基于快速图像配准的视角变化条件下视频前景提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于快速图像配准的视角变化条件下视频前景分割的方法。本方法利用一组不同视角下的训练背景图像进行Ｉｓｏｍａｐ流形学习获得背景模型。然后，对由于相机运动等原因而引起视角变化的视频，可以实时地进行前景分割，即：将其中每帧的前景和背景进行分割。前景分割过程首先通过视频帧和最接近的训练背景图像间的光流构造一幅和视频帧的视角完全相同的背景图像，然后通过背景减除来获得前景区域。为了解决光流计算的低效率问题，本方法使用一种基于流形的光流插值来避免在线阶段的光流计算，在背景建模阶段预先计算视角相似的背景图像之间的光流，在前景分割阶段，利用新视频帧在背景流形上的位置快速插值获得光流。获得了很高的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频与图像处理领域，尤其涉及一种基于快速图像配准的视角 变化条件下视频前景提取方法。技术背景前景提取是指将视频中的前景物体(如人物)和背景相分离的过程。前景 的位置、形状、运动等信息对于图像和视频理解非常关键，许多后期的视觉分 析都是基于前景提取的结果。例如，安全监控系统可以通过前景提取来监控特定的动作与行为；交通监控系统可以根据前景(车辆)提取来评估交通状态； 人机交互系统可以通过提取的前景来识别人体的手势或动作从而产生响应；动 作捕获系统可以通过前景提取来恢复三维人体运动；视频和动画编缉系统则可 以通过前景提取将一段视频的前景附加到另外一段视频上，从而产生特效。复杂条件下的前景提取是一项较困难的工作，困难主要来源于背景的高度 复杂性，背景本身的变化，以及相机运动带来的视角变化。背景减除法 (background subtraction)是一种广泛使用的方法，它假定背景已知而且是静态的， 通过将视频帧和背景图像进行逐像素比较来提取前景。这种方法在背景本身发 生变化或者相机发生运动的情况下显然会失效。为了解决背景的局部变化问题(如摇摆的树枝，荡漾的水波)，混合高斯本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于快速图像配准的视角变化条件下视频前景分割的方法，其特征在于包括离线的背景训练和在线的前景分割两个阶段，离线的背景训练阶段包括如下步骤：（１）获取训练背景图像集｛Ｂ↓［ｎ］｝；（２）利用训练背景图像集来进行Ｉｓ ｏｍａｐ流形学习，获得其所在的低维流形；（３）利用窗口相关性方法、基于角点的插值和基于局部高斯模型的奇异值去除方法来计算在背景流形上位置接近的训练背景图像之间的光流；在线的前景分割阶段包括如下步骤：（４）对每个新来的 包含前景的视频帧Ｆ，首先利用扩展的Ｉｓｏｍａｐ计算该帧在背景流形上的位置...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：庄越挺，肖俊，陈成，吴飞，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]