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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于仿射逆变换模型的视频全局运动补偿方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114519832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210145390.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于仿射逆变换模型的视频全局运动补偿方法是由夏星宇;刘伟峰设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于仿射逆变换模型的视频全局运动补偿方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于仿射逆变换模型的视频全局运动补偿方法。本发明结合SURF和MSAC方法处理，得到视频序列全局运动的仿射变换模型，对视频序列的全局运动进行估计，提出仿射变换的逆变换模型，用于对全局运动的补偿，实现视频序列动态背景到静态背景的转换。首先，在动态背景下的视频序列提取各相邻帧间特征点匹配对，然后剔除不满足运动变换的特征点匹配对，拟合得到描述视频序列全局运动变化的仿射变换矩阵，最后做逆变换，依次作用于各相邻帧，对全局运动进行补偿，并由第一帧图像为标准创建输出视图，输出经全局运动补偿后的视频序列，用于目标检测。本发明方法全局运动补偿后的图像帧失真程度小，具有更好的鲁棒性和准确性。

本发明授权基于仿射逆变换模型的视频全局运动补偿方法在权利要求书中公布了：1.基于仿射逆变换模型的视频全局运动补偿方法，其特征在于，该方法具体是： 步骤1动态背景下的视频序列V为一个由N帧图像组成的有序集合VNΘN： VNΘN＝{I1θ1,I2θ2,…,INθN}；第n帧图像Inθn＝Inbθnb∪Inoθno，n＝1,2,…,N， Inbθnb表示组成第n帧图像中组成背景的像素点集，Inoθno表示第n帧图像中所有的运动目标的像素点集，且共有M个运动目标， 第n帧图像背景像素点的运动状态θnb＝[an,bn,tn]T，其中的运动参数an、bn、tn分别描述了背景的缩放、旋转以及平移状态，T表示转置；以第n帧图像的第m个运动目标形心为标准的前景运动目标的运动状态该运动状态叠加了此时的背景运动状态θnb和自身的运动状态 步骤2结合SURF和MSAC方法生成描述全局运动的仿射变换模型： 2.1建立动态背景下的视频序列V中各相邻帧图像间的特征点匹配对集S： 2.2相邻帧图像间的特征点匹配对集S中随机选取点对拟合模型参数，对于所有描述相邻帧图像间的全局运动估计的仿射变换矩阵由其中运动参数a,b,t的变化对整个视频序列背景运动的变化过程进行估计； 步骤3全局运动补偿； 3.1创建输出视图： 以视频序列中第一帧图像I1θ1的左上角为原点定义直角坐标系u1-v1，图中每一个像素u,v的坐标分别表示该像素在图像数组中的列数和行数，其值为该像素点的灰度，建立以厘米为单位的成像平面坐标系x1-y1，该坐标系以图像的中心为原点；将成像平面坐标系x1-y1作为输出视图的成像平面坐标系，并将I1θ1在成像平面上的像素坐标范围作为输出视图的像素范围，建立输出视图； 3.2对全局运动进行补偿： 对第k+1帧图像Ik+1θk+1进行全局运动补偿，以其补偿过程为例：首先对仿射变换矩阵{M1,M2,…,Mk}做逆变换得到逆变换矩阵再将仿射变换的逆变换矩阵作用于Ik+1θk+1的每个像素： 得到新的第k+1帧图像uk+1,vk+1表示Ik+1θk+1的像素坐标，表示像的像素坐标；将经图像通过以第一帧图像为标准建立的输出视图输出，得到全局运动补偿后的第k+1帧图像I′k+1θ′k+1；当在坐标系x1-y1上的像素坐标超出输出视图像素坐标范围时，表示由该像素点所构成的场景并未出现在第一帧图像之中，该像素点不会被包含在输出视图中，输出的像素值为图像中的相应位置的像素值，其余部分的像素值赋值为0； 第k+1帧图像I′k+1θ′k+1中，标记为i的运动目标的运动状态为： 其中，θk+1b为图像Ik+1θk+1中全局运动的状态量，为图像Ik+1θk+1中标记为i的运动目标自身的运动状态，为图像Ik+1θk+1中全局运动状态的估计量； 对{I2θ2,I3θ3,…,INθN}依次按照上述仿射变换的逆变换模型进行全局运动补偿，并将补偿后的图像按顺序连接成新的视频视频序列V′： V′NΘN＝{I1θ1,I′2θ2′,…,I′kθ′k,I′k+1θ′k+1,…,I′Nθ′N}； 其中{I1θ1,I′2θ′2,…,I′kθ′k,I′k+1θ′k+1,…,I′Nθ′N}的图像坐标系以及成像平面坐标系均一致，都是以图像I1θ1为标准建立的，且视频序列V′只存在前景运动目标的运动； 对视频序列V′相邻的两帧灰度图像用帧差法作差Dkx,y＝|I′k+1x,y-I′kx,y|，将差值Dkx,y大于等于设定阈值的像素点归为运动物体的像素点，而差值Dkx,y小于设定阈值的像素点归为背景像素点，其中I′kx,y和I′k+1x,y为视频序列V′中相邻两帧图像I′kθ′k和I′k+1θ′k+1中像素点的灰度值。

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