[发明专利]一种基于相关滤波的视频帧间快速运动估计方法

说明书

本发明公开了一种基于相关滤波的视频帧间快速运动估计方法。该方法首先对基准帧和参考帧进行预处理，通过进行对数变换提高图像对比度，其次将基准帧划分成大小相等的网格，依次提取基准块Bsubgt;cur/subgt;，在参考帧中依据基准块的对应位置提取参考区域，并从中依次提取参考块，通过相关滤波计算运动矢量。本发明能显著提高传统运动估计方法的鲁棒性，可以克服传统运动估计方法对于非刚性运动无法准确获取运动矢量的缺陷，并通过改进搜索策略降低运算复杂度。

技术领域

本发明属于数字视频图像处理与显示技术领域，具体涉及一种基于相关滤波的视频帧间快速运动估计方法。

背景技术

随着视频处理技术的不断发展与人们对视频显示质量要求的不断提高，高刷新率的超高清显示设备已经实现了广泛的普及和应用。运动估计作为视频处理技术的核心模块，负责追踪视频帧内所有物体的运动情况。其主要采用高效的块匹配模式，即将基准帧以一定粒度分割为互不交叠的基准块，并以这些基准块为基准，在其参考帧对应块位置的一定范围内寻找其最佳匹配块。块匹配方法主要有两种：全搜索与快速运动估计。全搜索需要遍历搜索范围内的所有位置来找到最匹配的运动向量，从而导致极大的计算量。因此诸多快速运动估计算法被提出来，通过一定的规则只比较一些关键的候选位置，从而极大的降低运算量。然而这些快速运动估计算法容易获得局部最优解，获取的运动矢量的准确度不如全搜索。因此现在的运动估计算法需要在计算资源和计算准确度之间进行权衡。现有的运动估计算法通常使用绝对差值和(SAD)作为损失函数，SAD计算基准块和搜索块中对应位置像素差值的绝对值和，若两帧中发生非刚性变换(如：缩放、旋转、仿射等)或发生较大位移，使用SAD作为损失函数的运动估计方法往往会获得错误的运动矢量。与此同时，现实世界中的图像常常存在对比度低、场景复杂等问题，这些问题都进一步对运动估计算法提出了挑战。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于相关滤波的视频帧间快速运动估计方法。该方法利用相关滤波作为损失函数，通过对输入图像进行对数转换提高对比度，通过改进搜索步骤降低计算量，实现了更为准确且快速的运动估计。

本发明采用如下技术方案来实现的：

一种基于相关滤波的视频帧间快速运动估计方法，该方法首先对原始视频流中提取出的基准帧和参考帧进行预处理，通过进行对数变换提高图像对比度，其次将基准帧划分成大小相等的网格，依次提取基准块B_cur，在参考帧中依据基准块的对应位置提取参考区域，并从中依次提取参考块，通过相关滤波计算运动矢量。

本发明进一步的改进在于，该方法具体包括如下实现步骤：

5)从原始视频流中依次提取出基准帧和参考帧，对基准帧和参考帧分别进行预处理；

6)从预处理后的基准帧和参考帧中依次提取基准块B_cur和搜索区域；

7)依照搜索流程将基准块B_cur和搜索区域中对应搜索块转到频域中，通过相关滤波计算相关性；

8)找出相关性最大的点的坐标(x,y)，取坐标(x,y)与搜索区域中心点的位移为运动矢量。

本发明进一步的改进在于，步骤1)的具体实现方法如下：

101)从视频流中依次提取出基准帧和参考帧，将视频流的当前帧作为基准帧，下一帧作为参考帧；

102)对基准帧和参考帧分别进行对数变化，用以提高图像的对比度。

本发明进一步的改进在于，步骤2)的具体实现方法如下：

201)将基准帧划分成数个大小相等且互不交叠的矩形，依次令矩形为基准块B_cur；

202)将参考帧中对应位置及以对应位置为中心，以s为半径的块形区域作为搜索区域，其中对搜索区域超过参考帧大小的部分进行补0。