[发明专利]一种基于参考帧优选和前后景分离的视频稳像运动估计方法

权利要求书

1.一种基于参考帧优选和前后景分离的视频稳像运动估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1在相邻参考帧选取基础上，结合清晰度、相似度以及特征点匹配有效对数自适应选取合适的参考帧；

S2对视频帧网格状划分，以网格为单元利用密度聚类算法对当前帧的特征点进行聚类并剔除部分噪声点；

所述步骤S2中的密度聚类算法采用DBSCAN密度聚类算法，具体包括如下步骤：

S2.1输入视频图像帧，网格化分割成互不相交的网格单元，可表示为D＝{d_i|i＝1,2,...,n}，网格单元表示为d_i＝d(St_i,Hn_i)；

S2.2遍历所有的网格单元，若单个单元中包含特征点，则将该单元对应d(Hn_i)的值置为true，否则置为false，且d(Hn_i)的值只可设置一次，设置后不可更改；

S2.3将滑动窗口b从左往右，从上往下扫描；若滑动窗口b内包含特征点的网格，即d(Hn_i)为true的网格数量超过阈值T，则判定当前窗口b中包含特征点的网格单元都属于簇，并将那些网格单元的对应属性d(St_i)置为true，其余空白网格单元对应d(St_i)置为false，若滑动窗口b内包含特征点的网格数量小于阈值T，则当前窗口b中的网格单元的d(St_i)属性都置为false，同时将下一次的滑动步长设置为3个网格单元；

S2.4扫描过程按照步骤S2.3中的规则进行，直至所有网格单元的属性都被赋值true或者false，所有d(St_i)的值为true的网格单元中包含的特征点即为聚类出的结果；

S3通过随机抽样一致性算法计算出当前帧和参考帧对应的最优单应矩阵，去除部分误匹配；

S4将计算出的最优单应矩阵带入透视投影变换计算对应特征点之间的距离，并依据距离准则进行最终筛选和剔除；

S5最终留下的特征点对用于计算全局运动矢量。

2.根据权利要求1所述的一种基于参考帧优选和前后景分离的视频稳像运动估计方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括如下：

S1.1计算出相邻帧p_t-1的清晰度值F_t-1；

S1.2将计算出的清晰度值F_t-1与清晰度阈值C进行比较，若清晰度值F_t-1大于阈值C则更新当前相邻帧p_t-1为参考帧并跳出步骤结束流程，否则继续进行步骤S1.3；

S1.3计算当前帧p_t与参考帧p_i背景特征点对有效匹配对数值L_t及有效匹配点数与当前帧所有特征点数的比值τ；

S1.4若有效对数值L_t大于匹配阈值Q且比值τ大于相似度阈值S则维持当前参考帧p_i为参考帧不变并结束流程，否则进行步骤S1.5；

S1.5强制更新参考帧为当前相邻帧p_t-1。

3.根据权利要求1所述的一种基于参考帧优选和前后景分离的视频稳像运动估计方法，其特征在于，所述步骤S2中对视频帧网格状划分的方法包括如下：

通过自适应步长滑动窗口检测并聚类，获得特征点分布区域；将划分后的网格单元d_j表示为d_i＝d(St_i,Hn_i)，其中St表示该网格对于区域簇的属于状态，Hn表示该网格的特征点包含状态；自适应步长滑动窗口是以3×3网格单元作为滑动窗口，以L为长度的自适应步长滑动，最后簇表示的是包含了当前聚集的特征点群区域。