[发明专利]一种用于视频中的交互式图像处理方法

权利要求书

1.一种用于视频中的交互式图像处理方法，其特征在于：在视频序列中提取关键帧，并将相邻关键帧之间的帧逐个叠加形成用于交互标记的关键帧簇，以此将所述关键帧的图像区分为前景区域、背景区域和未知区域；然后对所述关键帧进行谱聚类和α值估计，获得所述关键帧的抠图结果；最后，将所述关键帧的抠图结果传递至整个视频序列，得到最终的抠图结果。

2.如权利要求1所述的用于视频中的交互式图像处理方法，其特征在于：所述将所述关键帧的抠图结果传递至整个视频序列包括：a.在关键帧检测前景对象的边缘线，b.遍历整个所述边缘线设置若干个搜索窗，c.用SURF特征点检测方法寻找标记前后帧匹配的所述搜索窗，d.将所述关键帧对应的搜索窗内的抠图结果顺次赋值给其它中间帧对应的搜索窗。

3.如权利要求2所述的用于视频中的交互式图像处理方法，其特征在于：所述步骤d中，如果前景为单一或者相互独立的运动物体，则赋值的视频流向前后两个方向传播；如果视频序列中前景为有相对运动的多个物体，则赋值的视频流只从前往后传播。

4.如权利要求2所述的用于视频中的交互式图像处理方法，其特征在于所述SURF特征点检测方法包括如下步骤：

1)计算积分图；

2)构建Hessian矩阵；

3)构建尺度空间；

4)定位特征点；

5)确定旋转主方向；

6)计算SURF特征点描述子。

5.如权利要求1所述的用于视频中的交互式图像处理方法，其特征在于：所述提取关键帧是每隔10～20帧提取一帧作为关键帧。

6.如权利要求1所述的用于视频中的交互式图像处理方法，其特征在于：所述谱聚类采用标准化谱聚类方法。

7.如权利要求6所述的用于视频中的交互式图像处理方法，其特征在于：所述标准化谱聚类的步骤如下：

1）由原始数据集构建相似度矩阵W，

Wi,j=wi,j,i≠j0,i=j,]]>

2）将W的每一列元素相加得N个数，构建一个由这N个数组成对角线，其他元素都为0的N×N矩阵D，

Di,j=Σj=1nwi,j,i=j0,i≠j;]]>

3）由原始数据集构建相似度矩阵W构建拉普拉斯矩阵L=D-W，Li,j=Σj=1nwi,j,i=j-wi,j,i≠j,]]>

将L标准化之后得

L′=D-12LD-12,]]>

求解L’的前k个特征值以及对应的特征向量将逐个乘以得到矩阵L的前k个特征向量；

4）把k个特征向量排列起来组成一个N×k的矩阵，将其中每一行看作k维空间中的一个向量，进行聚类；

其中，w_i,j用于表示两个像素点数据之间的相似度，i、j表示两个不同的像素点，N表示对角线上的数据个数，k表示特征向量数。