[发明专利]引入全局特征分类的视频图像运动处理方法及其实现装置

权利要求书

1.引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于包括如下步骤：

A、获取待处理视频图像中像素点的局部特征，所述局部特征包括局部运动特征；

B、获取待处理视频图像全局特征；

C、依据步骤A和步骤B得到的所述局部特征和所述全局特征对待处理视频图像中像素点进行分类，得到若干类别；

D、对步骤C得到的像素点归属的类别赋予校正参数；

E、利用步骤D得到的校正参数对步骤A得到的若干局部运动特征进行校正，得到最终的局部运动特征。

2.根据权利要求1所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于步骤A所述获取的局部运动特征包括像素点的运动自适应权值；步骤E所述的进行校正的局部运动特征为像素点的运动自适应权值，得到像素点的最终的运动自适应权值。

3.根据权利要求2所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于步骤A所述局部运动特征还包括表明像素点场间运动状态的像素点场间运动特征值，得到场间运动特征值的公式为：

Motion_field＝|(P(n，i-1，j)+P(n，i+1，j))/2-P(n+1，i，j)|；其中，Motion_field为像素点场间运动特征值；P为像素点亮度值；n为图像场按时间顺序的序号；i为像素点所在图像的行数；j为像素点所在图像的列数。

4.根据权利要求2或3所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于步骤A所述获取的局部特征还包括通过对像素点进行边缘检测而得到的像素点是否是边缘点的判断值。

5.根据权利要求4所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于所述边缘检测包括如下步骤：

1)获取待处理像素点所在场内若干相邻像素点间亮度的差值，所述相邻像素点的亮度值为确定值；待处理像素点所在场前一场或后一场内对应位置像素点与相邻像素点间亮度的差值，所述相邻像素点的亮度值为确定值；

2)取1)中获得的差值的最大值与预定值进行比较。

6.根据权利要求5所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于步骤B所述获取全局特征包括如下步骤：

(1)对待处理视频图像中选定像素点的运动自适应权值进行统计，设定一个阈值作为界限，分别统计出大于或大于等于阈值的像素点数量N_m和小于或小于等于阈值的像素点数量N_s；

(2)设定若干个数值区间，求出比值N_m/N_s，确定比值N_m/N_s所属的数值区间，将比值N_m/N_s所属特定数值区间作为全局特征。

7.根据权利要求6所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于步骤C所述分类的方法为决策树分类法。

8.根据权利要求6所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于获取全局特征步骤(1)所述选定像素点为边缘像素点。

9.根据权利要求8所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于步骤C所述分类的方法为决策树分类法。

10.根据权利要求9所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于步骤C所述分类是指依据得到的全局特征、运动自适应权值、边缘点的判断值以及场间运动特征值作为待处理像素点的分类依据进行分类，得到若干分类类别，将像素点归属于各分类类别。

11.根据权利要求9所述的引入全局特征分类的视频图像运动处理方法，其特征在于步骤D中所述校正采用的校正公式为：

                a’＝Clip(f(a，k)，m，n)；

其中a’为最终的运动自适应值；a为步骤A得到的运动自适应权值；k为步骤D中的分类参数；f(a，k)为以a和k为变量的二元函数；Clip()是截断函数，确保输出值在范围[m，n]之间。