[发明专利]一种计算机视频数据处理方法

权利要求书

1.一种计算机视频数据处理方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)提取输入视频连续三帧图像：前一帧、当前帧和后一帧；

(2)对当前帧图像进行简单边缘检测，然后分块噪声方差估计，并根据噪声方差设定运动检测的阈值T；

(3)分别对前一帧图像和当前帧图像、后一帧图像和当前帧图像降采样后进行运动估计，以最小SAD准则，得到前向匹配块和后向匹配块；

(4)根据前向匹配块与后向匹配块对采样前的块进行运动检测，若匹配块与当前块的MAD值小于阈值T，则对刚体运动区域进行时域滤波；若匹配块与当前块的MAD值大于阈值T，则认为该块是非刚体运动，然后根据边缘检测结果进行自适应空域滤波；

(5)对步骤(4)中滤波的结果加权平均，同时输出作为下次滤波的前一帧，参与到递归滤波中。

2.根据权利要求1所述的一种计算机视频数据处理方法，其特征在于：在步骤(2)中，先利用Sobel算子进行边缘检测并记录下边缘点的坐标值，然后将图像分成16*16像素互不重叠的子块，如果子块B_mn中含有连续N个边缘点，则排除B_mn对剩下的子块进行噪声估计，噪声估计方法采用基于块内邻域相关度的方法计算，计算方法如下：分别计算块内每一个像素点与其所有相邻像素点差的绝对值的平均值，然后求得所有平均值的和得到ψ，ψ即为块内邻域相关度，从所有块中选出最小ψ的块，该块均值和方差即可作为噪声的均值和方差，阈值T即为该块方差。

3.根据权利要求1所述的一种计算机视频数据处理方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述SAD准则的计算方式为其中(m,n)表示像素在图像中的坐标位置，k表示图像在视频中的帧数，(i,j)为像素(m,n,k)与(m+i，n+j，k-1)间的位移矢量，f(m,n,k)与f(m+i,n+j,k-1)分别是当前f_k帧与参考帧f_k-1像素(m,n,k)与(m+i，n+j，k-1)的灰度值，若某个位移矢量(i₀,j₀)处，SAD(i₀,j₀)值达到最小，则该矢量即为所求的最佳块匹配运动矢量。

4.根据权利要求1所述的一种计算机视频数据处理方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述MAD值的计算方式如下：其中(m,n)表示像素在图像中的坐标位置，k表示图像在视频中的帧数，(i,j)为像素(m,n,k)与(m+i，n+j，k-1)间的位移矢量，f(m,n,k)与f(m+i,n+j,k-1)分别是当前f_k帧与参考帧f_k-1像素(m,n,k)与(m+i，n+j，k-1)的灰度值。

5.根据权利要求1所述的一种计算机视频数据处理方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述时域滤波的计算方式如下：P_OUT1＝w*p(t-1)+(1-w)*p(t)；P_OUT2＝w*p(t)+(1-w)*p(t+1)，式中p(t-1)和p(t+1)分别表示前一帧和后一帧上采样恢复后的结果，p(t)表示当前帧上采样恢复后的结果，P_OUT1表示前一帧和当前帧时域加权滤波的结果，P_OUT2表示后一帧与当前帧时域加权滤波的结果，w为权系数。

6.根据权利要求1所述的一种计算机视频数据处理方法，其特征在于：在步骤(4)中，自适应空域滤波的计算方式如下：W(i,j)＝w_d(i,j)w_r(i,j)，其中w_d(i,j)为空间邻近度因子，w_r(i,j)为亮度邻近度因子。