[发明专利]一种基于视频图像的微小位移放大方法

权利要求书

1.一种基于视频图像的微小位移放大方法，其特征在于，包括：

S1，接收监控视频图像；

S2，按照预设的尺寸，以参照标记点为中心获取参照区域，并以监控参照点为中心获取监控区域；再按预设的放大比例，对参照区域及监控区域进行放大后，获取视频图像中参照标记点与监控标记点的当前坐标；判断是否存储有参照标记点及监控标记点的初始坐标，若无，则将参照标记点与监控标记点的当前坐标作为初始坐标进行存储，若有则转到S3；

S3，根据参照标记点的当前坐标以及初始坐标，对坐标原点进行更新，使更新坐标原点后，参照标记点的坐标与初始坐标一致；

S4，根据更新后的坐标原点，得到监控标记点更新后的当前坐标，记为更新坐标；

S5，根据更新坐标及初始坐标，计算监控标记点的沉降数据。

2.根据权利要求1所述的基于视频图像的微小位移放大方法，其特征在于：还包括S11，按照预设的频率，对监控视频图像进行筛选，筛选出符合预设清晰度，且不存在预设干扰项的监控图像。

3.根据权利要求2所述的基于视频图像的微小位移放大方法，其特征在于：S11中，预设干扰项包括雾气，若所有监控视频图像均存在雾气，则给隧道端发送镜头除雾信号，隧道端接收到镜头除雾信号后对摄像头的镜头进行除雾；发送镜头除雾信号预设时间后，重新进行摄像头图像筛选，若仍所有监控视频图像均存在雾气，则给隧道端发送除雾信号，隧道端接收到隧道除雾信号后进行隧道除雾。

4.根据权利要求3所述的基于视频图像的微小位移放大方法，其特征在于：S11中，若第二预设时间内的监控视频图像始终存在雾气，则生成警报信号。

5.根据权利要求1所述的基于视频图像的微小位移放大方法，其特征在于：S2中，对参照区域及监控区域进行放大时，先获取待放大图像区域的灰度图，之后，对灰度图进行边缘检测，并根据检测结果将待放大图像划分为不包含边缘像素的非边缘区域，以及包含边缘像素的带边缘区域；采用不同的插值算法分别对非边缘区域和带边缘区域进行放大处理。

6.根据权利要求5所述的基于视频图像的微小位移放大方法，其特征在于：S2中，采用双线性插值算法计算非边缘区域中插值像素点的像素值；若带边缘区域中只有一个边缘像素，采用双线性插值算法计算带边缘区域中插值像素点的像素值时不使用该边缘像素；若带边缘区域中有两个边缘像素且两个边缘像素在同一方向上，则在该方向上采用线性插值算法计算带边缘区域中插值像素点的像素值；若带边缘区域中有两个边缘像素且所述两个边缘像素在对角线方向上，则先将插值像素点投影至所述对角线方向上，再判断插值像素点与投影点之间的距离是否小于预设的距离阈值，若插值像素点与投影点之间的距离小于给定的距离阈值，则插值像素点的像素值等于投影点的像素值，若插值像素点与投影点之间的距离不小于给定的距离阈值，则插值像素点的像素值等于最邻近的非边缘像素的像素值。

7.根据权利要求6所述的基于视频图像的微小位移放大方法，其特征在于：S2中，当带边缘区域中有两个边缘像素且所述两个边缘像素在同一方向上，在该方向上采用线性插值算法计算带边缘区域中插值像素点的像素值时，若两个边缘像素在同一水平方向，则插值像素点的像素值为水平方向的线性插值；若两个边缘像素在同一竖直方向，则插值像素点的像素值为竖直方向的线性插值。

8.根据权利要求1所述的基于视频图像的微小位移放大方法，其特征在于：S2中，对参照区域及监控区域进行放大时，采用双三次插值算法进行放大处理。