[发明专利]一种视频图像扭曲自动检测方法

权利要求书

1.一种视频图像扭曲自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1:通过摄像头采集连续的三张图像；

步骤S2:对三张图像进行特征检测，提取图像特征点，计算其特征向量并进行归一化处理；

步骤S3:根据得到的特征向量，将三张图像特征点进行匹配，获取匹配特征点；根据第一张图像和第二张图像特征点位置计算匹配特征点的光流，同时根据第二张图像和第三张图像的特征点位置计算匹配特征点的光流，以此获取连续两张图像匹配特征点的光流；

所述计算匹配特征点的光流具体方法为：遍历两张图像所有的匹配特征点对，计算匹配特征点在两张图像中的x和y方向的位移向量，即为特征点的光流；

步骤S4:遍历步骤S3中所有匹配特征点，计算匹配特征点间的光流差值，给定光流阈值，若光流差值大于光流阈值，则认为视频图像存在扭曲，否则进入步骤S5；

步骤S5:将三张待检测图像分为相同的多个设定同一大小的图像片，根据第一张图像和第二张图像相同图像片计算图像片中每个像素点的光流，同时根据第二张图像和第三张图像相同图像片计算图像片中每个像素点的光流，以此获取连续两张图像中对应图像片中每个像素点的光流；

步骤S6:遍历步骤S5中所有对应的图像片，计算图像片中每个对应像素点的光流差值，给定光流阈值，若光流差值大于给定光流阈值，则认为视频图像存在扭曲，否则进入步骤S7；

步骤S7:遍历步骤S5中所有对应的图像片，根据图像片中像素点光流计算每个像素点的运动方向并计算图像片的主方向，若图像片中像素点方向较多且差异较大，或存在多个主方向，则认为视频图像存在扭曲，否则认为视频图像正常，以此实现视频图像扭曲自动检测。

2.根据权利要求1所述的一种视频图像扭曲自动检测方法，其特征在于：所述步骤S2具体为：

步骤S21:依次输入待检测图像；

步骤S22:提取图像利于跟踪的特征点，即GFTT特征；

步骤S23:对每个特征点取8*8邻域，每个8*8邻域再分成16个2*2邻域，在每个2*2邻域上生成一个8方向向量种子，则每个特征点可以计算出一个16*8＝128维的特征向量；

步骤S23:对特征向量进行归一化处理，以消除外界干扰因素的影响。

3.根据权利要求1所述的一种视频图像扭曲自动检测方法，其特征在于：所述步骤S3具体为：

步骤S31:根据步骤S2得到三张图像中每个特征点的特征向量；

步骤S32:遍历第一张图像的所有特征向量，计算每个特征向量与第二和第三张图像特征向量间的差值，给定向量差阈值，若差值小于给定阈值，则认为是匹配特征点；

步骤S33:采用步骤S32的计算方法，计算第二张图像和第三张图像的匹配特征点，得到三张图像的所有匹配特征点；

步骤S34:根据第一张图像和第二张图像特征点位置计算匹配特征点的光流，并根据第二张图像和第三张图像的特征点位置计算匹配特征点的光流，以此获取连续两张图像匹配特征点的光流。

4.根据权利要求1所述的一种视频图像扭曲自动检测方法，其特征在于：所述步骤S7具体为：

步骤S71:遍历图像片的每个像素点，获取每个像素点的光流，获取图像的位移向量；

步骤S72:根据位移向量获取像素点的运动方向，计算方向角度angle；

步骤S73:将0-180度分为18个方向，每个方向为10度，即0-10，10-20，…170-180，若方向角度angle大于180，则angle＝angle-180，根据方向角度angle划分其所属的方向范围，统计每个方向范围内的像素点数目，数目最多的方向范围即为主方向；

步骤S74:若步骤S73中的主方向数目存在多个，或者像素点间的运动方向数目较多且差异较大，则认为视频图像存在扭曲，打乱了原来的规则有序运动。