一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法技术

本发明专利技术公开了一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，包括读取原图像和与原图像对应的二值图像，并将原图像由RGB颜色空间转换为HSI颜色空间；基于形态学开操作对二值图像进行噪声点和小面积区域滤除处理；基于HSI颜色空间，对各离散目标进行相似度分析；对目标在上下帧中的运动距离和方向进行位移一致性分析；进行离散目标归并，将当前帧的颜色特征信息更新为前一帧数据，对下一帧图像进行重复处理。实现了对同属一个整体的离散目标归并，提高了运动目标的检测完整性和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法。
技术介绍
二值图像是目标检测算法中重要的一环，基于二值图像进行目标轮廓的查找与分割是运动检测中定位目标位置的重要方法，但是由于相机抖动，光照变化、目标运动不连贯，静止背景遮挡等原因，差分阈值后的二值图像出现离散现象。当前在区域连通性分析这一块多用于医学图像、车牌字母、工件计数等应用，其目的是将粘连、堆叠的目标进行分离，在离散目标归并领域研究较少。目前的运动目标的检测完整性和准确度差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，基于HSI颜色空间进行颜色相似度分析和基于上下文运动信息进行目标位移一致性分析，实现了对同属一个整体的离散目标归并，提高了运动目标的检测完整性和准确度。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，包括：读取原图像和与原图像对应的二值图像，并将原图像由本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，其特征在于，包括：/n读取原图像和与原图像对应的二值图像，并将原图像由RGB颜色空间转换为HSI颜色空间；/n基于形态学开操作对二值图像进行噪声点和小面积区域滤除处理；/n基于HSI颜色空间，对各离散目标进行相似度分析；/n对目标在上下帧中的运动距离和方向进行位移一致性分析；/n进行离散目标归并，将当前帧的颜色特征信息更新为前一帧数据，对下一帧图像进行重复处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，其特征在于，包括：
读取原图像和与原图像对应的二值图像，并将原图像由RGB颜色空间转换为HSI颜色空间；
基于形态学开操作对二值图像进行噪声点和小面积区域滤除处理；
基于HSI颜色空间，对各离散目标进行相似度分析；
对目标在上下帧中的运动距离和方向进行位移一致性分析；
进行离散目标归并，将当前帧的颜色特征信息更新为前一帧数据，对下一帧图像进行重复处理。


2.如权利要求1所述的基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，其特征在于，基于形态学开操作对二值图像进行噪声点和小面积区域滤除处理，具体步骤包括：
对二值图像进行第一次查找轮廓，查找各离散目标的轮廓及轮廓面积，判断轮廓面积是否大于预设面积；
若是，则找到对应轮廓的质心和外接矩形框，将外接矩形框映射到原图像中，计算HSI颜色空间下映射区域颜色特征；
若否，则将对应轮廓面积内的所有像素置零滤除处理，得到新的二值图像。


3.如权利要求1所述的基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，其特征在于，基于HSI颜色空间，对各离散目标进行相似度分析，具体步骤包括：
获取HSI颜色空间下的离散区域的每个像素点的颜色矢量，计算各离散区域内总体颜色特征矢量和整帧图像的颜色特征。


4.如权利要求3所述的基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，其特征在于，获取HSI颜色空间下的离散区域的每个像素点的颜色矢量，计算各离散区域内总体颜色特征矢量和整帧图像的颜色特征之后，所述方法还包括：
判断当前帧是否为初始帧；
若是，则同时保存当前帧和前一帧数据；
若否，则更新当前帧数据。


5.如权利要求4所述的基于HSI颜色空间和上下文信息的运动目标归并方法，其特征在于，基于HSI颜色空间，对各离散目标进行相似度分析，具体步骤还包括：
计算当前帧内两两离散目标轮廓质心之间的欧几里得距离，依次判断欧几里得距离是否...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛军浩，李玉虎，戴冰，许川佩，朱爱军，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45