[发明专利]将视觉元素分类为前景或背景的方法及装置

权利要求书

1.一种将视频中的输入图像中的视觉元素分类为前景或背景的方法，所述输入图像包括多个视觉元素，所述方法包括：

获取步骤，获取与所述输入图像相关联的背景模型；

模糊强度确定步骤，通过在所述输入图像与所述背景模型之间比较所述多个视觉元素的边缘强度，来确定所述输入图像的模糊强度；其中每个视觉元素包括多个块，其中每个视觉元素的边缘强度由具有最大的边缘强度的块的边缘强度表示；

分类阈值调整步骤，根据所述模糊强度来调整将所述视觉元素分类为前景或背景的分类阈值，其中，所述模糊强度越大，则所述调整后的分类阈值越大；

分类步骤，根据调整后的分类阈值，将所述视觉元素分类为所述前景或所述背景。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述模糊强度确定步骤还包括：

背景区域提取步骤，提取所述输入图像的背景区域；

数量确定步骤，分别确定所述背景区域中的全体视觉元素的第一数量，和所述背景区域中的模糊视觉元素的第二数量；

模糊强度计算步骤，根据所述第二数量和所述第一数量，来计算所述输入图像的所述模糊强度。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述模糊强度确定步骤还包括：

数量确定步骤，分别确定所述输入图像中的全体视觉元素的第三数量，和所述输入图像中的模糊视觉元素的第四数量；

模糊强度计算步骤，根据所述第四数量及所述第三数量，来计算所述输入图像的所述模糊强度。

4.根据权利要求2或权利要求3所述的方法，在所述数量确定步骤中，如果视觉元素在所述输入图像中的边缘强度小于该视觉元素在所述背景模型中的关联的边缘强度，则将该视觉元素识别为模糊的。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述视觉元素的边缘强度是通过以下步骤来计算的：

计算所述视觉元素在水平方向上的梯度的绝对值的最大值；

计算所述视觉元素在垂直方向上的梯度的绝对值的最大值；

根据两个最大值来计算所述视觉元素的边缘强度。

6.根据权利要求4所述的方法，在所述分类阈值调整步骤中，通过以下公式来调整分类阈值：

T＝(1+α*BlurStrength)*Tpre

其中，T是所述调整后的分类阈值，Tpre是预定的分类阈值，BlurStrength是所述模糊强度，α是所述模糊强度的权重，并且α的值大于0。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述分类步骤还包括：

计算所述视觉元素在所述输入图像与所述背景模型之间的视觉距离；

通过将所述视觉距离与所述调整后的分类阈值T进行比较，来将所述视觉元素分类为所述前景或所述背景。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述分类步骤还包括：

如果所述视觉距离大于所述调整后的分类阈值T，则将所述视觉元素分类为所述前景，而如果所述视觉距离小于所述调整后的分类阈值T，则将所述视觉元素分类为所述背景。

9.一种将视频中的输入图像中的视觉元素分类为前景或背景的装置，所述输入图像包括多个视觉元素，所述装置包括：

获取单元，其被构造为获取与所述输入图像相关联的背景模型；

模糊强度确定单元，其被构造为通过在所述输入图像与所述背景模型之间比较所述多个视觉元素的边缘强度，来确定所述输入图像的模糊强度；其中每个视觉元素包括多个块，其中每个视觉元素的边缘强度由具有最大的边缘强度的块的边缘强度表示；

分类阈值调整单元，其被构造为根据所述模糊强度来调整将所述视觉元素分类为前景或背景的分类阈值，其中，所述模糊强度越大，则所述调整后的分类阈值越大；

分类单元，其被构造为根据调整后的分类阈值，将所述视觉元素分类为所述前景或所述背景。

10.根据权利要求9所述的装置，所述装置还包括成像单元，其中，所述成像单元被构造为获得视频。