[发明专利]基于几何代数的视频分析处理的统一模型建模方法与装置

说明书

本发明适用于视频图像领域，提供了一种基于几何代数的视频分析处理的统一模型建模方法与装置，所述方法包括：基于视频包含的视频图像空域信息和时域信息，得到所述视频的三维几何代数空间；构建所述三维几何代数空间的像素点的运动矢量；结合所述运动矢量构建所述像素点的表观‑运动矢量，所述三维几何代数空间中所有像素点的表观‑运动矢量即为建立的视频表观与运动信息统一模型。本发明利用几何代数这一简单高效的数学工具，对视频的表观信息与运动信息这些具有不同维数的几何体以及它们之间的关系建立了统一的模型，以便基于该模型提出时空兴趣点的检测算法，来提取在空域上包含独特的表观信息同时在时域上体现清晰的运动变化的兴趣点。

技术领域

本发明属于视频图像技术领域，尤其涉及一种基于几何代数的视频分析处理的统一模型建模方法与装置。

背景技术

时空兴趣点是视频的一类局部不变特征，由于其具有独特性和可描述性而被应用于视频行为识别上。

然而，现有的大多数时空兴趣点检测算法通过增加时间轴对二维图像的局部特征检测算法进行扩展，导致只能捕捉到视频中模糊的运动信息，所提取到的时空兴趣点仅仅是视频三维立体中外观信息变化显著的点，但没能体现时域上丰富的运动变化，其抗变换能力、抗干扰能力和计算的高效性等方面表现较差。此外，现有的大多数时空兴趣点检测算法都是基于传统欧式几何模型进行的，所谓的传统欧式几何模型就是指我们常见的立体模型——xyz三个维度，它将视频看成就是一个立方体，xyt相当于xyz，所以将时间轴t跟空间中的xy相同对待的。由于视频中存在表观信息(即包括像素点、边缘、纹理这些信息)、运动信息等不同维数的几何体，传统欧式几何模型无法对这些具有不同维数的几何体以及它们之间的关系建立统一的模型进行分析与处理。此外，我们知道视频的空间域和时间域是有区别的，二者之间存在时空相关性，不能同等对待处理，简单地将二维图像的特征检测算法扩展到视频上割裂了视频像素点在时空域上的相关性；而且只能捕捉到视频模糊的运动信息，只有包含清晰的运动信息的兴趣点才能为视频行为识别提供必要的信息。

那么，若需要一种时空兴趣点检测算法，能充分反映视频的时空域相关性，进而真正地提取到在空域上包含独特的表观信息同时在时域上体现清晰的运动变化的兴趣点，需要先建立一个为空间中不同维数的几何体以及它们之间的关系提供统一数学描述的模型。

发明内容

本发明提供一种基于几何代数的视频分析处理的统一模型建模方法与装置，旨在利用该建模方法对视频的表观信息和运动信息这些具有不同维数的几何体以及它们之间的关系建立统一的模型，来对视频进行分析和处理。

本发明提供了一种基于几何代数的视频分析处理的统一模型建模方法，所述建模方法包括：

基于视频包含的视频图像空域信息和时域信息，得到所述视频的三维几何代数空间；

构建所述三维几何代数空间的像素点的运动矢量；

结合所述运动矢量，构建所述像素点的表观-运动矢量，所述三维几何代数空间中所有像素点的表观-运动矢量即为建立的视频表观与运动信息统一模型。

进一步地，所述构建所述三维几何代数空间的像素点的运动矢量，包括：

构建三维几何代数空间的当前帧视频图像中p处的像素点指向下一帧视频图像中p_r处的像素点的运动矢量v_p，所述运动矢量v_p为：

v_p＝p_r-p；

其中，p为所述三维几何代数空间中当前帧视频图像中p处的像素点，p_r为所述三维几何代数空间的下一帧视频图像中以p′为中心的邻域中与当前帧视频图像中p处的像素值之差最小的像素点，其中，p′为下一帧视频图像中与当前帧视频图像p处的像素点具有相同位置的像素点。