A method of video object extraction under the background of Fisher based on linear discriminant, comprising the following steps: firstly, the K frame (i.e. the current frame) is divided into 8 * 8 blocks, block matching motion estimation of motion vector field is obtained by the K frame of the K frame and the K-1 frame, and then select the K; the frame may block the background pixels as feature blocks, the motion vectors of these feature blocks by the least squares method to obtain the global motion parameters of the model, and using Fisher linear discriminant filter out point; followed by the global motion parameters of the current frame of global motion compensation; finally the reconstructed frame of the K frame and the K-1 frame the frame difference of moving object extraction. The experiment proves that the method of the invention realizes the extraction of video objects in moving background video sequences, and the segmentation accuracy after compensation is obviously improved.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种视频分割中的处理方法，特别涉及。
技术介绍
视频运动中通常包括两种运动信息全局运动和局部运动。全局运动是指在视频序列中占有较大比例的像素运动，一般主要由摄像机的运动造成的。可以说，大多数情况下，通常背景自身并没有运动，是由于摄像机的运动造成了背景的变化。同时，前景物体所变现出来的运动是前景物体相对于摄像机的运动，称为局部运动。在静态背景视频序列中， 摄像机是静止的，不存在全局运动的，只有前景物体的局部运动，这时，我们采用帧差或背景差分的方式，能够较容易地消除这些静止的背景；但在动态背景视频序列中，全局运动的存在会干扰我们去除背景。显然，对这种具有动态背景的视频序列进行分割就必须首先消除全局运动的影响，保留前景对象的局部运动，这就需要进行全局运动估计和补偿。全局运动估计是指估计由摄像机运动引起的序列背景区域的运动规律，求解出相应数学运动模型中的多个参数。全局运动补偿是在根据运动估计所得到的全局运动参数， 在当前帧和前一帧之间作一个相应的背景对齐的映射变换。这样在准确的补偿之后就可以采用帧差或背景差等方法消除背景区域，突出感兴趣的具有局部运动的前景...
【技术保护点】
１．一种基于Ｆｉｓｈｅｒ线性判别的动背景下视频对象的提取方法，其特征在于实现步骤如下：（１）将当前帧与前一帧进行块匹配得到块运动矢量：将第Ｋ帧，即当前帧分成若干８×８子块，通过第Ｋ帧与第Ｋ－１帧进行块匹配，求得第Ｋ帧的块运动矢量；（２）利用Ｆｉｓｈｅｒ判别求取摄像机全局运动参数：选取步骤（１）中获取到的第Ｋ帧两侧子块作为特征块，将这些子块的运动矢量作为参数通过最小二乘法求取六参数摄像机模型，采用Ｆｉｓｈｅｒ线性判别准则剔除外点后再通过最小二乘法求取六参数摄像机模型，直到达到设定的循环次数为止；（３）通过全局运动补偿重建当前帧：结合双线性插值对当前帧进行全局运动补偿获取其重建...
【技术特征摘要】
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