[发明专利]一种视频图像时空特征点的提取方法

权利要求书

1.一种视频图像时空特征点的提取方法，其特征在于，所述方法包括：

基于视频图像中各像素点的灰度信息和运动信息得到所述视频图像的灰度运动函数；

将所述灰度运动函数与高斯函数的二阶微分进行卷积，并根据卷积结果构建所述视频图像的Hessian矩阵；

根据所述Hessian矩阵进行行列式运算，得到所述Hessian矩阵的行列式函数，并根据所述视频图像各像素点对应的行列式函数值，确定所述视频图像各像素点的响应值；

根据所述各像素点的响应值，按照非极大值抑制的方法，确定所述视频图像的时空特征点。

2.如权利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述基于视频图像中各像素点的灰度信息和运动信息得到所述视频图像的灰度运动函数的步骤包括：

基于所述视频图像中各像素点p的灰度信息f(p)和运动信息v_p，根据f'(p)＝f(p)+v_p，计算得到所述视频图像的灰度运动函数f'(p)。

3.如权利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述将所述灰度运动函数与高斯函数的二阶微分进行卷积，并根据所述卷积结果构建所述视频图像的Hessian矩阵包括：

将所述灰度运动函数f'(p)与所述高斯函数g(p,σ)的二阶微分进行卷积，构建Hessian矩阵所述Hessian矩阵中的各元素L表示所述高斯函数g(p,σ)的各二阶微分分别与所述灰度运动函数f'(p)的卷积结果，所述σ表示高斯函数g(p,σ)的尺度。

4.如权利要求3所述的提取方法，其特征在于，所述根据所述各像素点的响应值，按照非极大值抑制的方法，确定所述视频图像中的时空特征点的步骤包括：

比较同一尺度σ下，像素点与所述像素点在空间上相邻的像素点的响应值，若所述像素点的响应值为极大值，则比较所述像素点与相邻两个尺度邻域的像素点的响应值，若所述像素点的响应值为极值点，则确定所述像素点为所述视频图像中的时空特征点。

5.如权利要求1-4任一项所述的提取方法，其特征在于，所述根据所述Hessian矩阵进行行列式运算，得到所述Hessian矩阵的行列式函数，并根据所述视频图像各像素点对应的行列式函数值，确定所述视频图像各像素点的响应值包括：

运算所述Hessian矩阵中的元素，计算得到所述Hessian矩阵的行列式函数det(H)；

将各像素点p的行列式函数值det(H)的二范数确定为所述各像素点的响应值，所述行列式函数值det(H)的二范数为det(H_p)＝||det(H)||₂。

6.一种视频图像时空特征点的提取装置，所述装置包括处理器、存储器及通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现如下步骤：

基于视频图像中各像素点的灰度信息和运动信息得到所述视频图像的灰度运动函数；

将所述灰度运动函数与高斯函数的二阶微分进行卷积运算，并根据所述卷积运算的结果构建所述视频图像的Hessian矩阵；

根据所述Hessian矩阵进行行列式运算，得到所述Hessian矩阵的行列式函数，并根据所述视频图像各像素点对应的行列式函数值，确定所述视频图像各像素点的响应值；

根据所述各像素点的响应值，按照非极大值抑制的方法，确定所述视频图像的时空特征点。

7.如权利要求6所述的提取装置，所述处理器还用于执行所述存储器存储的程序，以实现基于所述视频图像中各像素点p的灰度信息f(p)和运动信息v_p，根据f'(p)＝f(p)+v_p，计算得到所述视频图像的灰度运动函数f'(p)。