区域，并且/或者如果给定分析图像块的边界与对象边界不重合，则现有块匹配方法不能很好地工作。

现有匹配方法不足：

1)为了保证算法的效率和收敛性，搜索模板和搜索步长只能由大到小逐次变化，即先进行粗定位，再逐步聚焦到准确的位置；

2)搜索带有盲目性，第一步的步长较大时会误导搜索方向；

3)影响搜索速度。不能根据图像的内容运动类型做出灵活处理。即不管是什么样的运动，一律从原点开始，用大模板或者大步长来搜索，再逐步减小步长，这对小运动是一种浪费。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种多图像运动估计的扩展块匹配及运动矢量估计算法，扩展了现有块匹配算法的基本概念，形成了多运动模式下的不同算法。

本发明目的通过如下技术方案予以实现：

提供一种多图像运动估计的扩展块匹配算法，包括：

(1)设置分割中的图像区域数量p；在当前图像帧X中定义具有M×M像素的分析图像块，并且将下一图像帧Y中的搜索区域定义为以每个分析图像块的中心对应的位置为中心的L×L块；

(2)计算在当前图像帧X中给定分析图像块与位于在下一图像帧Y中搜索区域中的M×M像素的每个块各像素之间的移位平方帧差；

(3)从下一图像帧Y中心位于搜索区域的所有块中选择p个块；对于分析图像块内的每个像素，选择一个适当的块，从p块中给出最小位移平方帧差，并计算分析图像块内最小位移平方帧差的和作为成本函数；选择p块的所有可能的组合，分别确定成本函数，给出成本函数最小值的组合作为最小化的成本函数，进而获得p个运动矢量估计值，其中每个运动矢量估计值被定义为从分析图像块的中心位置移动到p个选定块中的每一个的中心位置的空间矢量；

(4)为最小化的成本函数设定阈值，如果大于阈值表明图像匹配，否则图像不匹配。

提供一种多图像运动估计的扩展块匹配算法，包括：

(1)设置分割中的图像区域数量p，在当前图像帧X中定义具有M×M像素的分析图像块，并且将下一图像帧Y中的搜索区域定义为以每个分析图像块的中心对应的位置为中心的L×L块；

(2)计算在当前图像帧X中给定分析图像块与位于在下一图像帧Y中搜索区域中的M×M像素的每个块各像素之间的移位平方帧差；

(3)确定p个运动矢量(m_l，n_l)，…，(m_p，n_p)，以使成本函数最小化：