一种结合帧间信息的视频盲复原方法

专利类型：发明专利

语言：中文

申请号：CN201611119552.X

申请日：20161207

发明人：龚卫国陈超越陈魏然李伟红

申请人：重庆大学

申请人地址：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号

公开日：20170531

公开号：CN201611119552.X

代理人：康海燕

代理机构：重庆华科专利事务所 50123

摘　　要：本发明是一种结合帧间信息的视频复原方法，属于视频图像处理技术领域。其核心是从视频编码中相邻帧之间的关联性出发，在模糊核估计和视频帧的非盲复原过程中均对该关联性加以利用和约束。首先对相邻两视频帧进行运动估计和补偿得到运动补偿帧；由于该帧具有清晰的边缘信息，对它进行预处理后结合到正则化模型中以实现视频帧模糊核的精确估计；最后对运动补偿帧和当前清晰帧之间的关系进行时域正则化约束，并用提出的时空正则化复原方法复原出清晰视频帧。实验表明本发明方法克服了传统单幅图像复原方法时域不连续的问题及时空体方法速度慢的问题，能够快速、有效地复原人为模糊和真实模糊视频序列，且对时间变化的模糊核具有较好的复原效果。

主权项：一种结合帧间信息的视频盲复原方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、采用分组策略，将待复原视频序列分为M组，每组N帧模糊帧，当前模糊帧B_n为第m组第n帧；初始时m＝1，n＝1；步骤二、利用图像复原方法对当前模糊帧B_n，n＝1进行复原，得到第一帧清晰图像L₁；并令n＝n+1；步骤三、估计当前模糊帧B_n与前一模糊帧B_n?1之间的运动向量，并利用该运动向量对前一复原清晰帧L_n?1进行运动补偿，得到运动补偿帧I_n；步骤四、对步骤三所得运动补偿帧I_n进行预处理得到I_P，由I_P和当前模糊帧B_n构造最小化正则化模型，然后对该最小化正则化模型进行求解得到模糊核K；步骤五、利用步骤三得到的运动补偿帧I_n和步骤四得到的模糊核K，采用时空正则化非盲复原方法对当前模糊帧B_n进行复原，得到当前复原帧L_n；步骤六、令n＝n+1；当n≤N时，重复步骤三到步骤五；当n＞N时，进入步骤七；步骤七、令m＝m+1；当m≤M时，并重复步骤二到步骤六；当m＞M时，循环结束；步骤八、对所有复原帧进行整合，得到清晰的视频图像。

关键词：

法律状态：

IPC专利分类号：H04N5/14;H04N5/21;G06T5/00;H04N5/14;H04N5/21;G06T5/00