[发明专利]一种直播机位摄像方案自动学习方法

说明书

本发明涉及一种直播机位摄像方案自动学习方法，包括以下步骤：对已有直播视频进行镜头分割；逐帧提取得到视频关键帧序列；对相邻的毎两帧图像进行特征点提取和匹配；利用匹配的特征点得到摄像机帧间运动的旋转矩阵和平移向量；根据摄像机帧间运动参数得到对应于每个关键帧时间点的摄像机世界坐标和姿态，从而获得摄像机在摄像过程中的运动轨迹和姿态参数；对所有视频片段进行摄像机运动轨迹和姿态参数生成，得到直播过程使用的所有摄像机参数构成的直播摄像方案。本发明通过对已有直播视频进行图像处理生成直播摄像方案，对直播摄像方案的学习提供了辅助方法和工具，也为直播摄像过程的自动化提供了可能。

技术领域

本发明涉及一种电视直播方案生成方法，特别涉及一种直播机位摄像方案自动学习方法。

背景技术

电视台在进行现场直播的时候，直播人员需要具有丰富的经验。当碰到电视台以前没有拍摄制作过的活动，就会给负责现场直播的电视台提出挑战。进行现场直播时应该怎么布设直播的摄像机，在直播过程中怎么对摄像机进行控制，都成为直播过程中面临的技术难题。面对这种问题，一个可行的解决方案是从以往类似活动的直播视频资源中进行直播摄像方案的学习。使用纯人工的方式对海量视频数据进行分析和学习是不可取的，图像处理、视频处理领域的各项成果应该被广泛使用进行直播摄像方案的学习。如果能够进行直播摄像方案的自动化学习，那么不仅仅可用于没有经验的直播摄像方案的设计，也为直播摄像机的自动布设、控制也就是摄像过程的自动化提供了可能。但是现有技术中从未见有直播摄像方案自动学习相关技术的报道。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种直播机位摄像方案自动学习方法，包括以下步骤：

对已有直播视频进行镜头分割，使得每个视频片段不包含相机切换；

选取一段分割后的视频片段，标定摄像机类型，并逐帧提取得到视频关键帧序列；

对相邻的毎两帧图像进行特征点提取和匹配；

利用匹配的特征点得到摄像机帧间运动的旋转矩阵和平移向量；

根据摄像机帧间运动参数得到对应于每个关键帧时间点的摄像机世界坐标和姿态，从而获得摄像机在摄像过程中的运动轨迹和姿态参数；

对所有视频片段进行摄像机运动轨迹和姿态参数生成，得到直播过程使用的所有摄像机参数构成的直播摄像方案。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述标定摄像机类型通过人工方式标定，或者通过对每种摄像机拍摄图像特征进行特征建模，实现对视频片段的自动标定。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，对视频片段进行关键动作片段标定，从而生成对应关键动作片段的直播摄像方案。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，还包括回环检测步骤，比较每两帧图像的相似度，当相似度大于阈值，就认为这两帧图像是在同一点观测到的，并对摄像机的轨迹进行修正。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，还包括人工修正摄像机参数的步骤。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，还包括对视频关键帧的运动模糊进行复原的步骤。

根据本发明实施例的一种具体实现方式，还包括对视频关键帧进行图像增强的步骤。

另一方面，本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述的一种直播机位摄像方案自动学习方法。