[发明专利]一种视频运动补偿方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种视频运动补偿方法，其特征在于，所述方法包括：

提取视频帧序列中两个相邻视频帧的前景目标和背景区域；

根据每两个相邻视频帧的所述前景目标的像素点信息，得到前景补偿数据，并根据每两个相邻视频帧的所述背景区域的像素点坐标变换参数得到背景补偿数据；

将所述前景补偿数据和所述背景补偿数据进行融合，得到目标补偿图像，并将目标补偿图像插入到两个相邻视频帧之间;

所述根据每两个相邻视频帧的所述前景目标的像素点信息，得到前景补偿数据，并根据每两个相邻视频帧的所述背景区域的像素点坐标变换参数得到背景补偿数据的步骤，包括：

获取所述前景目标的像素点信息和质心坐标，利用所述像素点信息和所述质心坐标对所述前景目标进行补偿，得到前景补偿数据；

利用每相邻两个视频帧内背景区域的特征点距离求解所述背景区域进行仿射变换的变换参数，基于所述变换参数对所述背景区域进行补偿，得到背景补偿数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取视频帧的前景目标的步骤，包括;

通过预先训练的前景提取模型从所述视频帧中提取所述前景目标，其中，所述前景提取模型为多尺度全卷积神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素点信息包括每个像素点的坐标和像素值，所述获取所述前景目标的像素点信息和质心坐标的步骤，包括：

获取所述前景目标每个像素点的坐标和像素值；

根据所述每个像素点的坐标和像素值计算得到所述前景目标的质心坐标；其中，计算所述质心坐标的公式为：

，

其中，X为质心在x轴方向上的坐标，为前景目标的第个像素点在x方向上的坐标，为所述第个像素点的像素值，Y为质心在y轴方向上坐标，为所述第个像素点在y方向上的坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述像素点信息和所述质心坐标对所述前景目标进行补偿，得到前景补偿数据的步骤，包括：

基于所述两个相邻视频帧中前景目标对应的所有边缘像素点的坐标和质心坐标进行欧几里得变换，得到第一欧氏距离值；

将每个所述第一欧氏距离值存储到对应的坐标数组，并根据全部坐标数组计算得到原始运动轨迹；

采用滤波器对所述原始运动轨迹进行平滑处理，得到平滑运动轨迹模型；

将所述前景目标对应的像素点信息输入所述平滑运动轨迹模型中，得到相邻两个视频帧的所述前景补偿数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用每相邻两个视频帧内背景区域的特征点距离求解所述背景区域进行仿射变换的变换参数的步骤，包括：

在所述背景区域中选择N个互不重叠的矩形区域作为匹配区域，N为正整数；

检测每个所述匹配区域中所有的特征点；

将所述两个相邻视频帧的特征点进行匹配，得到两个相邻视频帧之间对应的关联特征点组合，所述关联特征点组合包括所述两个相邻视频帧之间特征值相同的两个特征点；

根据每个所述关联特征点组合对应的第二欧氏距离值和汉明距离值从全部所述关联特征点组合中选择最优特征点组合；

求解两个相邻视频帧之间的所述最优特征点组合进行仿射变换的变换参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述关联特征点组合对应的第二欧氏距离值和汉明距离值从全部所述关联特征点组合中选择最优特征点组合的步骤，包括：

计算每个所述关联特征点组合内的两个特征点之间的第二欧氏距离值和汉明距离值；

从全部所述第二欧氏距离值中确定最小欧氏距离值R₁，并从全部所述汉明距离值中确定最小汉明距离值R₂；

将第二欧氏距离值不超过2*R₁且汉明距离值不超过2*R₂的关联特征点组合进行聚类分析，得到最优特征点组合。