一種視頻特效快速實(shí)現(xiàn)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種視頻特效快速實(shí)現(xiàn)方法，首先對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行高斯濾波，并利用當(dāng)前幀之前的n幀圖像建立背景的高斯混合模型，然后利用該模型獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，之后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法消除雜散的噪聲干擾；接著利用逐行掃描的辦法計(jì)算出所獲得的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的最小外接矩形，并對(duì)該最小外接矩形內(nèi)的圖像進(jìn)行特效處理；最后利用目標(biāo)區(qū)域內(nèi)外像素灰度值的區(qū)別來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而快速實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的特效處理。本發(fā)明的有益效果是：在極大提高視頻中隱私信息的保護(hù)速度的同時(shí)又避免造成處理過(guò)度，對(duì)于復(fù)雜的目標(biāo)區(qū)域可以實(shí)現(xiàn)快速的特效以達(dá)到較好信息保護(hù)；同時(shí)避免了復(fù)雜區(qū)域內(nèi)的計(jì)算比較，因而獲得了較快的速度。該方案速度快，效果好，且易于實(shí)現(xiàn)。
【專利說(shuō)明】一種視頻特效快速實(shí)現(xiàn)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明涉及一種視頻特效快速實(shí)現(xiàn)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)發(fā)展，攝像頭逐漸遍布了我們生活的各個(gè)角落，視頻也變得越來(lái)越普通。 因?yàn)橛辛艘曨l監(jiān)控的保護(hù)，使得人身、財(cái)產(chǎn)安全得到了很好的維護(hù)。視頻在提供給人們安全 和娛樂(lè)的同時(shí)，也可能暴露許多與個(gè)人隱私相關(guān)的信息；因此，在視頻中合理恰當(dāng)?shù)乇Ｗo(hù)個(gè) 人隱私顯得越來(lái)越重要。
[0003] 目前，視頻中對(duì)隱私信息的保護(hù)普遍采用特效處理方式，例如馬賽克、模糊等。一 般情況下，具體的實(shí)現(xiàn)方式是對(duì)于目標(biāo)區(qū)域首先選擇一個(gè)包含目標(biāo)區(qū)域的較大的矩形區(qū) 域，然后對(duì)這個(gè)矩形區(qū)域進(jìn)行特效處理，進(jìn)而起到視頻中隱私保護(hù)的目的。這種方式對(duì)于將 要保護(hù)的區(qū)域占據(jù)圖像比例較小且目標(biāo)區(qū)域比較集中時(shí)是有效的，如果將要保護(hù)的目標(biāo)區(qū) 域不規(guī)則并且所占圖像的比例較小而其外接矩形較大，此時(shí)按照常規(guī)的特效保護(hù)方式就會(huì) 造成隱私的過(guò)度保護(hù)現(xiàn)象，即許多非目標(biāo)的區(qū)域也"被"特效了，如何只對(duì)目標(biāo)所占據(jù)的區(qū) 域進(jìn)行特效處理，而對(duì)目標(biāo)沒(méi)有占據(jù)的區(qū)域不進(jìn)行特效處理，是一個(gè)值得探索的問(wèn)題。
[0004] 傳統(tǒng)的方法是逐個(gè)判斷某個(gè)像素是否在目標(biāo)區(qū)域之內(nèi)，如果在，則參與特效運(yùn)算， 如果不在，則不參與特效運(yùn)算；這種方法比較耗時(shí)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為解決以上技術(shù)上的不足，本發(fā)明提供了一種速度快，效果好，且易于實(shí)現(xiàn)的視頻 特效快速實(shí)現(xiàn)方法。
[0006] 本發(fā)明是通過(guò)以下措施實(shí)現(xiàn)的：
[0007] 本發(fā)明的一種視頻特效快速實(shí)現(xiàn)方法，包括以下步驟：
[0008] 步驟1，保存原始視頻并復(fù)制兩份視頻I和視頻II，然后對(duì)視頻I中的當(dāng)前幀圖像 進(jìn)行高斯濾波，并利用當(dāng)前幀圖像之前的η幀圖像建立背景的高斯混合模型；
[0009] 步驟2,利用背景差分思想和步驟1中建立的高斯混合模型獲得經(jīng)步驟1處理后 的視頻I中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域,將視頻I中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域和背景分別用白色和黑色像素來(lái)表 示，并采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法消除雜散的噪聲干擾；
[0010] 步驟3,利用逐行掃描的辦法計(jì)算出視頻I中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的最小外接矩形，并將 視頻II中與該最小外接矩形區(qū)域所對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行特效處理；
[0011] 步驟4,在視頻I中，白色像素均在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，以此為對(duì)照，對(duì)原始視頻進(jìn)行 最終處理，即選定原始視頻中與視頻I中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所在的白色像素對(duì)應(yīng)位置的原始像素， 將其替換為視頻II中與視頻I中白色像素對(duì)應(yīng)位置的經(jīng)過(guò)特效處理的像素。
[0012] 本發(fā)明的有益效果是：可以快速實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的特效處理，極大提高視頻中隱私 信息的保護(hù)速度的同時(shí)又避免造成處理過(guò)度，對(duì)于復(fù)雜的目標(biāo)區(qū)域可以實(shí)現(xiàn)快速的特效以 達(dá)到較好信息保護(hù)；同時(shí)避免了復(fù)雜區(qū)域內(nèi)計(jì)算比較，因而獲得了較快的速度。該方案速度 快，效果好，且易于實(shí)現(xiàn)。

【具體實(shí)施方式】 t〇〇13] 為了滿足視頻中隱私信息保護(hù)時(shí)的處理速度要求和避免造成過(guò)度處理現(xiàn)象，本發(fā) 明首先對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行高斯濾波，并利用當(dāng)前幀之前的η幀圖像建立背景的高斯混合模型， 然后利用背景差分法和該高斯混合模型獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，之后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法消除 雜散的噪聲干擾；然后利用逐行掃描的辦法計(jì)算出差分后所獲得的目標(biāo)區(qū)域的最小外接矩 形，接著將該最小外接矩形內(nèi)的圖像進(jìn)行馬賽克、模糊、雕塑、反色、素描、邊緣檢測(cè)、灰度 拉伸特效處理；然后利用了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)外像素灰度值的區(qū)別來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的快速特效， 該方法繞開(kāi)了隱式曲線的計(jì)算難題，極大提高了特效實(shí)現(xiàn)的效率。
[0014] 本發(fā)明的特效快速實(shí)現(xiàn)方法，包括以下步驟：
[0015] 步驟1，保存原始視頻并兩份視頻I和視頻II，然后對(duì)視頻I當(dāng)前幀進(jìn)行高斯濾 波，并利用當(dāng)前幀之前的η幀圖像建立背景的高斯混合模型；高斯濾波是一種信號(hào)濾波器， 其用途為用于信號(hào)的平滑處理。在圖像處理過(guò)程中噪聲是最大的問(wèn)題，因?yàn)檎`差會(huì)累計(jì)傳 遞等原因，大多圖像處理過(guò)程都會(huì)選擇對(duì)獲得的圖像進(jìn)行濾波，用于得到信噪比SNR較高 的圖像。高斯平滑濾波器對(duì)于抑制服從正態(tài)分布的噪聲非常有效。下面分別是3 X 3和5 X 5 兩個(gè)高斯濾波模板。
[0016]

【權(quán)利要求】
1. 一種視頻特效快速實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，保存原始視頻并復(fù)制兩份視頻I和視頻II，然后對(duì)視頻I中的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行 高斯濾波，并利用當(dāng)前幀圖像之前的η幀圖像建立背景的高斯混合模型； 步驟2,利用背景差分思想和步驟1中建立的高斯混合模型獲得經(jīng)步驟1處理后的視頻 I中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，將視頻I中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域和背景分別用白色和黑色像素來(lái)表示，并 采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法消除雜散的噪聲干擾； 步驟3,利用逐行掃描的辦法計(jì)算出視頻I中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的最小外接矩形，并將視頻 Π中與該最小外接矩形區(qū)域所對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行特效處理； 步驟4,在視頻I中，白色像素均在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，以此為對(duì)照，對(duì)原始視頻進(jìn)行最終 處理，即選定原始視頻中與視頻I中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所在的白色像素對(duì)應(yīng)位置的原始像素，將其 替換為視頻II中與視頻I中白色像素對(duì)應(yīng)位置的經(jīng)過(guò)特效處理的像素。
【文檔編號(hào)】H04N5/262GK104270580SQ201410510664
【公開(kāi)日】2015年1月7日 申請(qǐng)日期:2014年9月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月28日
【發(fā)明者】李金屏, 郭曉鵬, 蔣明敏, 郭艷麗, 李志明 申請(qǐng)人:濟(jì)南大學(xué)