一种基于超像素投票模型的照片多余物体去除方法技术

本发明专利技术涉及一种基于超像素投票模型的照片多余物体去除方法，包括以下步骤：输入一组照片并进行图像配准，对照片进行前、背景分割，对照片中运动物体进行自动检测与去除，利用投票算法选取合适的区域模块进行图像补全。本发明专利技术提出了一种基于超像素分割的投票算法对照片中的运动物体进行自动检测与去除，去除运动物体后的照片效果逼真。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超像素投票模型的照片多余物体去除方法
本专利技术属于图像补全及图像处理
，具体涉及基于超像素投票模型的照片多余物体去除方法。
技术介绍
现实生活中，经常会遇到这样的问题：游客会在某一地点拍摄多张照片，其目的是为了从中筛选出一张效果最佳的照片，即使这样，也会出现诸如以下的问题：有其他游客、车辆或别的物体出现在照片背景中，照片中人物表情不好等等，这在一定程度上影响了照片的效果。因此，从多张照片中去除背景中的多余对象，从而得到效果最佳的照片，是非常必要的。虽然AdobePhotoshopCS可以实现对图片进行修改和完善，但其操作过程复杂，需要大量的人机交互，耗时较长，并不适用于大多数人群。如果只需要少量的人机交互，就能得到最佳的照片效果，那么便可以为游客们解决这个问题。图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。图像配准可分为基于图像灰度和基于图像特征的配准。其中基于图像特征的配准方法由于其只对特征进行操作，计算量较少，因此应用较为广泛。图像配准操作围绕图像的特征展开，因此本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于超像素投票模型的照片多余物体去除方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)利用图像配准技术对输入的多张照片进行图像配准对齐，并保留图像的重叠区域；(2)选取一张照片作为目标图像，利用Grab cut算法对目标图像进行前景、背景分离，并使用模板匹配算法对其余照片进行前景、背景分离，其余照片作为候选图像；(3)利用超像素分割方法，对所有背景图像进行分割，并利用投票算法自动检测目标图像中的有运动物体的超像素，从其余的候选图像中选取相应的超像素替换目标图像中检测出的超像素，从而得到去掉多余物体后的结果图像；(4)利用图像补全算法，对结果图像进行效果优化。

【技术特征摘要】
1.一种基于超像素投票模型的照片多余物体去除方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)利用图像配准技术对输入的多张照片进行图像配准对齐，并保留图像的重叠区域；(2)选取一张照片作为目标图像，利用Grabcut算法对目标图像进行前景、背景分离，并使用模板匹配算法对其余照片进行前景、背景分离，其余照片作为候选图像；(3)利用超像素分割方法，对所有背景图像进行分割，并利用投票算法自动检测目标图像中的有运动物体的超像素，从其余的候选图像中选取相应的超像素替换目标图像中检测出的超像素，从而得到去掉多余物体后的结果图像；(4)利用图像补全算法，对结果图像进行效果优化。2.根据权利要求1所述的基于超像素投票模型的照片多余物体去除方法，其特征在于：步骤(1)包括：对输入的多张照片进行图像配准，利用基于SIFT的特征检测与匹配方法，将所有图像进行图像配准，并采用RANSAC算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，剔除误匹配，保存所有图像的重叠区域。3.根据权利要求1所述的基于超像素投票模型的照片多余物体去除方法，其特征在于：步骤(2)包括：采用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王莉莉，苏涛，韩嘉伟，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11