前景提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种前景提取方法及装置，属于计算机视觉领域。该方法包括对图像序列进行前景提取，得到初始的前景团块序列；利用前景团块包含的像素点的数量区分初始的前景团块序列中的交叠前景团块和非交叠前景团块；对交叠前景团块进行第一次预分割得到候选分割结果；利用非交叠前景团块对交叠前景团块进行第二次预分割得到预测分割结果；计算候选分割结果与预测分割结果之间的距离，将最小的距离对应的候选分割结果作为最终分割结果；输出最终的前景团块序列；解决了现有技术中当不同的前景出现相互交叠和背景干扰时，前景难以分离、前景提取误差大的问题；达到了有效分割出现相互交叠的前景，精确提取图像序列中前景的效果。

Foreground extraction method and device

The invention discloses a method and a device for extracting foreground, belonging to the field of computer vision. The method includes image foreground extraction, get the initial sequence number of foreground blob; pixel contains the utilization prospect of mass clumps in the initial sequence to distinguish the foreground overlapping and non overlapping foreground foreground blob of overlapping foreground blob clumps; first pre segmentation segmentation results obtained by non overlapping candidate; the prospect of mass of overlapping mass second times the pre segmentation prospect forecast segmentation results; the segmentation results between calculation and prediction of candidate segmentation results from the candidate segmentation corresponds to the minimum distance as the final segmentation result; the output sequence of the final mass prospects; solves the problems when different prospects overlap when the foreground and background interference, it is difficult to separate and extract the foreground error problem; to achieve the effective segmentation of overlapping foreground, fine The effect of foreground in image sequence is extracted.

【技术实现步骤摘要】
前景提取方法及装置
本专利技术实施例涉及计算机视觉领域，特别涉及一种前景提取方法及装置。
技术介绍
视频也被称作图像序列，视频中静止不动的物体为背景，比如：房屋、道路，视频中运动的物体为前景，比如：行人。在提取前景时利用光流提取、图像分割等方法，通过对图像序列空间时间运动模式的分析，将运动的物体轮廓提取出来，来获得前景信息。相关技术中，在提取前景之前，利用图像序列的前若干帧训练高斯模型，对每帧中的背景都用混合高斯模型进行模拟，每个背景对应的混合高斯模型的数量自适应。在前景提取阶段，利用高斯混合模型区分出背景和前景，具体地，对新输入的图像的像素与混合高斯模型进行匹配，当一个像素点的像素值与某一个混合高斯模型的均值的差小于或等于混合高斯模型方差的两倍时，说明该像素点有匹配的混合高斯模型，也即该像素点为背景像素点，否则，像素点为前景像素点。然而，在提取前景时，只能够提取出精确的前景轮廓，当不同的前景出现相互交叠和背景干扰等情况时，难以将不同的前景分离，导致前景提取出现严重误差。
技术实现思路
为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种前景提取方法及装置。该技术方案如下：第一方面，提供了一种前景提取方法，该方法包括：获取待处理的图像序列；对所述图像序列进行前景提取，得到初始的前景团块序列，所述前景团块序列包括按时间顺序排列的每帧图像中的前景团块；利用前景团块包含的像素点的数量区分所述初始的前景团块序列中的交叠前景团块和非交叠前景团块；对所述交叠前景团块进行第一次预分割，得到候选分割结果；利用所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果；计算所述候选分割结果与所述预测分割结果之间的距离，将最小的距离对应的候选分割结果作为最终分割结果；输出最终的前景团块序列，所述最终的前景团块序列包括最终分割结果和非交叠前景团块。可选的，所述利用前景团块包含的像素点的数量区分所述初始的前景团块序列中的交叠前景团块和非交叠前景团块，包括：检测所述前景团块的面积是否满足若所述前景团块的面积满足则确认所述前景团块为交叠前景团块；若所述前景团块的面积不满足则确认所述前景团块为非交叠前景团块；其中，R表示一个前景团块序列，Bt表示前景团块，S(Bt)表示前景团块包含的像素点的数量，表示前景团块序列包含的像素点数量的中值，w为比例系数。可选的，所述利用所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果，包括：利用前景团块相似性对所述初始的前景团块序列中的所述非交叠前景团块进行关联；利用关联后的所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果。可选的，所述利用前景团块相似性对所述初始的前景团块序列中的所述非交叠前景团块进行关联，包括：检测所述图像序列中第t帧图像中的第i个前景团块和第t-1帧图像中的第j个前景团块是否满足若所述第i个前景团块和所述第j个前景团块是否满足则将所述第i个前景团块与所述第j个前景团块关联；其中，表示所述第t帧图像中第i个前景团块包含的像素点的数量，表示所述第j个前景团块包含的像素点的数量，表示所述第t帧图像中第i个前景团块的方向梯度直方图HOG特征，表示所述第j个前景团块的HOG特征，表示所述第i个前景团块与所述第j个前景团块之间的相似度。可选的，所述利用关联后的所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果，包括：利用关联后的所述非交叠前景团块预测各个非交叠前景团块对应的物体在交叠前景团块中的位置及区域，生成预测分割结果。可选的，所述对所述交叠前景团块进行第一次预分割，得到候选分割结果，包括：利用光流聚类方法将所述交叠前景团块分为若干个子团块；根据所述子团块的光流特性，以所述子团块的交界线作为分界线分割所述子团块，得到候选分割结果。可选的，所述计算所述候选分割结果与所述预测分割结果之间的距离，将最小的距离对应的候选分割结果作为最终分割结果，包括：计算所述候选分割结果与所述预测分割结果之间的距离；按如下公式确定最终分割结果：其中，D(Ψ,Ki)＝1/(Ψ∩Ki)，Ψ*表示最终分割结果，Ψ表示一种候选分割结果，Ki表示第i个预测分割结果，D(Ψ,Ki)表示第i个预测分割结果与所述候选分割结果之间的距离，(Ψ∩Ki)表示所述候选分割结果和所述第i个预测分割结果的各自对应的前景团块的交叠区域的大小。第二方面，提供了一种前景提取装置，该装置包括：获取模块，用于获取待处理的图像序列；初始前景提取模块，用于对所述图像序列进行前景提取，得到初始的前景团块序列，所述前景团块序列包括按时间顺序排列的每帧图像中的前景团块；区分模块，用于利用前景团块包含的像素点的数量区分所述初始的前景团块序列中的交叠前景团块和非交叠前景团块；第一分割模块，用于对所述交叠前景团块进行第一次预分割，得到候选分割结果；第二分割模块，用于利用所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果；确定模块，用于计算所述候选分割结果与所述预测分割结果之间的距离，将最小的距离对应的候选分割结果作为最终分割结果；输出模块，用于输出最终的前景团块序列，所述最终的前景团块序列包括最终分割结果和非交叠前景团块。可选的，所述区分模块，用于：检测所述前景团块的面积是否满足若所述前景团块的面积满足则确认所述前景团块为交叠前景团块；若所述前景团块的面积不满足则确认所述前景团块为非交叠前景团块；其中，R表示一个前景团块序列，Bt表示前景团块，S(Bt)表示前景团块包含的像素点的数量，表示前景团块序列包含的像素点数量的中值，w为比例系数。所述第二分割模块，用于：利用前景团块相似性对所述初始的前景团块序列中的所述非交叠前景团块进行关联；利用关联后的所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果。可选的，所述第二分割模块，还用于：检测所述图像序列中第t帧图像中的第i个前景团块和第t-1帧图像中的第j个前景团块是否满足若所述第i个前景团块和所述第j个前景团块是否满足则将所述第i个前景团块与所述第j个前景团块关联；其中，表示所述第t帧图像中第i个前景团块包含的像素点的数量，表示所述第j个前景团块包含的像素点的数量，表示所述第t帧图像中第i个前景团块的方向梯度直方图HOG特征，表示所述第j个前景团块的HOG特征，表示所述第i个前景团块与所述第j个前景团块之间的相似度。可选的，所述第二分割模块，还用于：利用关联后的所述非交叠前景团块预测各个非交叠前景团块对应的物体在交叠前景团块中的位置及区域，生成预测分割结果。可选的，所述第一分割模块，用于：利用光流聚类方法将所述交叠前景团块分为若干个子团块；根据所述子团块的光流特性，以所述子团块的交界线作为分界线分割所述子团块，得到候选分割结果。可选的，所述确定模块，用于：计算所述候选分割结果与所述预测分割结果之间的距离；按如下公式确定最终分割结果：其中，D(Ψ,Ki)＝1/(Ψ∩Ki)，Ψ*表示最终分割结果，Ψ表示一种候选分割结果，Ki表示第i个预测分割结果，D(Ψ,Ki)表示第i个预测分割结果与所述候选分割结果之间的距离，(Ψ∩Ki)表示所述候选分割结果和所述第i个预测分割结果的各自对应的前景团块的交叠区域的大小。本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种前景提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的图像序列；对所述图像序列进行前景提取，得到初始的前景团块序列，所述前景团块序列包括按时间顺序排列的每帧图像中的前景团块；利用前景团块包含的像素点的数量区分所述初始的前景团块序列中的交叠前景团块和非交叠前景团块；对所述交叠前景团块进行第一次预分割，得到候选分割结果；利用所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果；计算所述候选分割结果与所述预测分割结果之间的距离，将最小的距离对应的候选分割结果作为最终分割结果；输出最终的前景团块序列，所述最终的前景团块序列包括最终分割结果和非交叠前景团块。

【技术特征摘要】
1.一种前景提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的图像序列；对所述图像序列进行前景提取，得到初始的前景团块序列，所述前景团块序列包括按时间顺序排列的每帧图像中的前景团块；利用前景团块包含的像素点的数量区分所述初始的前景团块序列中的交叠前景团块和非交叠前景团块；对所述交叠前景团块进行第一次预分割，得到候选分割结果；利用所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果；计算所述候选分割结果与所述预测分割结果之间的距离，将最小的距离对应的候选分割结果作为最终分割结果；输出最终的前景团块序列，所述最终的前景团块序列包括最终分割结果和非交叠前景团块。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用前景团块包含的像素点的数量区分所述初始的前景团块序列中的交叠前景团块和非交叠前景团块，包括：检测所述前景团块的面积是否满足若所述前景团块的面积满足则确认所述前景团块为交叠前景团块；若所述前景团块的面积不满足则确认所述前景团块为非交叠前景团块；其中，R表示一个前景团块序列，Bt表示前景团块，S(Bt)表示前景团块包含的像素点的数量，表示前景团块序列包含的像素点数量的中值，w为比例系数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果，包括：利用前景团块相似性对所述初始的前景团块序列中的所述非交叠前景团块进行关联；利用关联后的所述非交叠前景团块对所述交叠前景团块进行第二次预分割，得到预测分割结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用前景团块相似性对所述初始的前景团块序列中的所述非交叠前景团块进行关联，包括：检测所述图像序列中第t帧图像中的第i个前景团块和第t-1帧图像中的第j个前景团块是否满足若所述第i个前景团块和所述第j个前景团块是否满足则将所述第i个前景团块与所述第j个前景团块关联；其中，表示所述第t帧图像中第i个前景团块包含的像素点的数量，表示所述第j个前景团块包含的像素点的数量，表示所述第t帧图像中第i个前景团块的方向梯度直方图HOG特征，表示所述第j个前景团块的HOG特征，表示所述第i个前景团块与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李高健，
申请(专利权)人：上海信昊信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31