[发明专利]一种基于块匹配的运动检测及降低错误率的方法

权利要求书

1.一种基于块匹配的运动检测及降低错误率的方法，其特征在于，主要包括以下步骤：

(A)：获取图像序列，包括t-1时刻、t时刻的帧图像；

(B)：对t-1时刻与t时刻的帧图像进行块匹配算法，找出每个block的运动向量；

(C)：对t-1时刻到t时刻的向量进行异常点检测，并予以修正；

(D)：对修正后的图像中的向量进行聚类。

2.根据权利要求1所述的一种基于块匹配的运动检测及降低错误率的方法，其特征在于，所述的步骤B的具体步骤如下：

(1)对步骤A中提取的视频图像中的t-1时刻、t时刻的图像进行分割成M*N的宏块；

(2)根据使SAD算法的值最小的准则，在t-1帧或t帧中在给定的搜索范围内找出与当前块最相似的块，即匹配块：

SAD(v_x，v_y)＝Σ_(x，y)∈B|I_t-1(x，y)-I_t(x+v_x，y+v_y)|     (1)

其中I_t(x+v_x,y+v_y)为t时刻的帧图像在(x+v_x,y+v_y)位置的灰度值，I_t-1(x,y)为t-1时刻的帧图像位于(x,y)位置的灰度值，v_x与v_y是向量的横坐标与纵坐标，B为图像的搜索范围；

(3)根据匹配块与当前块的相对位置计算出运动位移，所得运动位移即为当前运动块的运动矢量，计算出每个宏块的运动向量vector(x，y)＝(v_x，v_y)，其中v_x与v_y是向量的横坐标与纵坐标。

3.根据权利要求1所述的一种基于块匹配的运动检测及降低错误率的方法，其特征在于，所述的步骤C的具体步骤如下：

(1)假设当前向量为v₀向量，根据v₀向量周围的八个向量判断确定v₀向量是否为异常向量，判断标准为式(2)：

D₀>D_m     (2)；

其中D₀＝||v_o-v_m||即v₀与周边向量的均值v_m之差的模，|即v₀的周边向量与v_m的差的模的均值，其中

若不符合(2)式的判断标准，则根据公式(3)、(4)、(5)来对属于异常向量的运动向量进行修正，得到修正后的v_oc；

D0c=Σi=18(Di-Dm)DiΣi=18(Di-Dm)]]>

D0c2=(xm+a2)2+(ym+a2)2---(4)]]>

voc=(xm+a2,ym+a2)---(5)]]>

其中(3)式中D_0C为修正后的D₀，(4)式中的为修正后的D_0C与D₀的偏差在横坐标与纵坐标上的偏移量，(5)式的v_0C为修正后的向量v₀。

4.根据权利要求1所述的一种基于块匹配的运动检测及降低错误率的方法，其特征在于，所述的步骤D的具体步骤如下：

(1)前景与后景宏块的移动距离是不同的，前景是运动物体，所以移动的向量长度相对较长

|MV→|object>|MV→|background---(6)]]>

其中为前景物体的运动向量的模，为背景中的运动向量的模。

找到图中最长向量并将其所在的搜索范围s1设为前景；

(2)以s1的边界上的向量为中心，若以边界上的向量为中心的搜索范围内所有向量长度与中心向量存在以下关系，则将该搜索范围设定为前景s2：

其中为搜索区域的中心向量，为搜索区域内除了中心向量以外的其他向量，为中心向量及其周围的八个向量的长度的平均长度；

(3)重复上述过程直到无法继续扩张为止；

(4)在图片剩余的向量中寻找新的并且重复上述过程。