一种用于视频图像的智能处理方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种用于视频图像的智能处理方法。

背景技术：

1、由于高速运动时动作的速度非常快，在高速运动中拍摄的视频容易出现图像模糊和抖动的情况，可以使用光流法来对视频图像进行处理，从而使动作更加清晰和流畅。

2、在利用光流法对视频图像进行处理之前，需要先对视频图像进行去噪，但是相邻帧图像之间的变化不仅受到噪声的影响，还受到运动产生的位移的影响，所以利用高斯滤波对视频图像进行去噪时，会将运动位移导致发生灰度变化的像素点误判为噪声并进行滤除，导致视频图像中的关键像素点缺失或者被过度平滑，使得在利用光流法确定去噪后的视频图像的光流区域时，像素点无法准确对应。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供一种用于视频图像的智能处理方法，所述方法包括：

2、获取视频中的每帧图像在不同角度的灰度共生矩阵，根据不同角度的灰度共生矩阵计算相邻两帧图像的关联程度；根据关联程度获得所有相邻两帧图像中的相邻两帧待处理图像；

3、对相邻两帧待处理图像中的每帧待处理图像进行分块，将两帧待处理图像的图像块进行两两不重复组合，获得相邻两帧待处理图像的所有图像块组合方式；

4、根据关联程度和灰度值差异计算相邻两帧待处理图像的整体信噪比差异程度；根据整体信噪比差异程度，计算相邻两帧待处理图像的每种图像块组合方式的优选程度，根据优选程度获得相邻两帧待处理图像的最优图像块组合方式；

5、根据最优图像块组合方式中每个图像块组合的第一个图像块的特征对第二个图像块进行去噪，获得去噪后的图像块组成的去噪后的图像。

6、进一步地，所述相邻两帧图像的关联程度的计算公式如下：

7、

8、式中，表示第z帧图像和第z+1帧图像的关联程度，第z帧图像和第z+1帧图像是相邻两帧图像，z取遍[1,n-1]范围内的所有整数，n表示视频中包含的所有帧图像的数量，表示第z帧图像在角度的灰度共生矩阵的对比度，取遍{0,45,135,180}中的所有角度，表示第z+1帧图像在角度的灰度共生矩阵的对比度，表示第z帧图像在角度的灰度共生矩阵中灰度级i和灰度级j构成的点对(i,j)的频率，表示第z+1帧图像在角度的灰度共生矩阵中灰度级i和灰度级j构成的点对(i,j)的频率，表示以自然常数为底的指数函数。

9、进一步地，所述第z帧图像在角度的灰度共生矩阵的对比度的计算公式为：。

10、进一步地，所述计算相邻两帧待处理图像的整体信噪比差异程度，包括的具体步骤如下：

11、将第一方差和第二方差的差值的绝对值与相邻两帧待处理图像的关联程度的乘积，作为相邻两帧待处理图像的整体信噪比差异程度，其中，第一方差是第r帧待处理图像中所有像素点的灰度值的方差，第一方差是第r+1待处理帧图像中所有像素点的灰度值的方差。

12、进一步地，所述相邻两帧待处理图像的每种图像块组合方式的优选程度的计算公式如下：

13、

14、式中，表示第r帧待处理图像和第r+1帧待处理图像的第t种图像块组合方式的优选程度，第r帧待处理图像和第r+1帧待处理图像是相邻两帧待处理图像，r取遍[1,r]范围内的所有整数，r表示所有相邻两帧待处理图像的数量，表示第r帧待处理图像和第r+1帧待处理图像的第t种图像块组合方式中第m个图像块组合的信噪比差异程度，表示第r帧待处理图像和第r+1帧待处理图像的整体信噪比差异程度，表示第r帧待处理图像和第r+1帧待处理图像的第t种图像块组合方式中第m个图像块组合的运动幅度，表示第r帧待处理图像和第r+1帧待处理图像的第t种图像块组合方式中所有图像块组合的运动幅度的均值，表示以自然常数为底的指数函数。

15、进一步地，所述图像块组合的信噪比差异程度的获取方法如下：

16、第m个图像块组合的信噪比差异程度是指：第m个图像块组合中两个图像块中所有像素点的灰度值的方差的差值的绝对值。

17、进一步地，所述图像块组合的和运动幅度的获取方法如下：

18、第m个图像块组合的运动幅度是指：第m个图像块组合中两个图像块的左上角的像素点之间的欧式距离。

19、进一步地，所述根据最优图像块组合方式中每个图像块组合的第一个图像块的特征对第二个图像块进行去噪，包括的具体步骤如下：

20、对于最优图像块组合方式中第m个图像块组合中的第一个图像块，计算图像块中所有像素点的灰度值的均值，将每个像素点的灰度值与均值的差值作为每个像素点的标准化灰度值，计算图像块中所有像素点的标准化灰度值的标准差；根据图像块的标准差获得高斯滤波核，根据高斯滤波核对最优图像块组合方式中第m个图像块组合中的第二个图像块进行滤波操作，获得去噪后的第二个图像块。

21、进一步地，所述获取视频中的每帧图像在不同角度的灰度共生矩阵，包括的具体步骤如下：

22、将[0,255]范围内的所有灰度值均分为16个灰度级，根据灰度级获得每帧图像在0度、45度、135度、180度共4种角度的灰度共生矩阵，灰度共生矩阵为16阶方阵。

23、进一步地，所述获得所有相邻两帧图像中的相邻两帧待处理图像，包括的具体步骤如下：

24、将所有相邻两帧图像中关联程度大于预设阈值y的相邻两帧图像记为相邻两帧待处理图像。

25、本发明的技术方案的有益效果是：本发明通过计算相邻两帧待处理图像的每种图像块组合方式的优选程度，根据优选程度获得相邻两帧待处理图像的最优图像块组合方式，使得最优图像块组合方式中每个图像块组合中的两个图像块代表运动主体上相同位置，因此，能够根据第一个图像块的特征对第二个图像块进行去噪，去噪效果更好，保留处在运动状态的图像信息的细节，提高后续光流法处理视频图像的准确性。

技术特征：

1.一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述相邻两帧图像的关联程度的计算公式如下：

3.根据权利要求2所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述第z帧图像在角度的灰度共生矩阵的对比度的计算公式为：。

4.根据权利要求1所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述计算相邻两帧待处理图像的整体信噪比差异程度，包括的具体步骤如下：

5.根据权利要求1所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述相邻两帧待处理图像的每种图像块组合方式的优选程度的计算公式如下：

6.根据权利要求5所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述图像块组合的信噪比差异程度的获取方法如下：

7.根据权利要求5所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述图像块组合的和运动幅度的获取方法如下：

8.根据权利要求1所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述根据最优图像块组合方式中每个图像块组合的第一个图像块的特征对第二个图像块进行去噪，包括的具体步骤如下：

9.根据权利要求1所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述获取视频中的每帧图像在不同角度的灰度共生矩阵，包括的具体步骤如下：

10.根据权利要求1所述的一种用于视频图像的智能处理方法，其特征在于，所述获得所有相邻两帧图像中的相邻两帧待处理图像，包括的具体步骤如下：

技术总结
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于视频图像的智能处理方法，包括：根据不同角度的灰度共生矩阵计算相邻两帧图像的关联程度，根据关联程度获得相邻两帧待处理图像，将两帧待处理图像的图像块进行两两不重复组合，获得所有图像块组合方式，根据整体信噪比差异程度计算每种图像块组合方式的优选程度，获得相邻两帧待处理图像的最优图像块组合方式，根据最优图像块组合方式中每个图像块组合的第一个图像块的特征对第二个图像块进行去噪，获得去噪后的图像块组成的去噪后的图像。本发明的去噪效果更好，保留处在运动状态的图像信息的细节，提高后续光流法处理视频图像的准确性。

技术研发人员：梁堃,邝峰然,严伟力
受保护的技术使用者：深圳市悦道科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8