一种运动目标提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种运动目标提取方法及装置，方法包括：利用分析算法，确定图像对应的矩阵模型；针对矩阵模型进行迭代处理的过程中，每次迭代对约束乘数进行两次更新；根据迭代结果提取图像中的运动目标。每次迭代对约束乘数进行两次更新，提高了约束乘数的更新速度；约束乘数的更新速度越快，迭代算法的收敛速度越快；因此，应用本方案，迭代过程速度快，耗时短。

【技术实现步骤摘要】
一种运动目标提取方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种运动目标提取方法及装置。
技术介绍
在对图像进行处理的过程中，经常需要提取出图像中的运动目标。现有的运动目标提取方案通常包括：1、利用RPCA(robustprincipalcomponentanalysis，基于鲁棒主成分分析)算法，确定图像对应的矩阵模型，矩阵模型中包括前景矩阵和背景矩阵，该前景矩阵即为运动目标对应的矩阵；2、针对所确定的矩阵模型，利用ADM(AlternatingDirectionMethods，交替方向法)进行迭代求解；3、迭代过程结束后，便确定出矩阵模型中的前景矩阵，进而提取出图像中的运动目标。上述方案中，利用ADM算法进行迭代，收敛速度慢，迭代次数多，整体迭代过程速度慢，耗时长。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种运动目标提取方法及装置，提高迭代速度，缩短迭代耗时。为达到上述目的，本专利技术实施例公开了一种运动目标提取方法，包括：利用分析算法，确定图像对应的矩阵模型；针对所述矩阵模型进行迭代处理，每次迭代过程包括：确定所述矩阵模型当前对应的前景矩阵、约束乘数、背景矩阵；根据所述前景矩阵、约束乘数、背景矩阵，对所述前景矩阵进行更新；根据更新后的前景矩阵、所述约束乘数、所述背景矩阵，对所述约束乘数进行一次更新；根据更新后的前景矩阵、一次更新后的约束乘数、所述背景矩阵，对所述背景矩阵进行更新；根据更新后的前景矩阵及背景矩阵、一次更新后的约束乘数，对约束乘数进行二次更新；判断二次更新后的约束乘数是否满足预设误差条件，如果否，进行下一次迭代过程，如果是，迭代过程结束；迭代过程结束后，根据迭代结果提取所述图像中的运动目标，所述运动目标与所述迭代结果中的前景矩阵相对应。可选的，所述根据所述前景矩阵、约束乘数、背景矩阵，对所述前景矩阵进行更新的步骤，可以包括：利用如下算式，对所述前景矩阵进行更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，RM*N表示定义域，L表示拉格朗日函数；所述根据更新后的前景矩阵、一次更新后的约束乘数、所述背景矩阵，对所述背景矩阵进行更新的步骤，可以包括：利用如下算式，对所述背景矩阵进行更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，ZK+1/2表示一次更新后的约束乘数，RM*N表示定义域，L表示拉格朗日函数。可选的，所述根据更新后的前景矩阵、所述约束乘数、所述背景矩阵，对所述约束乘数进行一次更新的步骤，可以包括：利用如下算式，对所述约束乘数进行一次更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，C表示图像对应的原始矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，表示一次更新后的Z，γ表示迭代步长参数，β表示均衡参数；所述根据更新后的前景矩阵及背景矩阵、一次更新后的约束乘数，对约束乘数进行二次更新的步骤，可以包括：利用如下算式，对所述约束乘数进行二次更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，C表示图像对应的原始矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，表示一次更新后的Z，ZK+1表示二次更新后的Z，γ表示迭代步长参数，β表示均衡参数。可选的，所述判断二次更新后的约束乘数是否满足预设误差条件的步骤，可以包括：对所述二次更新后的约束乘数进行误差运算，得到误差参数；判断所述误差参数是否位于预设误差范围内，如果是，表示所述二次更新后的约束乘数满足预设误差条件。可选的，所述对所述二次更新后的约束乘数进行误差运算，得到误差参数的步骤，可以包括：利用如下算式，对所述二次更新后的约束乘数进行误差运算：ey(yK+1，β)＝yK+1-Py[yK+1-β(g(yK+1)-ZK+1)]，其中，ey(yK+1，β)表示误差参数，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，β表示均衡参数，Py[yK+1-β(g(yK+1)-ZK+1)]表示从定义域到y的投影。为达到上述目的，本专利技术实施例还公开了一种运动目标提取装置，包括：确定模块，用于利用分析算法，确定图像对应的矩阵模型；迭代模块，包括：确定子模块，用于确定所述矩阵模型当前对应的前景矩阵、约束乘数、背景矩阵；第一更新子模块，用于根据所述前景矩阵、约束乘数、背景矩阵，对所述前景矩阵进行更新；第二更新子模块，用于根据更新后的前景矩阵、所述约束乘数、所述背景矩阵，对所述约束乘数进行一次更新；第三更新子模块，用于根据更新后的前景矩阵、一次更新后的约束乘数、所述背景矩阵，对所述背景矩阵进行更新；第四更新子模块，用于根据更新后的前景矩阵及背景矩阵、一次更新后的约束乘数，对约束乘数进行二次更新；判断子模块，用于判断二次更新后的约束乘数是否满足预设误差条件，如果否，触发所述确定子模块，如果是，触发提取模块；提取模块，用于根据迭代结果提取所述图像中的运动目标，所述运动目标与所述迭代结果中的前景矩阵相对应。可选的，所述第一更新子模块，具体可以用于：利用如下算式，对所述前景矩阵进行更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，RM*N表示定义域，L表示拉格朗日函数；所述第三更新子模块，具体可以用于：利用如下算式，对所述背景矩阵进行更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，ZK+1/2表示一次更新后的约束乘数，RM*N表示定义域，L表示拉格朗日函数。可选的，所述第二更新子模块，具体可以用于：利用如下算式，对所述约束乘数进行一次更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，C表示图像对应的原始矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，表示一次更新后的Z，γ表示迭代步长参数，β表示均衡参数；所述第二更新子模块，具体可以用于：利用如下算式，对所述约束乘数进行二次更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，C表示图像对应的原始矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，表示一次更新后的Z，ZK+1表示二次更新后的Z，γ表示迭代步长参数，β表示均衡参数。可选的，所述判断子模块，可以包括：误差运算单元，用于对所述二次更新后的约束乘数进行误差运算，得到误差参数；判断单元，用于判断所述误差参数是否位于预设误差范围内，如果是，表示所述二次更新后的约束乘数满足预设误差条件。可选的，所述误差运算单元，具体可以用于：利用如下算式，对所述二次更新后的约束乘数进行误差运算：ey(yK+1，β)＝yK+1-Py[yK+1-β(g(yK+1)-ZK+1)]，其中，ey(yK+1，β)表示误差参数，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，β表示均衡参数，Py[yK+1-β(g(yK+1)-ZK+1)]表示从定义域到y的投影。由此可见，针对矩阵模型进行迭代处理的过程中，每次迭代对约束乘数进行两次更新，提高了约束乘数的更新速度；约束乘数的更新速度越快，迭代算法的收敛速度越快；因此，应用本方案，迭代过程速度快，耗时短。当然，实施本专利技术的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种运动目标提取方法，其特征在于，包括：利用分析算法，确定图像对应的矩阵模型；针对所述矩阵模型进行迭代处理，每次迭代过程包括：确定所述矩阵模型当前对应的前景矩阵、约束乘数、背景矩阵；根据所述前景矩阵、约束乘数、背景矩阵，对所述前景矩阵进行更新；根据更新后的前景矩阵、所述约束乘数、所述背景矩阵，对所述约束乘数进行一次更新；根据更新后的前景矩阵、一次更新后的约束乘数、所述背景矩阵，对所述背景矩阵进行更新；根据更新后的前景矩阵及背景矩阵、一次更新后的约束乘数，对约束乘数进行二次更新；判断二次更新后的约束乘数是否满足预设误差条件，如果否，进行下一次迭代过程，如果是，迭代过程结束；迭代过程结束后，根据迭代结果提取所述图像中的运动目标，所述运动目标与所述迭代结果中的前景矩阵相对应。

【技术特征摘要】
1.一种运动目标提取方法，其特征在于，包括：利用分析算法，确定图像对应的矩阵模型；针对所述矩阵模型进行迭代处理，每次迭代过程包括：确定所述矩阵模型当前对应的前景矩阵、约束乘数、背景矩阵；根据所述前景矩阵、约束乘数、背景矩阵，对所述前景矩阵进行更新；根据更新后的前景矩阵、所述约束乘数、所述背景矩阵，对所述约束乘数进行一次更新；根据更新后的前景矩阵、一次更新后的约束乘数、所述背景矩阵，对所述背景矩阵进行更新；根据更新后的前景矩阵及背景矩阵、一次更新后的约束乘数，对约束乘数进行二次更新；判断二次更新后的约束乘数是否满足预设误差条件，如果否，进行下一次迭代过程，如果是，迭代过程结束；迭代过程结束后，根据迭代结果提取所述图像中的运动目标，所述运动目标与所述迭代结果中的前景矩阵相对应。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述前景矩阵、约束乘数、背景矩阵，对所述前景矩阵进行更新的步骤，包括：利用如下算式，对所述前景矩阵进行更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，RM*N表示定义域，L表示拉格朗日函数；所述根据更新后的前景矩阵、一次更新后的约束乘数、所述背景矩阵，对所述背景矩阵进行更新的步骤，包括：利用如下算式，对所述背景矩阵进行更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，ZK+1/2表示一次更新后的约束乘数，RM*N表示定义域，L表示拉格朗日函数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的前景矩阵、所述约束乘数、所述背景矩阵，对所述约束乘数进行一次更新的步骤，包括：利用如下算式，对所述约束乘数进行一次更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，C表示图像对应的原始矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，表示一次更新后的Z，γ表示迭代步长参数，β表示均衡参数；所述根据更新后的前景矩阵及背景矩阵、一次更新后的约束乘数，对约束乘数进行二次更新的步骤，包括：利用如下算式，对所述约束乘数进行二次更新：其中，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，C表示图像对应的原始矩阵，Z表示约束乘数，K表示迭代次数，表示一次更新后的Z，ZK+1表示二次更新后的Z，γ表示迭代步长参数，β表示均衡参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断二次更新后的约束乘数是否满足预设误差条件的步骤，包括：对所述二次更新后的约束乘数进行误差运算，得到误差参数；判断所述误差参数是否位于预设误差范围内，如果是，表示所述二次更新后的约束乘数满足预设误差条件。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述二次更新后的约束乘数进行误差运算，得到误差参数的步骤，包括：利用如下算式，对所述二次更新后的约束乘数进行误差运算：ey(yK+1，β)＝yK+1-Py[yK+1-β(g(yK+1)-ZK+1)]，其中，ey(yK+1，β)表示误差参数，x表示前景矩阵，y表示背景矩阵，Z表示约束乘数，K表...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵振洲，吴高宇，渠瀛，关永，施智平，张融，谈金东，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：北京,11