[发明专利]一种基于视频数据的物像增强方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频数据处理技术领域，特别涉及一种基于视频数据的物像增强方法。

背景技术

如今，通过各种拍摄工具获取的视频数据越来越普遍，例如，除通过高性能、专业设备主动录制得到的视频节目之外，银行、商店、居民小区等场所的安全监控摄像存档数据，通过智能手机等便携设备进行“街拍”等活动得到的影像资料，也都不断被制造出来。并且，随着社会经济的发展和大众生活方式“数字化”和“媒体化”，视频数据量的增长速度也有越来越高的趋势。

尽管视频中包含了海量的数据，但由于拍摄设备以及条件的限制，通常感兴趣的目标在视频中的图像并不总是清晰、可分辨的。

因此，需要提供一种方法，能够从视频资料中提取目标人物或物体的影像信息。目前默认的方法是，用户使用裸眼从视频中挑选出较为清晰的一帧，然后将其保存成静态的图像，再借助其他软件，如Photoshop等进行后续的增强工作。由于没有可用的软件，现在还无法使用整段视频数据的全部信息复原用户感兴趣的图像。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于视频数据的物像增强方法。

本发明的基于视频数据的物像增强方法包括步骤：步骤1，将视频数据d的第k帧画面d_k中出现的物像作为物像模板T，其中该视频数据包含L帧，1≤k≤L；步骤2，在视频数据的每一帧画面中确定模板T的匹配位置，其中第i帧的匹配位置为(x_i，y_i)，T在d_k中的位置记为(x_k，y_k)，其中1≤i≤L；步骤3，获得L帧中每一帧的偏移量，其中第i帧的偏移量为s_i＝(x_i-x_k，y_i-y_k)，将视频数据的各帧按照其偏移量进行偏移；步骤4，判断偏移后的视频数据的质量指标是否能够达到预先设定的阈值，如果达到，则结束流程。

可选地，步骤2进一步包括：

步骤2.0，令i＝1；

步骤2.1，使用àtrous算法对T进行完全小波变换，得到第1至J阶尺度的小波系数w₁至w_J；

步骤2.2，使用àtrous算法对d_i进行1至J阶小波变换，得到第1至J阶尺度的小波系数v₁至v_J；

步骤2.3，令j＝1，执行：

步骤2.3.1，计算v_j与w_j的交叉相关系数矩阵c_j，记该矩阵的最大值为cmax_j；

步骤2.3.2，j＝j+1，然后重复步骤2.3.1；直到j＝J，继续下一步；

步骤2.4，从得到的J个cmax_j中寻找最大值cmax以及最大值对应的小波尺度j_m；

步骤2.5，确定c_jm中该最大值cmax出现的位置(x_i，y_i)，T在d_k中的位置记为(x_k，y_k)；

在步骤2.6，记第i帧的偏移量为s_i＝(x_i-x_k，y_i-y_k)；

步骤2.7，令i＝i+1，重复步骤2.1；直到i＝L。

可选地，步骤3进一步包括：