[发明专利]抖动背景下的前景提取方法

说明书

本发明涉及一种抖动背景下的前景提取方法，包括：步骤S1：初始化图像滑块的尺寸、滑块移动的步长以及滑块的位置；步骤S2：从视频中读取前后帧图像，并得到二值化图像be_frame和af_frame；步骤S3：图像滑块在be_frame和af_frame中的同一位置提取，计算两个提取结果的重心差，得到当前图像滑块位置下前后帧的运动矢量；步骤S4：图像滑块按步长移动，重复步骤S3，直至完成整个图像的提取；步骤S5：根据得到的所有的前后帧的运动矢量计算前后帧的平均运动矢量；步骤S6：根据得到的平均运动矢量对后帧图像反向平移，得到减轻的抖动误差图像；步骤S7：利用高斯混合模型对调整抖动后的前后帧图像进行前景提取。与现有技术相比，本发明具有适用范围广等优点。

技术领域

本发明涉及一种前景提取方法，尤其是涉及一种抖动背景下的前景提取方法。

背景技术

为了提高城市安保的质量和水平，摄像设备已经应用到几乎所有的公共场所，但对大量的摄像设备所获取的视频目前却还无法全面、智能、精确地对其进行分析。如果利用人力来查看监控视频既不实际也不经济。且研究发现，人在观看监控录像20分钟后其注意力便会下降到无法接受的程度，会对影像中出现的非常规现象视而不见。而一个能够适应复杂场景的视频前景提取算法，便能够自动地对视频中的前景进行提取，也能够将提取的前景作为模式识别和运动分析的系统的输入，对视频进行智能的分析。因此，视频前景提取的发展有利于社会安保系统的完善和公共安全水平的提升。

在许多学科的研究中，也不乏前景提取技术的身影：病人服下某些药物后医生可以使用前景提取技术来追踪药物在病人体内的踪迹，验证药物是否准确地到达病灶并发生作用；动物行为研究的学者可以不必在长时间内监视观察目标个体的行为，而是利用智能视频分析系统来代替。在军事上，前景提取与目标追踪技术也可用于捕捉关键目标的行为，来加强防御、辅助进攻。

当拍摄视频的设备处于几乎静止时，高斯混合模型可以较为准确地将前景物体提取出来，但对于存在抖动的视频却缺乏适应性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种抖动背景下的前景提取方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种抖动背景下的前景提取方法，包括：

步骤S1：初始化图像滑块的尺寸、滑块移动的步长以及滑块的位置；

步骤S2：从视频中读取前后帧图像，并得到前帧图像的二值化图像be_frame和后帧图像的二值化图像af_frame；

步骤S3：图像滑块在前帧图像的二值化图像和后帧图像的二值化图像中的同一位置提取，计算两个提取结果的重心差，得到当前图像滑块位置下前后帧的运动矢量；

步骤S4：图像滑块按步长移动，重复步骤S3，直至完成整个图像的提取；

步骤S5：根据得到的所有的前后帧的运动矢量计算前后帧的平均运动矢量；

步骤S6：根据得到的平均运动矢量对后帧图像反向平移，得到减轻的抖动误差图像；

步骤S7：利用高斯混合模型对调整抖动后的前后帧图像进行前景提取。

所述步骤S6具体包括：

步骤S61：判断当前的平均运动矢量是否大于等于2，若为是，则执行步骤S62若为否，则执行步骤S64；

步骤S62：将图像滑块的尺寸放大至当前的两倍，重复步骤S3至S5，得到又一平均运动矢量，并将此平均运动矢量和原平均运动矢量的平均值作为最终平均运动矢量，并执行步骤S63；

步骤S63：根据最终平均运动矢量对后帧图像反向平移，得到减轻的抖动误差图像；