[发明专利]一种融合处理有效信息并动态捕捉及预警方法

权利要求书

1.一种融合处理有效信息并动态捕捉及预警方法，其特征在于，所述融合处理有效信息并动态捕捉及预警方法为：通过图像在不同尺度空间中的特性和图像关键点的确立进行验证及采用SIFT算法，采用稀疏冗余模型算法进行图像增强进过滤掉视频图像中无用的信息或干扰信息、自动识别不同物体；分析抽取视频中关键有用信息，快速、准确得定位事故现场，判断监控画面中的异常情况；最后融合处理有效信息并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作。

2.如权利要求1所述的融合处理有效信息并动态捕捉及预警方法，其特征在于，采用SIFT算法自动运动匹配、噪声干扰处理及超分辨率方法，融合处理有效信息并提取相关特征进行动态捕捉及预警。

3.如权利要求1所述的融合处理有效信息并动态捕捉及预警方法，其特征在于，采用稀疏冗余模型算法进行图像增强的方法包括：

首先，原图像收到了加性高斯噪声的污染，则污染后的图像称之为退化图像，而图像恢复的过程是退化图像的逆过程，图像的退化模型即加性高斯噪声为：

g＝Hu+v；

g表示含噪图像，Hu表示原图像，v表示噪声；

则图像的恢复模型表示为：

u^=argminu||g-Hu||22;]]>

表示恢复图像，g表示含噪图像，Hu表示原图像；对恢复模型施加一个正则性约束；则恢复模型即变为变分模型：

u^=argminu||g-Hu||22+λR(u);]]>

表示恢复图像，g表示含噪图像，Hu表示原图像，R(u)即为正则项，该项是与图像的本身性质有关，利用稀疏冗余字典模型来描述R(u)，λ表示约束参数。

4.如权利要求1所述的融合处理有效信息并动态捕捉及预警方法，其特征在于，利用SIFT算法进行特征提取匹配方法为：建立尺度空间；检测空间中的极值点；确定关键点的位置；确定关键点的方向；确定关键点描述子，最终实现特征提取匹配。