【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域，涉及采用光流检测运动信息，和矩阵填充，来实现背景提取。具体讲，涉及。
技术介绍
相机的使用范围在近十年间增加了许多。但是这些增长导致了数据的膨胀，意味着依靠人工手动去储藏或处理数据变得不再可行。为了从视频中自动检测、储存、追踪运动目标，研究者们提出了一些可行性的方法。简单的运动目标检测算法是用视频序 列里面的一个又一个的当前帧，和一个稳定的背景帧作比较。这是主流的背景恢复算法，它们能够规范去建立一个背景模型，然后用当前帧与之比较，当区域中有很大区别的时候侦测出来。背景恢复算法的本质是把运动目标(也就是之后提到的前景)从稳定的或者缓慢移动的场景(称为背景)中识别出来。在室内环境下，一个稳定的背景模型，有可能适用的于分析短暂视频序列。不过该模型在大部分实际情况中效果不佳，需要一种更复杂的模型。而且，运动检测常常是分析场景的第一步。举例来说，运动检测出来的区域可能是为了步态识别，人脸检测，人流计量，交通监控等而进行滤波和特征化。背景场景的应用及其多样性，解释了无数论文针对背景提取所讨论的主题。背景提取技术需要解决的问题包括对于观测图像和估...
【技术保护点】
一种基于运动信息和矩阵填充的视频背景恢复方法，其特征是，包括如下步骤：采用光流检测帧与帧之间的运动目标的移动，并检测出运动信息，生成权值矩阵，并按列向量排列，生成总权值矩阵；再将所有采样帧按列向量排列，形成原始数据阵列矩阵；用观测矩阵与总权值矩阵按元素相乘得到观测矩阵，之后，通过矩阵填充，得出已填充的观测矩阵；最终，将该矩阵的每一列按照原始采样帧的尺寸恢复出来，得到背景图像。
【技术特征摘要】
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