复杂视频监控场景中光流特征自适应量化方法

摘要

一种数字图像处理技术领域的复杂视频监控场景中光流特征自适应量化方法，通过对视频空间进行基于光流特征的概率去噪后计算局部统计特征，然后进行视频空间位置的自适应量化，并将视频空间分割为若干个微型块区域；最后采用运动复杂度阈值过滤每一个微型块区域并判断量化数量，生成视觉字典，实现自适应量化。本发明基于光流的局部统计特征，描述视频监控场景中运动的有效性和多样性。融合有效像素比和运动复杂度特征，描述局部运动的活跃度，实现光流特征位置的自适应量化。基于运动复杂度特征，描述局部运动的多样性，实现光流特征方向的自适应量化。光流特征的自适应量化使其在下一步的基于词袋模型的场景分析中能发挥更好辨别力。