本發(fā)明屬于視頻處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及視頻的幀率上轉(zhuǎn)換方法，可用于提升紫外極光視頻的時(shí)間分辨率。
背景技術(shù)：
：極光是來自磁層的高能粒子沉降到高層大氣并與中性成分碰撞激發(fā)的一種大氣發(fā)光現(xiàn)象，它主要出現(xiàn)在以地磁極為中心的環(huán)帶狀區(qū)域內(nèi)，該區(qū)域又叫極光卵。極光卵的赤道向邊界和極向邊界是重要的地球物理參數(shù)，其與太陽風(fēng)、地磁活動(dòng)有著密切的關(guān)系。而且極光卵的邊界隨著地磁活動(dòng)而變化，對(duì)其研究有助于進(jìn)一步了解日地耦合過程，認(rèn)知空間氣候變化規(guī)律。此外，極光發(fā)生時(shí)輻射出的某些無線電波，會(huì)對(duì)地球上的無線電通信、導(dǎo)航、定位以及線路傳輸?shù)仍斐珊艽蟮挠绊?，然而極光發(fā)生時(shí)，在地球大氣層中會(huì)爆發(fā)出巨大的能量，這些能量幾乎可以達(dá)到全世界各國發(fā)電廠所產(chǎn)生的電容量總和。因此，對(duì)極光進(jìn)行深入的研究是非常重要的。但是目前對(duì)紫外極光的研究還只局限于單幀圖像的研究，而基于單幅圖像的研究只考慮了圖像的空間信息，卻忽略了圖像的時(shí)間信息，此外，單幅圖像的研究相當(dāng)耗時(shí)。因此，對(duì)極光視頻進(jìn)行處理，必將成為今后研究紫外極光的一種新趨勢(shì)。但由于Polar衛(wèi)星攜帶的紫外成像儀拍攝極光圖像時(shí)，時(shí)間間隔較長，大約為3min左右，使得我們的極光視頻的時(shí)間分辨率較低，從而丟失一些時(shí)域上的信息。為了提升極光視頻的時(shí)間分辨率，有必要對(duì)極光視頻進(jìn)行幀率上轉(zhuǎn)換，即在原始極光序列中插入一些新的圖像幀?，F(xiàn)有的視頻幀率上轉(zhuǎn)換算法可以大致分為兩類。第一類算法不考慮目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)，而是直接利用前后幀的各種組合內(nèi)插出中間幀，如幀重復(fù)算法和時(shí)域線性/非線性插幀法。這些方法在視頻中的場(chǎng)景無運(yùn)動(dòng)時(shí)可以得到較好的效果，但在場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)較大的情況下，插值效果很差，容易產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)突變現(xiàn)象和運(yùn)動(dòng)物體邊緣模糊現(xiàn)象。第二類算法使用運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行插值，將運(yùn)動(dòng)估計(jì)與內(nèi)插濾波器設(shè)計(jì)緊密結(jié)合，如Lee等人提出的加權(quán)自適應(yīng)補(bǔ)償插值算法，Hilmank.等人提出的基于重疊塊的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償插值算法OBMC，VinhT.Q.等人提出的利用時(shí)空運(yùn)動(dòng)矢量平滑和背景/前景聯(lián)合進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)相結(jié)合的視頻幀率上轉(zhuǎn)換算法，LeeW.H.等人提出的基于圖像融合的幀率上轉(zhuǎn)換算法。這些算法在一定程度上克服了第一類方法的缺點(diǎn)，但這些算法大多假設(shè)視頻中的物體呈勻速線性運(yùn)動(dòng)，即剛體運(yùn)動(dòng)，不適用于極光視頻幀率上轉(zhuǎn)換，即極光視頻的插幀。此外，這些算法在運(yùn)動(dòng)估計(jì)的時(shí)候采用基于塊匹配的方法，使得最后得到的插幀圖像塊效應(yīng)較為嚴(yán)重。為了消除塊效應(yīng)，Shahram等人于2015年提出了基于塊重建和光流的幀率上轉(zhuǎn)換方法BROP，該方法很好地解決了塊效應(yīng)問題，但這個(gè)方法由于使用光流法來估計(jì)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，因而依然不適用于非剛體的極光視頻的幀率上轉(zhuǎn)換。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于格子玻爾茲曼的極光視頻幀率上轉(zhuǎn)換方法，以提升非剛體運(yùn)動(dòng)的極光視頻的時(shí)間分辨率。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的技術(shù)思路是：利用格子玻爾茲曼模型LBM來模擬極光視頻中相鄰兩幀圖像的粒子動(dòng)態(tài)變化過程，以得到兩幀圖像的粒子位移場(chǎng)，根據(jù)得到的粒子位移場(chǎng)使兩幀圖像的像素進(jìn)行遷移，得到插值圖像，以對(duì)極光視頻的幀率進(jìn)行上轉(zhuǎn)換。其實(shí)現(xiàn)步驟如下：(1)從Polar衛(wèi)星攜帶的紫外極光成像儀所拍攝的視頻圖像中，選取形態(tài)相似且時(shí)間上連續(xù)的紫外極光圖像構(gòu)成極光視頻I＝{I1,I2,...,Im,...,Ik}，其中，Im為極光視頻中第m個(gè)圖像，m＝1,2,...,k，k為極光視頻中圖像的個(gè)數(shù)；(2)對(duì)極光視頻I依次進(jìn)行負(fù)值點(diǎn)清零、亮斑平滑、掩膜及去噪的預(yù)處理，得到預(yù)處理后的極光視頻S＝{S1,S2,...,Sm,...,Sk}，其中，Sm為預(yù)處理后極光視頻中第m個(gè)圖像；(3)選取預(yù)處理后極光視頻S中的相鄰兩幀圖像Si和Si+1，并計(jì)算兩者之間的灰度差F＝Si-Si+1，其中i＝1,2,...,k-1；(4)將Si和Si+1的每個(gè)像素看作流體粒子，根據(jù)灰度差F計(jì)算驅(qū)動(dòng)Si的粒子向Si+1流動(dòng)的外力G；(5)利用格子玻爾茲曼模型LBM模擬在外力G驅(qū)動(dòng)下Si的粒子向Si+1流動(dòng)的動(dòng)態(tài)過程，并通過迭代計(jì)算Si的粒子向Si+1流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)；(6)當(dāng)Si的粒子向Si+1流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)不再變化時(shí)，記下此時(shí)的迭代次數(shù)n；(7)取作為新的迭代次數(shù)，重新計(jì)算Si的粒子向Si+1流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)，并使Si的粒子按照重新計(jì)算后的粒子位移場(chǎng)遷移，得到對(duì)Si進(jìn)行粒子遷移后的新圖像Ci；(8)取作為迭代次數(shù)，計(jì)算Si+1的粒子向Si流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)，并使Si+1的粒子按照粒子位移場(chǎng)遷移，得到對(duì)Si+1進(jìn)行粒子遷移后的新圖像Ci+1；(9)將步驟(7)中得到的Ci和步驟(8)中得到的Ci+1按照下列公式融合得到位于Si和Si+1之間的插值幀：本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：1.本發(fā)明利用格子玻爾茲曼模型來模擬極光粒子的動(dòng)態(tài)變化過程，通過迭代計(jì)算極光視頻相鄰幀的粒子位移場(chǎng)，并根據(jù)粒子位移場(chǎng)得到插值圖像，從而實(shí)現(xiàn)了極光視頻的幀率進(jìn)行上轉(zhuǎn)換，克服了以往方法由于只能求剛體運(yùn)動(dòng)視頻的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，而不適用于極光視頻幀率上轉(zhuǎn)換的缺點(diǎn)；2.本發(fā)明首次同時(shí)利用紫外極光的空間信息和時(shí)間信息，在紫外極光視頻上進(jìn)行研究，克服了以往對(duì)紫外極光的研究由于只是利用紫外極光的空間信息，而只能對(duì)單幀圖像的進(jìn)行處理的局限；3.本發(fā)明的極光視頻幀率上轉(zhuǎn)換方法計(jì)算簡單、運(yùn)算量小且具有很高的可并行性。附圖說明圖1是本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)流程圖；圖2是本發(fā)明實(shí)驗(yàn)中待處理的極光視頻中的相鄰兩幀；圖3是本發(fā)明實(shí)驗(yàn)中對(duì)待處理極光視頻中的相鄰兩幀紫外極光圖像預(yù)處理后的結(jié)果；圖4是現(xiàn)有離散格子玻爾茲曼模型中二維九方向元胞結(jié)構(gòu)的空間示意圖；圖5是用本發(fā)明計(jì)算圖2中相鄰兩幀的粒子位移場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；圖6是用現(xiàn)有OBMC方法計(jì)算圖2中相鄰兩幀的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；圖7是用現(xiàn)有BROP方法計(jì)算圖2中相鄰兩幀的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；圖8是用本發(fā)明對(duì)圖2中相鄰兩幀進(jìn)行插幀的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；圖9是用現(xiàn)有OBMC方法對(duì)圖2中相鄰兩幀進(jìn)行插幀的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；圖10是用現(xiàn)有BROP方法算法對(duì)圖2中相鄰兩幀進(jìn)行插幀的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。具體實(shí)施方式以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的內(nèi)容和效果進(jìn)行進(jìn)一步描述。參照?qǐng)D1，本實(shí)例的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：步驟1:構(gòu)建極光視頻I＝{I1,I2,...,Im,...,Ik}。Polar衛(wèi)星在離地面約840公里的軌道運(yùn)行，它的軌道通過地球的南北兩極，Polar衛(wèi)星上攜帶的紫外成像儀隨著Polar衛(wèi)星的運(yùn)轉(zhuǎn)拍攝出不同時(shí)刻的海量的紫外極光圖像，本實(shí)例從紫外成像儀所拍攝的紫外極光圖像中，選取形態(tài)相似且時(shí)間上連續(xù)的紫外極光圖像，并按時(shí)間先后順序排列到一起構(gòu)成極光視頻I＝{I1,I2,...,Im,...,Ik}，其中，Im為極光視頻中第m個(gè)圖像，m＝1,2,...,k，k為極光視頻中圖像的個(gè)數(shù)。步驟2：對(duì)極光視頻I依次進(jìn)行預(yù)處理。(2a)負(fù)值點(diǎn)清零：由于紫外極光成像儀在拍攝過程中會(huì)受到自身?xiàng)l件的一些干擾，導(dǎo)致拍攝出的紫外極光圖像的某些像素點(diǎn)的灰度值可能呈現(xiàn)負(fù)值，這些像素點(diǎn)會(huì)給后續(xù)研究帶來一定的影響，因此，在研究紫外極光圖像時(shí)需要對(duì)其進(jìn)行負(fù)值點(diǎn)清零操作。其具體方法是找到極光視頻中第m個(gè)圖像Im中灰度值小于0的像素，并將這些像素的灰度值重新賦值為0，得到新的圖像Qm，m＝1,2,...,k；(2b)亮斑平滑：由于紫外極光成像儀的拍攝過程中也會(huì)受到地面的山脈以及森林等的干擾，導(dǎo)致拍攝出的紫外極光圖像會(huì)出現(xiàn)一些過亮的小區(qū)域，稱之為亮斑，由于這些亮斑不是極光真正的成分，所以對(duì)進(jìn)行極光的分析也會(huì)造成干擾，因此，對(duì)這些亮斑進(jìn)行平滑是必要的。其具體方法是：先求出圖像Qm的灰度均值μ及灰度標(biāo)準(zhǔn)差σ，找出圖像Qm中灰度值大于閾值Th＝μ+3σ的像素點(diǎn)構(gòu)成的連通區(qū)域，這個(gè)連通區(qū)域就是亮斑，用μ來代替亮斑中像素的灰度值，得到平滑圖像Pm；(2c)掩膜：由于紫外極光圖像中有很多冗余的像素點(diǎn)，在研究紫外極光圖像時(shí)為了消除這些像素點(diǎn)的影響，重點(diǎn)突出圖像中有效的像素點(diǎn)，用長半軸為114，短半軸為100的橢圓去截取圖像Pm，即將圖像Pm位于橢圓內(nèi)的像素灰度值保留，將圖像Pm位于橢圓外的像素灰度值置0，得到掩膜后的圖像Ym；(2d)去噪：由于紫外極光圖像噪聲較強(qiáng)，導(dǎo)致其對(duì)比度較低，不利于研究，所以要對(duì)紫外極光圖像進(jìn)行去噪，其具體方法是：(2d1)用形態(tài)學(xué)成分分析法MCA將圖像Ym分解成目標(biāo)形態(tài)學(xué)子層YmO*和背景形態(tài)學(xué)子層YmB*，即Ym＝Y(jié)mO*+YmB*，將目標(biāo)形態(tài)學(xué)子層YmO*用1范數(shù)進(jìn)行稀疏得到Y(jié)mO*對(duì)應(yīng)的稀疏表示字典ΨO；(2d2)將Ym的目標(biāo)形態(tài)學(xué)子層YmO*和背景形態(tài)學(xué)子層YmB*作為變量，求解如下MCA最優(yōu)化問題：min||ΨOTYmO*||1+||ΨBTYmB*||1,s.t.Ym＝Y(jié)mO*+YmB*,其中T表示轉(zhuǎn)置，通過求解上式得到Y(jié)m的目標(biāo)形態(tài)學(xué)子層YmO*的最優(yōu)表達(dá)YmO和背景形態(tài)學(xué)子層YmB*的最優(yōu)表達(dá)YmB；(2d3)將YmO作為Ym的極光卵形態(tài)學(xué)子層，將YmB作為噪聲形態(tài)學(xué)子層，去掉噪聲形態(tài)學(xué)子層YmB，將極光卵形態(tài)學(xué)子層輸出，得到Y(jié)m去噪后的圖像Sm，最終得到預(yù)處理后的極光視頻為S＝{S1,S2,...,Sm,...,Sk}。步驟3：計(jì)算預(yù)處理后極光視頻S中的相鄰兩幀圖像之間的灰度差。從預(yù)處理后極光視頻S中選取兩幀相鄰的圖像Si和Si+1，其中，Si為極光視頻中第i幀圖像，Si+1為極光視頻中第i+1幀圖像，如圖3所示；根據(jù)下列公式計(jì)算Si和Si+1之間的灰度差：F＝Si-Si+1。步驟4：根據(jù)灰度差F計(jì)算驅(qū)動(dòng)Si的粒子向Si+1流動(dòng)的外力G。Si的粒子向Si+1流動(dòng)的外力可由Si到Si+1的距離與Si的粒子移動(dòng)速度加權(quán)相乘得到，其中，Si到Si+1的距離就是在步驟三求得的Si和Si+1之間的灰度差F，而粒子移動(dòng)的速度根據(jù)粒子的移動(dòng)方向得到：設(shè)d為Si和Si+1中粒子的移動(dòng)方向，規(guī)定d＝0時(shí)，粒子靜止，d＝1,2,...,8時(shí)，粒子沿著圖4所示的LBM模型中典型的二維九方向元胞結(jié)構(gòu)的八個(gè)方向，即第一個(gè)方向1、第二個(gè)方向2、...、第八個(gè)方向8移動(dòng)，粒子沿著這八個(gè)方向移動(dòng)的速度為：ed=(0,0)d=0(cosθd,sinθd),d=1,2,3,42(cosθd,sinθd),d=5,6,7,8]]>其中，d＝1,2,3,4時(shí)，d＝5,6,7,8時(shí)，根據(jù)Si中粒子的移動(dòng)速度計(jì)算驅(qū)動(dòng)Si的粒子向Si+1流動(dòng)的外力G：G=0,d=0ed3×F,d=1,2,3,4ed12×F,d=5,6,7,8.]]>步驟5：計(jì)算Si的粒子向Si+1流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)。(5a)構(gòu)建外力G驅(qū)動(dòng)下Si的粒子向Si+1流動(dòng)的動(dòng)態(tài)過程的LBM演化方程：令為Si上粒子所在的位置，為t時(shí)刻Si上處沿方向d移動(dòng)的粒子密度分布函數(shù)，為t時(shí)刻Si上處粒子平衡分布函數(shù)，即粒子密度達(dá)到平衡時(shí)的數(shù)值，Δt和Δh分別為時(shí)間步長和空間步長，ξ為松弛時(shí)間，即元胞內(nèi)粒子密度趨于平衡態(tài)時(shí)所用的時(shí)間，則在外力G驅(qū)動(dòng)下Si的粒子向Si+1流動(dòng)的動(dòng)態(tài)過程的LBM演化方程為：fd(r→+Δh×ed,t+Δt)=fd(r→,t)+1ξ[fd(0)(r→,t)-fd(r→,t)]+G;]]>(5b)為了通過迭代求解(5a)中的LBM演化方程，需要給定和的初始值，fd(r→,0)=fd(0)(r→,0)=R×ρ(r→,0)9,d≠01-8R×ρ(r→,0)9,d=0]]>其中，為初始狀態(tài)時(shí)Si上處的粒子密度，R為可調(diào)參數(shù)，R∈[0,1]；(5c)通過迭代，求解(5a)中的LBM演化方程，直至粒子平衡分布函數(shù)不在變化為止，求得Si的粒子向Si+1流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)V→i,i+1(r→,t)=∫t(u→(r→,t)-▿V→i,i+1(r→,t)u→(r→,t))dt]]>其中，u→(r→,t)=Σdedfd(0)(r→,t)+ΣdedGfd(r→,t).]]>步驟6：分別計(jì)算Si和Si+1進(jìn)行粒子遷移后的新圖像Ci和Ci+1。(6a)記下當(dāng)Si的粒子向Si+1流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)不再變化時(shí)的迭代次數(shù)n；(6b)求得對(duì)Si進(jìn)行粒子遷移后的新圖像Ci：取作為新的迭代次數(shù)，按照步驟5的方法重新計(jì)算Si的粒子向Si+1流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)，并使Si的粒子按照重新計(jì)算后的粒子位移場(chǎng)遷移，得到對(duì)Si進(jìn)行粒子遷移后的新圖像Ci。(6c)求得對(duì)Si+1進(jìn)行粒子遷移后的新圖像Ci+1：取作為迭代次數(shù)，按照步驟5的方法計(jì)算Si+1的粒子向Si流動(dòng)的粒子位移場(chǎng)，并使Si+1的粒子按照粒子位移場(chǎng)遷移，得到對(duì)Si+1進(jìn)行粒子遷移后的新圖像Ci+1。步驟7：得到最終的插值幀。將步驟6中得到的Ci和Ci+1進(jìn)行融合，得到位于Si和Si+1之間的插值幀完成紫外極光視頻的幀率上轉(zhuǎn)換。本發(fā)明的效果通過以下仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步說明：1、實(shí)驗(yàn)條件硬件平臺(tái)：IntelCorei3、2.93GHz、3.45GBRAM；軟件平臺(tái)：Windows7操作系統(tǒng)下的MATLABR2011b；實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：本發(fā)明所使用的紫外極光視頻來自Polar衛(wèi)星攜帶的紫外極光成像儀所拍攝的1996年12月的數(shù)據(jù)，其中每幀圖像大小均為228*200。2、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與結(jié)果選取Polar衛(wèi)星攜帶的紫外極光成像儀在1996年12月7日所拍攝的連續(xù)的紫外極光圖像構(gòu)成極光視頻進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其中的相鄰兩幀極光圖像如圖2所示。仿真1：對(duì)如圖2中相鄰兩幀極光圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理后的結(jié)果如圖3所示，從圖3可以看出預(yù)處理后的圖像幾乎沒有噪聲和亮斑，有利于后續(xù)處理。仿真2：用本發(fā)明求取預(yù)處理后相鄰兩幀圖像的粒子位移場(chǎng)。將圖3中相鄰兩幀圖像的每個(gè)像素都看成粒子，對(duì)比圖4中格子玻爾茲曼模型元胞空間示意圖，每個(gè)粒子有9個(gè)運(yùn)動(dòng)方向，根據(jù)步驟5計(jì)算粒子沿9個(gè)方向的位移，得到的相鄰兩幀圖像的粒子位移場(chǎng)如圖5所示，其中，圖5(a)和5(b)分別為粒子位移場(chǎng)的兩種表現(xiàn)形式。從圖5可以看出，相鄰兩幀圖像的運(yùn)動(dòng)粒子主要分布在紫外極光圖像的邊緣和極光卵區(qū)域，這與實(shí)際理論是相符合的，說明本發(fā)明能成功的計(jì)算非剛體運(yùn)動(dòng)視頻的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)。仿真3：用現(xiàn)有基于重疊塊的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償插幀OBMC方法計(jì)算的圖3中相鄰兩幀圖像的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)如圖6所示。從圖6可以看出現(xiàn)有的基于重疊塊的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償插幀OBMC方法只計(jì)算了單向運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，即第i幀到第i+1幀的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，且相鄰兩幀圖像的運(yùn)動(dòng)粒子分布在整幅極光圖像上，而不是極光卵區(qū)域，這不符合實(shí)際理論：紫外極光圖像的運(yùn)動(dòng)粒子主要集中在極光卵區(qū)域。說明OBMC方法不能準(zhǔn)確的得到非剛體運(yùn)動(dòng)視頻的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)。仿真4：用現(xiàn)有基于重疊塊的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償插幀BROP方法計(jì)算的圖3中相鄰兩幀圖像的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)如圖7所示，其中，圖7(a)和7(b)分別為運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的兩種表現(xiàn)形式。從圖7可以看出相鄰兩幀圖像的運(yùn)動(dòng)粒子也分布在整幅極光圖像上，這不符合實(shí)際理論，說明BROP方法也不能準(zhǔn)確的得到非剛體運(yùn)動(dòng)視頻的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)。仿真5：用本發(fā)明對(duì)預(yù)處理后相鄰兩幀圖像進(jìn)行插值，得到的相鄰兩幀圖像的插值幀，如圖8所示。從圖8可以看出，本發(fā)明得到的插值圖像幾乎不存在失真，且得出的插幀圖像的灰度也介于相鄰兩幀圖像之間，說明本發(fā)明能較好的實(shí)現(xiàn)紫外極光視頻的幀率上轉(zhuǎn)換。仿真6：用現(xiàn)有OBMC方法對(duì)預(yù)處理后相鄰兩幀圖像進(jìn)行插值，得到的相鄰兩幀圖像的插值幀，如圖9所示。從圖9可以看出，現(xiàn)有OBMC方法得到的插值圖像存在明顯的塊效應(yīng)，且在邊緣處存在失真，說明OBMC方法不適合對(duì)紫外極光視頻進(jìn)行幀率上轉(zhuǎn)換。仿真7：用現(xiàn)有BROP方法對(duì)預(yù)處理后相鄰兩幀圖像進(jìn)行插值，得到相鄰兩幀圖像的插值幀，如圖10所示。從圖10可以看出，現(xiàn)有BROP方法得到的插值圖像失真較為嚴(yán)重，說明OBMC方法也不適合對(duì)紫外極光視頻進(jìn)行幀率上轉(zhuǎn)換。綜上，本發(fā)明能較好的實(shí)現(xiàn)非剛體運(yùn)動(dòng)的紫外極光視頻的幀率上轉(zhuǎn)換，而現(xiàn)有技術(shù)由于不能準(zhǔn)確地計(jì)算相鄰兩幀圖像的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，所以不適合對(duì)紫外極光視頻進(jìn)行幀率上轉(zhuǎn)換。當(dāng)前第1頁1 2 3