[发明专利]用于对对象分割的前景掩模校正的图像处理设备和方法

说明书

用于对对象分割的前景掩模校正的图像处理设备和方法，包括一系列图像帧的接收。利用与输入图像帧关联的深度信息，并通过使输入图像帧与输入图像帧的背景(BG)图像之差二值化，来估计第一FG掩模。在估计的第一FG掩模的边界区中，标识具有待被更新为第二掩模值的第一掩模值的第一组像素。根据估计的第一FG掩模的边界区中的所述第一组像素的标识，来确定第二FG掩模。

对相关申请的交叉引用/通过引用的合并

无。

技术领域

本公开的各个实施例涉及用于对象分割的图像处理。更具体地，本公开的各个实施例涉及用于对对象分割的前景(FG)掩模校正的图像处理设备和方法。

背景技术

视频监视系统，机器人和汽车行业领域中的机器视觉系统，以及消费电子(CE)设备的领域的最新进展主要归因于图像处理技术的快速技术发展。一种这样的图像处理技术是图像分割，图像分割可以是指根据特定的规则，把图像分成若干区域。尽管已知把图像或视频的前景对象和背景分开的各种分割方法，不过，复杂性、精确性和计算资源要求会根据要达到的目的而变化。

在常规的视频分割方法中，分割前景对象的常见途径是从新捕捉的图像中，减除预先确定的静态背景图像。减除之后的剩余像素可被标记为前景。预先确定的静态背景图像可以是在视频分割处理开始时生成的完全静态的背景图像。用户可以用图像捕捉设备来捕捉背景场景的多个图像，并对多个图像进行平均来生成完全静态的背景图像。于是，在预先确定的静态背景图像的生成期间，用户可能需要确保没有移动对象(包括用户)出现在捕捉的场景中。此外，如果图像捕捉设备移离其初始位置，那么可能需要再次生成静态背景图像，这是麻烦的。目前，分割前景对象的另一种途径是利用来自深度传感器的深度信息。然而，由于存在于多数深度传感器中的严重的噪声，严重依赖于深度值获得的前景对象区的边界通常不平滑。由于来自深度传感器的无效的深度值，在前景对象区内可能存在一些不希望的孔洞。

通过描述的系统和参考附图在本申请的剩余部分中记载的本公开的一些方面的比较，对本领域技术人员来说，常规和传统途径的其他限制和缺点将变得明显。

发明内容

提供一种用于对对象分割的前景掩模校正的图像处理设备和方法，其实质上如附图至少之一中所示和/或结合附图至少之一所述地更完整地记载在权利要求书中。

通过对连同附图(其中相似的附图标记是指相似的部分)对本公开的以下详细描述的检阅，可领会本公开的这些及其他特征和优点。

附图说明

图1是按照本公开的实施例图解说明用于对对象分割的前景掩模校正的示例网络环境的框图。

图2是按照本公开的实施例图解说明用于对对象分割的前景掩模校正的示例图像处理设备的框图。

图3是按照本公开的实施例图解说明公开的用于对对象分割的前景掩模校正的图像处理设备和方法的示例实现情形的详细框图。

图4是按照本公开的实施例图解说明用于对对象分割的前景掩模校正的示例操作的流程图。

具体实施方式

在用于对对象分割的前景掩模校正的图像处理设备和方法之中，存在各种实现。本公开的示例方面可包括一种通过图像处理设备从图像捕捉设备接收一系列图像帧的方法。在接收的一系列图像帧之中的输入图像帧中，可估计对象的第一前景(FG)掩模。可利用与输入图像帧关联的深度信息来估计第一FG掩模。可通过使输入图像帧与输入图像帧的背景(BG)图像之差二值化来估计第一FG掩模。在估计的第一FG掩模的边界区中，可标识具有第一掩模值的第一组像素，该第一掩膜值待被更新为第二掩模值。可至少根据估计的第一FG掩模的边界区中的所述第一组像素的标识，来确定第二FG掩模。