[发明专利]一种基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法

说明书

本发明提供了一种基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法，读取原始序列中连续的n帧，中间一帧为当前待去雾及编码的帧，其他帧作为参考帧；将视频帧划分为若干互不重叠的宏块，遍历所有可能的运动矢量，利用运动矢量对当前帧的透射率图进行优化并去雾；利用同样的运动矢量对原始视频序列进行初始压缩编码；基于不同的运动矢量对应的去雾效果及编码性能决策当前帧与参考帧之间的最佳运动矢量，基于不同的宏块划分模式对应的去雾效果和压缩编码性能对宏块的划分模式进行最优化决策，确定宏块划分模式并得到该模式下相对应的运动矢量以及无雾视频序列，利用决策的宏块划分模式及相应的运动矢量，对去雾后的无雾视频序列进行最终的压缩编码。

技术领域

本发明涉及一种计算机视觉技术，特别是一种基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法。

背景技术

视频的数据信息在时间和空间上存在着很强的相关性，拥有大量的空域冗余信息和时域冗余信息。视频压缩编码技术是去除冗余信息、解决压缩问题的一种重要手段。与此同时，计算机视觉领域通常存在一种假设——观察者所处的大气层是透明的、清晰的。然而在人们的日常生活中，雾是一种很常见的现象，它给室外视频监控、视频标注、自动导航及目标跟踪等应用的实现都带来了困难。因此，对视频进行去雾处理、得到无雾的视频是非常有必要且有广阔应用场景的，例如，用于视频分析、视频压缩编码等。值得一提的是，对雾霾视频的去雾不仅是单纯地将雾霾去除，还要考虑去雾后视频的连续性、平滑性以及真实感等等。现有的视频压缩方法基本上没有对雾霾视频序列进行去雾处理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法，可以对对雾霾视频序列进行去雾及压缩编码。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法，包括以下步骤：

步骤1，每次读取原始雾霾视频序列中连续的n帧，中间一帧为当前待去雾及编码的帧，前后其他帧作为参考帧；

步骤2，将当前帧划分为若干相互不重叠的的宏块，对于每一个宏块，采用不同的划分模式将其进一步划分为更小的块；

步骤3，利用运动估计算法遍历所有可能的运动矢量，并利用运动矢量对当前帧的透射率图进行帧间一致性优化并基于大气散射模型对雾霾视频序列进行去雾；

步骤4，利用步骤3中对应的运动矢量对原始视频序列进行初始压缩编码；

步骤5，基于不同的运动矢量所对应的去雾效果及编码性能决策出当前帧与参考帧之间的最佳运动矢量；

步骤6，基于不同的宏块划分模式对应的去雾效果和压缩编码性能对宏块的划分模式进行最优化决策；

步骤7，确定宏块划分模式并得到该模式下相对应的运动矢量，基于运动矢量对雾霾视频进行帧间一致性去雾，利用决策的宏块划分模式及相应的运动矢量，对去雾后的无雾视频序列进行最终的压缩编码。

本发明将视频去雾霾和视频压缩编码相结合，提出一种基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法，在减少视频存储空间、视频传输带宽的同时，还能有效地将雾霾去除、削弱自然界天气条件对视频采集造成的不良影响。

下面结合说明书附图对本发明作进一步描述。

附图说明

图1是本发明的方法流程示意图。

图2是运动估计的宏块划分模式示意图。

图3是透射率帧间一致性优化示意图。

具体实施方式