一种前景目标提取方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种前景目标提取方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取在相同环境下对同一区域进行拍摄获得的无前景目标图像和有前景目标图像；初始化目标函数，根据无前景目标图像、有前景目标图像及目标函数构建全变分模型；迭代更新目标函数，对全变分模型进行求解，获得最优目标函数；按照预设过滤规则对最优目标函数进行阈值过滤，根据过滤结果与有前景目标图像确定有前景目标图像对应的前景目标。本发明专利技术实施例的技术方案克服了现有方法只能在指定位置检测、不能适应前景目标的形状变化，且提取过程容易受到光照不均匀及环境变化影响等缺陷，实现了前景目标的完整提取。

A foreground object extraction method, device, equipment and storage medium

An embodiment of the invention discloses a foreground object extraction method, device, equipment and storage medium. The method includes: obtaining no foreground object image in the same environment of the same area were acquired and the prospect of a target image; initialize the target function, according to the prospect of the target image and promising target image and the target function to construct the total variational model; iterative update target function, to solve the total variational model get the optimal objective function; according to the preset threshold filtering rules to filter the optimal objective function, according to the filtering results and promising target image to determine the foreground object corresponding to foreground object image. The technical scheme of the embodiment of the invention overcomes the defects that the existing methods can only be detected at the specified location, can not adapt to the shape change of the foreground target, and the extraction process is easily affected by uneven illumination and environmental changes, etc., and achieves the complete extraction of the foreground target.

【技术实现步骤摘要】
一种前景目标提取方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及机器视觉领域，尤其涉及一种前景目标提取方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在机器视觉领域，前景目标检测是一个非常重要的分支。其检测的准确与否对于之后的跟踪、学习或识别都有着非常大的影响。目前对于前景目标提取，尤其是给定物体上的前景目标提取，普遍使用的是一维的边缘检测法来对预设位置上的目标的边缘进行定位。但是，由于光源很难调节，很难实现将前景目标和背景的对比度达到最大，只能调节到一个折衷的值，增加了算法的难度。另外，光源具有不均匀和不稳定的特性，使得物体不同位置上的阈值要单独设置，而且由于光照环境不能发生变换，只能检测物体固定位置的边缘突变，无法适用于任意前景目标形状变化时的完整提取。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种前景目标提取方法、装置、设备及存储介质，以实现前景目标的完整提取。第一方面，本专利技术实施例提供了一种前景目标提取方法，该方法：获取在相同环境下对同一区域进行拍摄获得的无前景目标图像和有前景目标图像；初始化目标函数，并根据所述无前景目标图像、所述有前景目标图像以及所述目标函数构建全变分模型；迭代更新所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种前景目标提取方法，其特征在于，包括：获取在相同环境下对同一区域进行拍摄获得的无前景目标图像和有前景目标图像；初始化目标函数，并根据所述无前景目标图像、所述有前景目标图像以及所述目标函数构建全变分模型；迭代更新所述目标函数，对所述全变分模型进行求解，获得最优目标函数；按照预设过滤规则对所述最优目标函数进行阈值过滤，并根据过滤结果与所述有前景目标图像确定所述有前景目标图像对应的前景目标。

【技术特征摘要】
1.一种前景目标提取方法，其特征在于，包括：获取在相同环境下对同一区域进行拍摄获得的无前景目标图像和有前景目标图像；初始化目标函数，并根据所述无前景目标图像、所述有前景目标图像以及所述目标函数构建全变分模型；迭代更新所述目标函数，对所述全变分模型进行求解，获得最优目标函数；按照预设过滤规则对所述最优目标函数进行阈值过滤，并根据过滤结果与所述有前景目标图像确定所述有前景目标图像对应的前景目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取在相同环境下对同一区域进行拍摄获得的无前景目标图像和有前景目标图像之后，还包括：采用低通滤波器对所述无前景目标图像和所述有前景目标图像进行滤波。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全变分模型具体为：其中，E[f]表示能量泛函的最小值，λ是预设平滑因子，表示滤波后的无前景目标图像，表示滤波后的有前景目标图像，w代表目标函数，f表示由滤波后的无前景目标图像的背景部分和滤波后的有前景目标图像中的前景部分的合成图像，满足·表示点乘运算，β1、β2、β3和β4代表常量系数，满足β1+β2＝1，β3+β4＝1；相应的，所述迭代更新所述目标函数，对所述全变分模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓苗，
申请(专利权)人：国光电器股份有限公司，广州市国光电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44