[发明专利]视频对象提取的方法及设备

权利要求书

1.一种视频对象提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：

对视频的单帧图像进行检测，获取相邻两帧中每帧图像的特征点，并对相邻两帧中的特征点进行匹配，确定相邻两帧中对象的运动方程；

选择视频对象的表示模型，根据概率填充方法对所述表示模型进行填充，得到所述视频对象的区域模型；

根据所述运动方程，对所述视频对象的区域模型计算出初始的种子区域，使用图分割方法分割得到所述种子区域，获取所述视频对象。

2.如权利要求1所述的视频对象提取的方法，其特征在于，对所述视频对象的区域模型计算出初始的种子区域之后，还包括：

利用目标检测技术对所述种子区域进行修正。

3.如权利要求2所述的视频对象提取的方法，其特征在于，对视频的单帧图像进行检测包括：

通过SURF算法、FAST算法或BRIEF算法对视频的单帧图像进行检测并描述图像的特征点。

4.如权利要求2所述的视频对象提取的方法，其特征在于，选择视频对象的表示模型包括以下一种或多种方式：

用户根据需要手动选择表示模型；或者，

根据目标检测器的检测结果选择表示模型。

5.如权利要求2所述的视频对象提取的方法，其特征在于，利用目标检测技术对所述种子区域进行修正包括以下步骤：

修正所述种子区域的位置信息；

根据运动方程对所述位置信息和所述种子区域的大小尺寸进行修正；

对所述种子区域的轮廓进行修正。

6.如权利要求5所述的视频对象提取的方法，其特征在于，还包括：对所述种子区域基于局部边缘颜色信息与边缘信息对种子区域进行调整。

7.如权利要求2所述的视频对象提取的方法，其特征在于，使用图分割方法得到所述视频对象之后，还包括：通过形态学滤波方法或边缘修正方法对所述视频对象进行后处理。

8.一种视频对象提取的设备，其特征在于，包括检测模块、匹配模块、选择模块、计算模块和分割模块，

所述检测模块，用于对视频的单帧图像进行检测，获取相邻两帧中每帧图像的特征点；

所述匹配模块，用于对相邻两帧中的特征点进行匹配，确定相邻两帧中对象的运动方程；

所述选择模块，用于选择视频对象的表示模型，根据概率填充方法对所述表示模型进行填充，得到所述视频对象的区域模型；

所述计算模块，用于根据所述运动方程，对所述视频对象的区域模型计算出初始的种子区域；

所述分割模块，用于使用图分割方法分割得到所述种子区域，获取所述视频对象。

9.如权利要求8所述的视频对象提取的设备，其特征在于，还包括修正模块，

所述修正模块，用于利用目标检测技术对所述种子区域进行修正。

10.如权利要求9所述的视频对象提取的设备，其特征在于，所述检测模块通过SURF算法、FAST算法或BRIEF算法对视频的单帧图像进行检测并描述图像的特征点。

11.如权利要求9所述的视频对象提取的设备，其特征在于，所述选择模块选择视频对象的表示模型包括以下一种或多种方式：

用户根据需要手动选择表示模型；或者，

根据目标检测器的检测结果选择表示模型。

12.如权利要求9所述的视频对象提取的设备，其特征在于，所述修正模块利用目标检测技术对所述种子区域进行修正包括以下步骤：

修正所述种子区域的位置信息；

根据运动方程对所述位置信息和所述种子区域的大小尺寸进行修正；

对所述种子区域的轮廓进行修正。

13.如权利要求12所述的视频对象提取的设备，其特征在于，还包括：所述修正模块对所述种子区域基于局部边缘颜色信息与边缘信息对种子区域进行调整。

14.如权利要求9所述的视频对象提取的设备，其特征在于，所述分割模块使用图分割方法得到所述视频对象之后，还包括：所述修正模块通过形态学滤波方法或边缘修正方法对所述视频对象进行后处理。