[发明专利]一种基于结合块匹配和密集逆向搜索的视频测流方法及装置

权利要求书

1.一种基于结合块匹配和密集逆向搜索的视频测流方法，其特征是，包括以下过程：

将视频流中每帧图像转换为灰度图；

获取测速线的起点和终点，根据测速线起点和终点确定测速线上块区域中心点及对应的块区域；

基于密集逆向搜索算法计算相邻帧之间块区域中每个像素点的帧间位移，并取平均值作为相邻帧之间块区域的帧间位移；

计算视频流中所有相邻帧之间块区域的帧间位移的平均值作为块区域的帧间位移；

根据块区域的帧间位移，计算获得测速线上块区域中心点的流速；

所述根据测速线起点和终点确定测速线上块区域中心点及对应的块区域，包括：

根据测速线的起点和终点坐标，对测速线在图像上x方向的距离和y方向的距离都等分成同样的小段，以测速点起点的坐标值依次分别在x方向上加上每一小段的距离和在y方向上加上每一小段的距离，作为块区域的中心点x，y)存放到数组中；对于任一块区域中心点(x，y)，对应的块区域为(x-r:x+r，y-r:y+r)，其中r为分段后每一小段的x方向上距离的一半和y方向上距离的一半两者中绝对值取整较大者。

2.根据权利要求1所述的一种基于结合块匹配和密集逆向搜索的视频测流方法，其特征是，所述分段采取等分原则，分段数目由断面数据的个数确定。

3.根据权利要求1所述的一种基于结合块匹配和密集逆向搜索的视频测流方法，其特征是，所述基于密集逆向搜索算法计算相邻帧之间块区域中每个像素点的帧间位移，包括：

(1)令当前帧的块区域为I_t，下一帧的块区域为I_t+1，并以θ_sd为尺度金字塔下采样系数分别对I_t和I_t+1构建尺度金字塔，分别表示为I_t¹，I_t²......I_t^L和I_t+1¹，I_t+1²......I_t+1^L；在顶层金字塔以全0位移初始化一个和顶层块区域相同大小的密集流场U_L+1，从顶层往底层进行迭代在金字塔每一层s上进行以下步骤：

1)令模板T_s为金字塔s层里的一个区域，模板大小为(θ_s*θ_s)，在上用I_t分成的均匀的小块区域初始化并得到每个小块区域的中心点，且每个小块区域的大小为模板T_s的大小，模板T_s可以是任意一个小块区域；

2)用第s+1层得到的密集流场U_s+1来初始化每个小块区域中心点的位移量u_i，init，如公式(1)所示：

u_i，init＝U_s+1(x/θ_sd)*θ_sd (1)

其中，x为小块区域中心点的坐标；

3)对中每个小块区域i都进行快速逆向搜索，令当前被处理的小块区域i为模板T_s，单次快速逆向搜索的过程为：利用梯度下降法在区域中搜索与模板T_s最匹配的子窗口，即找到位移u_i(v，w)使得模板T_s和在子窗口上的差异平方和最小化，如公式(2)所示：

最小化这个量是非线性的，使用逆LK算法对其进行迭代优化，其中包括：

(a)通过对块区域进行提取和双线性插值找到一个向量Δu，如公式(3)所示：

(b)更新u_i＝u_i+Δu；

4)产生密集流场，其中包括：

(a)若对于3)中更新的u_i有||u_i，init-u_i||₂超过了模板T_s的大小θ_s，则将u_i都重新设定为u_i，init；

(b)产生密集流场U_s，如公式(4)所示：

其中，λ_i，x为中小块区域i与中以x为中心和小块区域同大小区域的重叠度，当且仅当二者完全重叠时λ_i，x＝1，N_s为小块区域数目，d_i(x)和Z的含义见公式(5)(6)，T_s和小块区域i为相同区域：

(2)对(1)中经过迭代计算得到的顶层的密集流场U_L按照下采样系数θ_sd再进行上采样得到最终的密集流场U，此密集流场U中的数据即为块区域中每个像素点的帧间位移。