專利名稱：一種基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地講，涉及視頻后處理隔行視頻信號向逐行視頻轉(zhuǎn)換中的一種基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法。
背景技術(shù)：
由于受到傳輸帶寬的限制，電視臺發(fā)送的電視信號都不是完整的圖像，而是將一個場景分成奇場和偶場兩個部分分時發(fā)送，這樣就產(chǎn)生隔行視頻信號。但是隨著數(shù)字信號處理技術(shù)的不斷發(fā)展和寬屏幕平板電視的出現(xiàn)，人們對電視顯示質(zhì)量的要求越來越高，電視臺發(fā)送的隔行信號在目前的高端平板電視上顯示就會出現(xiàn)嚴重的屏閃、鋸齒等嚴重問題。去隔行技術(shù)即隔行轉(zhuǎn)逐行技術(shù)正是為了解決隔行視頻信號和高端電視之間矛盾產(chǎn)生的。去隔行算法根據(jù)其所用濾波器的種類不同分為線性算法、非線性算法、運動補償 算法和運動自適應(yīng)算法。線性算法包括行復(fù)制、行平均等，去隔行后視頻圖像模糊并產(chǎn)生嚴重矩尺；非線性算法包括中值濾波和一些擬和算法；運動補償算法理論上是效果最好的，但是由于其算法復(fù)雜度高，硬件實現(xiàn)成本高等原因還沒有成為目前產(chǎn)品的主流方案；而基于運動自適應(yīng)的去隔行算法根據(jù)運動檢測得到的運動參數(shù)來選擇場內(nèi)插值或場間復(fù)制，是目前大多終端顯示產(chǎn)品選擇的去隔行方案。目前基于運動自適應(yīng)的去隔行算法最主要的核心內(nèi)容就是判斷當(dāng)前像素的運動和靜止狀態(tài)。對于運動和靜止的判斷往往都是通過對場間或者幀間差值與一個閾值進行比較得到，而這個閾值在很多方法中都是固定的，這樣在不同的場景中就容易造成運動檢測錯誤從而造成噪聲。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法，以實現(xiàn)閾值的自適應(yīng)，有利于正確判斷當(dāng)前像素的運動狀態(tài)，提高去隔行效
果O為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法，其特征在于，包括以下步驟(I)、獲取當(dāng)前像素點位置一組亮度分量場間差值；(2)、根據(jù)當(dāng)前像素點位置場間圖像子塊的亮度均值差，確定是否發(fā)生了場景變化；如果發(fā)生了場景變化，依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目，確定一組較低的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值，如果沒有發(fā)生場景變化，則依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目，確定一組較高的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值；其中，所述的依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目是指數(shù)目越大，對應(yīng)場間圖像子塊的閾值越?。?3)、將步驟(I)獲得的一組亮度分量場間差值與步驟(2)確定的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值進行比較，檢測得到當(dāng)前像素點的運動狀態(tài)。本發(fā)明的發(fā)明目的是這樣實現(xiàn)的本發(fā)明基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法，通過當(dāng)前像素點位置場間圖像子塊的亮度均值差來確定場景是否發(fā)生變化，然后根據(jù)場景是否發(fā)生變化，選擇依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目確定較低或較高的閾值，最后將像素點所在位置的亮度分量場間差值與步驟(3)確定的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值進行比較，檢測得到當(dāng)前像素點的運動狀態(tài)。本發(fā)明依據(jù)場景以及場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目來確定對應(yīng)場間圖像子塊的閾值，該閾值與當(dāng)前像素點所在視頻序列位置相適應(yīng)，即自適應(yīng)，因而對像素點的運動狀態(tài)判斷更加準確，克服了現(xiàn)有技術(shù)采用固定的一組場間圖像閾值與像素點所在位置的亮度分量場間差值進行比較，容易造成運動檢測錯誤從而造成噪聲的缺陷，提高了去隔行效果。


圖I是本發(fā)明基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法一具體實施方式
流程圖；·圖2是本發(fā)明中圖像分塊示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
進行描述，以便本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當(dāng)已知功能和設(shè)計的詳細描述也許會淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時，這些描述在這里將被忽略。圖I是本發(fā)明基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法一具體實施方式
流程圖。如圖I所示，在本實施例中，本發(fā)明基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法包括以下步驟I、亮度場間差值計算在本實施例中，本發(fā)明的亮度場間差值是基于4場視頻圖像輸入的。設(shè)標識Fn、Fn+1> Fm、Fn_2分別表示當(dāng)前場圖像、當(dāng)前場后一場圖像，當(dāng)前場前一場圖像、當(dāng)前場前面第二場圖像的亮度分量(Y 分量)。其中 Fn(i，j)，F(xiàn)n+1 (LjhFlri (i，j)，F(xiàn)n_2 (i，j)表示 Fn，F(xiàn)n+1，F(xiàn)n_1； Fn_2中的空間位置(i，j)處的像素值。亮度場間差值計算field_diffl2=|Fn(i, j)-Fn+1(i, j) I +1 Fn(i，j_l) _Fn+1 (i，j_l) I +1 Fn(i，j+1) _Fn+1 (i，j+1)field_diff23=|Fn(i, j)-Flri (i，j) +|Fn(i，j_l)-Flri (i，j_l) +|Fn(i，j+1)-Flri (i，j+1)field_diff02=|Fn(i, j)_Fn_2(i，j) +|Fn(i，j-l)_Fn_2(i，j_l) +|Fn(i，j+l)_Fn_2(i，j+1)field_diffl3= | Fn+1 (i, j) -Flri (i, j) | +1 Fn+1 (i, j_l) -Flri (i, j_l) | +1 Fn+1 (i, j+1) -Fn-i(i，j+1)以上是4個變量打61(1_(1丨€€12、打61(1_(1丨€€23、打61(1_(1丨€ )2、打61(1_(1丨€€13就表示了輸入的4場圖像在位置(i，j )處的亮度場間差值，其中f ieId_diff 12表示當(dāng)前場η與它后一場η+1之間的差值、field_diff23表示當(dāng)前場η與它前一場n-Ι之間的差值、field_diff02表示當(dāng)前場η與它前第二場之間η-2的差值、field_diff 13表示它后一場η+1和它前一場n-Ι之間的差值。經(jīng)過本步驟，獲取當(dāng)前像素點位置(i，j) 一組亮度分量場間差值field_diffl2、field_diff23, field_diff02,field_diffl3。2、運動檢測的自適應(yīng)閾值計算在計算完當(dāng)前像素點位置的場間差值后，就需要把這些差值和對應(yīng)的閾值進行比較判斷當(dāng)前像素點的運動或者靜止狀態(tài)。在現(xiàn)有技術(shù)中，在大多數(shù)去隔行方案中對于閾值都設(shè)置為一個固定值。但是由于視頻圖像場景的不同，導(dǎo)致人眼對應(yīng)運動和靜止的敏感程度也不同，所以本發(fā)明閾值計算方法是以視頻圖像的子塊統(tǒng)計為基礎(chǔ)，結(jié)合圖像場景進行自適應(yīng)的變化。201、圖像子塊的統(tǒng)計變量計算
在本發(fā)明中，要計算的圖像子塊的統(tǒng)計量包括該子塊的內(nèi)像素均值和場間對應(yīng)子塊存在差異像素的數(shù)目。將每場圖像按MXN的大小劃分為若干圖像子塊，其中M是圖像子塊的水平寬度，它的典型取值為16，N是子塊的垂直長度，它的典型取值為16，當(dāng)然也可以是其他大于10的值。如果輸入圖像的水平分辨率不能整除M時，一行的最后一個圖像子塊的水平寬度小于M，同理如果輸入圖像的垂直分辨率不能整除N時，一列的最后一個子塊的高度小于N，這樣如圖2所示。在本實施例中，圖像子塊的大小為16 X 16，即M、N的取值都為16。2011、圖像子塊內(nèi)像素均值計算計算每個子塊的亮度均值，下面是圖像Fn，F(xiàn)n+1，F(xiàn)n_1; Fn_2在位置(i，j)處的像素所在的子塊的亮度均值計算方法如下AYER^BlK,Σ/'
▲1.2 1 μqAVER^BLK,Σ凡_7] a—收η=# ψ·>ι(Μ}AVER Bl.K, ^,/)=-7^--7^ T/·. ( (/)以上表示分別是4場圖像中的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊的均值計算，例如AVER_BLKn(k，I)是當(dāng)前場圖像當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn(k，I)的均值，即BLKn(k，I)是位置(k, I)處MXN大小的圖像子塊，其中 k=int(i/M)，lintGVNhiKKliKKiLintC)表示向下取整運算。這里k*M〈p〈 ((k+1) *M_1) <ff, l*N〈q〈 ((1+1) *N_1) <H，其中 W 為一場圖像的寬度，H為一場圖像的高度。在本實施例中圖像的寬度W為1024，高度H為768。2012、對應(yīng)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目計算在本發(fā)明中，分別計算各場之間的對應(yīng)圖像子塊中存在差異像素的數(shù)目，即對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)，分別表示為
DIF_NUM0 (k, I)表示當(dāng)前場前面第二場圖像Fn_2的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn_2(k，I)與當(dāng)前場圖像當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn(k，I)內(nèi)部對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)；DIF_NUM1 (k, I)表示當(dāng)前場前面第一場圖像Flri的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKlri (k，I)與當(dāng)前場圖像當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn(k，I)內(nèi)部對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)；DIF_NUM2 (k, I)表示當(dāng)前場前面第一場圖像Flri的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKlri (k，I)與當(dāng)前場后面第一場圖像Fn+1的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn+1(k，l)內(nèi)部對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)；DIF_NUM3 (k, I)表示當(dāng)前場圖像Fn的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn(k，I)與當(dāng)前場后面第一場圖像Fn+1的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn+1(k，I)內(nèi)部對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)。
從上面的說明可以，看出只有當(dāng)對應(yīng)像素的差值大于設(shè)定閾值Threadl才表示兩個像素值是不同像素，這是為了防止一些細微噪聲的干擾。在本實施例中，閾值Threadl的取值范圍為40 80，而像素值的取值范圍為(Γ255。202、基于圖像子塊統(tǒng)計的閾值計算自適應(yīng)閾值就是要根據(jù)步驟201計算得到的圖像子塊統(tǒng)計量來計算，其步驟如下2021、計算場間圖像子塊的亮度均值差 aver_sub02 (k, I) = |AVER_BLKn_2(k, I)_AVER_BLKn(k, I)aver_subl2 (k, I) = | AVER_BLKn_! (k, I)-AVER_BLKn(k, I)aver_subl3 (k, I) = | AVER_BLKn_! (k, I) -AVER_BLKn+1 (k, I)aver_sub23 (k, I) = |AVER_BLKn(k, I)-AVER_BLKn+1 (k, I)2022、根據(jù)對應(yīng)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目計算下面4個系數(shù)coefO (k, I) =N/10. O- (DIF_NUM0 (k, I) / (10. 0*M))coefl (k, I) =N/10. 0_ (DIF_NUM1 (k, I) / (10. 0*M))coef2 (k, I) =N/10. O- (DIF_NUM2 (k, I) / (10. 0*M))coef3 (k, I) =N/10. O- (DIF_NUM3 (k, I) / (10. 0*M))2023、場景變化判斷在本實施例中，通過如下方法判斷是否發(fā)生了場景變化。如果發(fā)生場景變化，則場景變量scene_change為I,否則為O。如果場間圖像子塊的亮度均值差aver_sub02 (k, I)和aver_subl2 (k，l)同時小于閾值Thread2,并且場間圖像子塊的亮度均值差aver_subl3 (k, I)和aver_sub23 (k, I)同時大于閾值Thread3,則場景變量scene_change為1，否則場景變量scene_change為O。2024,4個對應(yīng)場間圖像子塊閾值的計算如果發(fā)生場景變化即場景變量scene_change為I,則對應(yīng)場間圖像子塊閾值為MD_THD0=60*coef0 (k, I)MD_THDl=40*coefl(k, I)MD_THD2=60*coef2 (k, I)
MD_THD3=40*coef3(k, I)如果沒有發(fā)生場景變化即場景變量scene_change為O,則對應(yīng)場間圖像子塊閾值為MD_THD0=max (100，(180*AVER_BLKn (k, I) / (768))) *coef0 (k, I)MD_THDl=max (60, (100*AVER_BLKn(k, I) / (768))) *coefl (k, I)MD_THD2=max (100，(180*AVER_BLKn(k, I) / (768))) *coef2 (k, I)MD_THD3=max (60，(100*AVER_BLKn (k, I) / (768))) *coef3 (k, I)以上閾值確定公式中，是根據(jù)1024X768的圖像確定的，具體實施過程中可以進行適當(dāng)調(diào)整。 3、運動靜止判斷方法在本實施例中，提出了一種新的運動靜止判斷方法，SP 301、如果滿足亮度分量場間差值field_diffl2〈場間圖像子塊閾值MD_THD1和亮度分量場間差值field_diff23〈場間圖像子塊閾值MD_THD3，并且亮度分量場間差值f ieId_dif f 13〈場間圖像子塊閾值MD_THD2，則當(dāng)前像素點運動狀態(tài)判斷為靜止，運動狀態(tài)變量mv_state=0,表示當(dāng)前像素點處于靜止狀態(tài),絕對運動狀態(tài)變量absmov=0,表示非絕對運動狀態(tài)；302、如果滿足亮度分量場間差值field_diff02〈場間圖像子塊閾值MD_THD0和亮度分量場間差值field_diffl3〈場間圖像子塊閾值MD_THD2，絕對運動狀態(tài)變量absmov=0，表示非絕對運動狀態(tài)，最終運動狀態(tài)需要根據(jù)相鄰像素的絕對運動狀態(tài)來進行進一步處理對當(dāng)前像素點左邊的8個像素點的絕對運動狀態(tài)變量absmov值進行累加得到變量left_mov_num,與當(dāng)前像素點相鄰的上一行正上方的15個像素點即正上方像素點以及正上方左右各7個像素點的絕對運動狀態(tài)變量absmov的值進行累加得到變量up_mov_num,如果變量left_mov_num>4并且變量up_mov_num>7則判斷為運動,運動狀態(tài)變量mv_state為1，否則，該像素點判斷為靜止狀態(tài)，運動狀態(tài)變量mv_state為O ;在本實施例中，閾值]\ _1'!101、]\ _1'!102、]\ _1'!103范圍為 50 300。303、如果步驟301和步驟302這個條件都不滿足，則該像素點判斷為運動，運動狀態(tài)變量mv_state為I,絕對運動狀態(tài)變量absmov=l,表示絕對運動狀態(tài)。通過以上步驟可以將當(dāng)前像素點的運動狀態(tài)檢測出來，由于檢測結(jié)果是依據(jù)場景變化、場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目決定，在場景變化以及場間圖像子塊差異像素數(shù)據(jù)較大時，選擇較小的閾值，場景沒有變化以及場間圖像子塊差異像素數(shù)據(jù)較小時選擇較大的閾值，使得后續(xù)的運動狀態(tài)判斷更加準確，提高了運動檢測的魯棒性，為隔行視頻的去隔行奠定了良好的基礎(chǔ)。同時，在本實施例中，運動狀態(tài)判斷還要根據(jù)當(dāng)前像素左邊和上邊像素的運動狀態(tài)進一步判斷當(dāng)前像素的運動狀態(tài)提高了運動判斷的準確性。盡管上面對本發(fā)明說明性的具體實施方式
進行了描述，以便于本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員理解本發(fā)明，但應(yīng)該清楚，本發(fā)明不限于具體實施方式
的范圍，對本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來講，只要各種變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些變化是顯而易見的，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護之列。
權(quán)利要求
1.一種基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法，其特征在于，包括以下步驟 (1)、獲取當(dāng)前像素點位置一組亮度分量場間差值； (2)、根據(jù)當(dāng)前像素點位置場間圖像子塊的亮度均值差，確定是否發(fā)生了了場景變化；如果發(fā)生了場景變化，依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目，確定一組較低的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值，如果沒有發(fā)生場景變化，則依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目，確定一組較高的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值； 其中，所述的依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目是指與數(shù)目越大，對應(yīng)場間圖像子塊的閾值越小； (3)、將步驟(I)獲得的一組亮度分量場間差值與步驟(2)確定的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值進行比較，檢測得到當(dāng)前像素點的運動狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的自適應(yīng)運動檢測方法，其特征在于，步驟(I)中，所述亮度分量場間差值為 field_diffl2= I Fn(i，j) -Fn+1 (i, j) I + I Fn(i, j_l) _Fn+1 (i, j_l) | + | Fn(i，j + 1) _Fn+1 (i,j+1) field_diff23= I Fn(i，j) -Fn^1 (i, j) | + | Fn(i, j_l) -Fn^1 (i, j_l) | + | Fn(i，j + 1) -Fn^1 (i,j+1) field_diff02= I Fn(i，j) -Fn_2 (i, j) I + I Fn(i, j_l) _Fn_2 (i, j_l) | + | Fn(i，j + 1) _Fn_2 (i,j+1) field_diffl3= I Fn+1 (i, j) -Fn^1 (i, j) I +1 Fn+1 (i, j_l) -Fn^1 (i, j_l) | + | Fn+1 (i, j+1) -Flri (i，j+1) 其中，field_diffl2、field_diff23、field_diff02、field_diffl3 分別表示在圖像在位置(i，j)處，當(dāng)前場η與它后一場η+1之間的亮度場間差值、當(dāng)前場η與它前一場η_1之間的亮度場間差值、當(dāng)前場η與它前第二場之間η-2的亮度場間差值、field_diffl3表示當(dāng)前場后一場η+1和當(dāng)前場前一場n-Ι之間的差值； Fn、Fn+1、Fm、Fn_2分別表示當(dāng)前場圖像、當(dāng)前場后一場圖像，當(dāng)前場前一場圖像、當(dāng)前場前面第二場圖像的亮度分量。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自適應(yīng)運動檢測方法，其特征在于，步驟(2)中，當(dāng)前像素點位置場間圖像子塊的亮度均值差為aver_sub02 (k, I) = | AVER_BLKn_2 (k, I) _AVER_BLKn(k, I)aver_subl2 (k, I) = | AVER_BLKn_! (k, I)-AVER_BLKn(k, I)aver_subl3 (k, I) = | AVEILBLKlri (k, I)-AVER_BLKn+1 (k, I)aver_sub23 (k, I) = | AVER_BLKn(k, I) -AVER_BLKn+1 (k, I) 其中 AVER#,/)-ττΙττΣ ΣΛ 式Pd、A VER _ BLL· 論 i(k, I) =^ F,, - i(p, q) AVER BLKn(kJ)=^—V TF (p,q)
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的自適應(yīng)運動檢測方法，其特征在于，步驟(2)中，根據(jù)當(dāng)前像素點位置場間圖像子塊的亮度均值差，確定是否發(fā)生了場景變化為 如果場間圖像子塊的亮度均值差aver_sub02 (k, I)和aver_subl2 (k, I)同時小于閾值Thread2,并且場間圖像子塊的亮度均值差aver_subl3 (k, I)和aver_sub23 (k, I)同時大于閾值Thread3,則場景變量scene_change為I,否則場景變量scene_change為O。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自適應(yīng)運動檢測方法，其特征在于，步驟(2)中，如果發(fā)生了場景變化，依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目，確定一組較低的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值，如果沒有發(fā)生場景變化，則依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目，確定一組較高的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值為 如果發(fā)生場景變化，則對應(yīng)場間圖像子塊閾值為MD_THD0=60*coef0(k, I)MD_THDl=40*coefl(k, I)MD_THD2=60*coef2(k, I)MD_THD3=40*coef3(k, I) 如果沒有發(fā)生場景變化，則對應(yīng)場間圖像子塊閾值為MD_THD0=max(100, ( 180*AVER_BLKn(k, I) / (768))) *coefO (k, I)MD_THDl=max (60，(100*AVER_BLKn(k, I) / (768))) *coefl (k, I)MD_THD2=max(100, (180*AVER_BLKn(k, I) /(768)))*coef2(k, I)MD_THD3=max (60，(100*AVER_BLKn (k, I) / (768))) *coef3 (k, I) 其中，4個系數(shù)為 coefO (k, I) =N/10. 0- (DIF_NUM0 (k, I) / (10. 0*M)) coefl (k, I) =N/10. 0- (DIF_NUM1 (k, I) / (10. 0*M)) coef2 (k, I) =N/10. 0- (DIF_NUM2 (k, I) / (10. 0*M)) coef3 (k, I) =N/10. 0- (DIF_NUM3 (k, I) / (10. 0*M)) DIF_NUM0(k, I)表示當(dāng)前場前面第二場圖像Fn_2的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn_2(k，I)與當(dāng)前場圖像當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn(k，I)內(nèi)部對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)； DIF_NUM1 (k, I)表示當(dāng)前場前面第一場圖像Flri的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKlri (k，I)與當(dāng)前場圖像當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn(k，I)內(nèi)部對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)； DIF_NUM2(k, I)表示當(dāng)前場前面第一場圖像Flri的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn^1 (k, I)與當(dāng)前場后面第一場圖像Fn+1的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn+1(k，l)內(nèi)部對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)；DIF_NUM3 (k, I)表示當(dāng)前場圖像Fn的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn(k，I)與當(dāng)前場后面第一場圖像Fn+1的當(dāng)前像素點位置的圖像子塊BLKn+1(k，I)內(nèi)部對應(yīng)像素差值大于設(shè)定閾值Threadl的像素個數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的自適應(yīng)運動檢測方法，其特征在于，步驟(3)中，將步驟(I)獲得的一組亮度分量場間差值與步驟(2)確定的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值進行比較，檢測得到當(dāng)前像素點的運動狀態(tài)為 .301、如果滿足亮度分量場間差值field_diffl2〈場間圖像子塊閾值MD_THD1和亮度分量場間差值field_diff23〈場間圖像子塊閾值MD_THD3，并且亮度分量場間差值field_diffl3〈場間圖像子塊閾值MD_THD2，則當(dāng)前像素點運動狀態(tài)判斷為靜止，運動狀態(tài)變量mv_state=0,表示當(dāng)前像素點處于靜止狀態(tài),絕對運動狀態(tài)變量absmov=0,表示非絕對運動狀態(tài)； .302、如果滿足亮度分量場間差值field_diff02〈場間圖像子塊閾值MD_THD0和亮度分量場間差值f ieId_dif f 13〈場間圖像子塊閾值MD_THD2，絕對運動狀態(tài)變量absmov=0，表示非絕對運動狀態(tài)，最終運動狀態(tài)需要根據(jù)相鄰像素的絕對運動狀態(tài)來進行進一步處理 對當(dāng)前像素點左邊的8個像素點的絕對運動狀態(tài)變量absmov值進行累加得到變量left_m0V_num，與當(dāng)前像素點相鄰的上一行正上方的15個像素點即正上方像素點以及正上方左右各7個像素點的絕對運動狀態(tài)變量absmov的值進行累加得到變量up_mov_num,如果變量left_mov_num>4并且變量up_mov_num>7則判斷為運動,運動狀態(tài)變量mv_state為1，否則，該像素點判斷為靜止狀態(tài)，運動狀態(tài)變量mv_state為O ; 在本實施例中，閾值]\ _1'冊1、]\ _1'冊2、]\ _1'冊3范圍為50 300。
.303、如果步驟301和步驟302這個條件都不滿足，則該像素點判斷為運動，運動狀態(tài)變量mv_state為I,絕對運動狀態(tài)變量absmov=l,表示絕對運動狀態(tài)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖像分塊統(tǒng)計的自適應(yīng)運動檢測方法，通過當(dāng)前像素點位置場間圖像子塊的亮度均值差來確定場景是否發(fā)生變化，然后根據(jù)場景是否發(fā)生變化，選擇依據(jù)場間圖像子塊存在差異像素的數(shù)目確定較低或較高的閾值，最后將像素點所在位置的亮度分量場間差值與確定的對應(yīng)場間圖像子塊的閾值進行比較，檢測得到當(dāng)前像素點的運動狀態(tài)。本發(fā)明中場間圖像子塊的閾值與當(dāng)前像素點所在視頻序列位置相適應(yīng)，即自適應(yīng)，因而對像素點的運動狀態(tài)判斷更加準確，克服了現(xiàn)有技術(shù)采用固定的一組場間圖像閾值與像素點所在位置的亮度分量場間差值進行比較，容易造成運動檢測錯誤從而造成噪聲的缺陷，提高了去隔行效果。
文檔編號H04N7/01GK102946505SQ201210476789
公開日2013年2月27日 申請日期2012年11月22日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月22日
發(fā)明者劉成強, 劉強, 樊鵬 申請人:四川虹微技術(shù)有限公司