【技术实现步骤摘要】
一种视频摘要中非关注区域事件的处理方法
本专利技术属于机器视觉
,涉及一种视频摘要中非关注区域事件的处理方法。
技术介绍
视频摘要中非关注度区域的事件处理是视频摘要系统的重要组成部分,视频摘要就是对视频的内容进行浓缩,通过运动目标检测或其它方式提取视频画面中的运动目标,然后对各个运动目标的轨迹进行分析,将不同目标的轨迹按照某种规则融合在一起,以缩短原始视频的长度。然而,在实际拍摄的监控场景中有时候会不可避免的存在一些非关注区域,这部分区域发生的事件一般不是关注的重点,且情况较为复杂,参与轨迹融合时会影响摘要视频生成的效率和质量。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种视频摘要中非关注区域事件的处理方法,解决了现有技术中,这部分区域发生的事件一般不是关注的重点,且情况较为复杂,参与轨迹融合时会影响摘要视频生成的效率和质量的问题。本专利技术所采用的技术方案是,一种视频摘要中非关注区域事件的处理方法,按照以下步骤实施:步骤1、选择非关注区域根据需要,通过画线的方式选择非关注区域,黑斜线上方部分即为选取的非关注区域,黑斜线下面部分即为关注的主要区域;步骤2、提取运动目标设视频帧序列为ft(x,y),t=1,2,...,N,t为帧序号,N为视频的总帧数,按照单高斯背景建模方法提取背景图像;步骤3、对事件分类将提取到的目标的外接矩形中属于非关注区域的面积与目标的外接矩形的面积的比,来表示该运动目标和非关注度区域的隶属程度M,公式如下:其中,M为运动目标和非关注区域的隶属程度,S1为目标的外接矩形中属于非关注区域的面积,S2为目标的外接矩形的面积,当M大于某一阈值时 ...
【技术保护点】
一种视频摘要中非关注区域事件的处理方法,其特点在于,按照以下步骤实施: 步骤1、选择非关注区域 根据需要通过画线的方式选择非关注区域,黑斜线上方部分即为选取的非关注区域,黑斜线下面部分即为关注的主要区域; 步骤2、提取运动目标 设视频帧序列为ft(x,y),t=1,2,...,N,t为帧序号,N为视频的总帧数,按照单高斯背景建模方法提取背景图像; 步骤3、对事件分类 将提取到的目标的外接矩形中属于非关注区域的面积与目标的外接矩形的面积的比,来表示该运动目标和非关注度区域的隶属程度M,公式如下: 其中,M为运动目标和非关注区域的隶属程度,S1为目标的外接矩形中属于非关注区域的面积,S2为目标的外接矩形的面积,当M大于某一阈值时,则认为当前提取的运动目标属于非关注区域,否则属于关注区域; 定义非关注区域和关注区域的分界线称为直分线,设定直分线上方为非关注区域,直分线下方为关注区域,则直分线与目标的外接矩形包括相交或不相交两种情况,通过上述方法将事件分为关注区域事件和非关注区域事件,完成事件的分类; 步骤4、在视频摘要中生成非关注区域事件 对于非关注区域只做运动目标提取,若当前帧提取到有运动 ...
【技术特征摘要】
1.一种视频摘要中非关注区域事件的处理方法,其特征在于,按照以下步骤实施:步骤1、选择非关注区域根据需要通过画线的方式选择非关注区域,黑斜线上方部分即为选取的非关注区域,黑斜线下面部分即为关注的主要区域;步骤2、提取运动目标设视频帧序列为ft(x,y),t=1,2,...,N,t为帧序号,N为视频的总帧数,按照单高斯背景建模方法提取背景图像,具体步骤如下:2.1)初始化背景图像计算一段时间内视频序列图像中每一像素的平均灰度值μ0及像素灰度的方差由μ0和组成具有高斯分布的初始背景图像B0,表示ts时刻的实时图像,x=1,2,...,m,y=1,2,...,n,如公式(1)所示:其中,2.2)更新背景图像利用视频序列提供的实时信息对背景模型进行更新,Bt-1(x,y)表示t-1时刻的背景图像,Bt(x,y)的更新值通过公式(4)得到:Bt(x,y)=(1-ρ)·Bt-1(x,y)+ρ·ft(x,y),t=1,2,...,N(4)其中,背景更新率ρ是一个常数,用来反映当前图像对背景的更新速度,通过单高斯背景建模得到的背景为Bt(x,y),再采用背景差分法,提取当前帧的前景目标区域为Ot(x,y),Ot(x,y)的计算公式(5)如下:其中,Th为一个合适的阈值,取值为30~60;对提取的运动目标区域,进行形态学处理,得到二值图;步骤2.3)通过贴标签的方式获取运动区域的外接矩形,并用其外接矩形描述目标的所在的区域,具体包括以下四步:2.3.1)初始化设标签号为Lab=0,已贴标签数Nlab=0,标签矩阵g为全0阵,按照从上到下,从左到右的顺序寻找未贴标签的目标点;2.3.2)检查相邻像素的状态:设定▲表示已经扫描过的像素,★表示当前像素,█表示未处理的像素,根据模板中的相邻像素的状态进行相应的处理;如果扫描过的像素均为0,则,Lab=Lab+1,g(i,j)=Lab,Nlab=Nlab+1;如果扫描过的像素标签号相同,则g(i,j)=Lab;如果扫描过的像素标签号不相同,例如:Lab2>Lab1,则g(i,j)=Lab1,Nlab=Nlab-1,修改所有为Lab2的像素值,使之为Lab1;2.3.3)将全部的像素进行步骤2.3.2)的处理,直到所有的像素全部处理完成;2.3.4)判断最终的Lab是否满足Lab=Nlab,如果是,则贴标签处理完成;如果不是,则表明已贴标签存在不连号情况,这时需要进行一次编码整理,消除不连续编号的情况,经过上述的处理后,在新的标签图中就形成连续的标签号,之后利用标签信息求出各个目标的外接矩形,假如要求取标签值为k目标的外接矩形,外接矩形的位置采用区域的左上点(xmin,ymin)和右下点(xmax,ymax)描述,椭圆区域为标签为k的区域,左上点和右下点的计算公式如下:xmin=min(j),g(i,j)=k,(6)ymin=min(i),g(i,j)=k,(7)xmax=max(j),g(i,j)=k,(8)ymax=max(i),g(i,j)=k,(9)通过对目标区域的外接矩形的面积进行判断,去除面积较小的区域即可去除一部分噪声,目标区域的外接矩形面积S的计算公式为:S=(xmax-xmin+1)×(ymax-ymin+1)...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱虹,张静波,邢楠,苟荣涛,权甲,
申请(专利权)人:西安理工大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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