[发明专利]一种视频压缩域目标跟踪方法和系统

权利要求书

1.一种视频压缩域目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）设置计数器c=1；

（2）从视频序列经过压缩编码得到的视频码流中提取该视频序列中第c帧对应的压缩域信息进行解码，以得到解码后的图像，对该图像进行目标标记，以得到第c帧的目标标记图；

（3）对步骤（2）中的视频码流进行语法解析，以从该视频码流中提取视频序列中第c+1帧对应的运动矢量MV和块编码模式，并对得到的运动矢量先后进行归一化处理和预处理，以得到处理后的第c+1帧的运动矢量；

（4）根据第c帧的目标标记图和步骤（3）中得到的处理后的第c+1帧的运动矢量，并使用时空马尔科夫模型获得第c+1帧的目标标记图；步骤（4）具体包括以下子步骤：

（4-1）对第c帧的目标标记图进行仿射变换处理，以得到第c+1帧的候选目标标记图；

（4-2）根据步骤（3）中得到的处理后的第c+1帧的运动矢量，并使用时空马尔科夫模型对第c+1帧的候选目标标记图进行更新，以得到第c+1帧的目标标记图；步骤（4-2）具体是采用以下公式：

其中表示第c+1帧所有可能的目标标记图的集合，为第c+1帧的目标标记图，为第c+1帧的运动矢量，为第c帧的目标标记图，表示运动矢量的时域连续度，表示运动矢量的空域一致度，表示运动矢量的紧密度；

（5）在像素域中对步骤（4）中得到的第c+1帧的目标标记图中目标的边界进行细化，以得到第c+1帧的最终目标标记图；

（6）判断视频序列中的第c+1帧是否是视频序列的最后一帧，如果是则进入步骤（8），否则进入步骤（7）；

（7）判断视频序列中的第c+2帧是P帧还是I帧，如果是P帧，则设置c=c+1，并返回步骤（3），如果是I帧，则设置c=c+2，并返回步骤（2）；

（8）将得到的视频序列中所有帧的最终目标标记图输出。

2.根据权利要求1所述的视频压缩域目标跟踪方法，其特征在于，步骤（3）包括以下子步骤：

（3-1）对步骤（2）中的视频码流进行熵解码，以从该视频码流中提取视频序列中第c+1帧对应的运动矢量和块编码模式，其中得到的块编码模式中规定了帧间编码的宏块大小；

（3-2）使用单元块对步骤（3-1）得到的运动矢量进行归一化处理，以得到归一化处理后的运动矢量{MV_i }，其中i=1，2，...，n，n为归一化后得到的单元块的总数量；

（3-3）根据视频序列的干扰类型选择对应的预处理方法对归一化后的运动矢量{MV_i}进行处理，以得到处理后的运动矢量{MV_i^’}。

3.根据权利要求2所述的视频压缩域目标跟踪方法，其特征在于，步骤（3-3）中使用的预处理方法可以是中值滤波、矢量场累积、和/或全局运动补偿方法，如果视频中存在噪声，则使用中值滤波进行预处理；若视频中的运动矢量场比较稀疏，则使用矢量场累积进行预处理；若视频中存在照相机的运动，则应使用全局运动补偿去掉照相机的运动，以突出得到目标的运动。

4.根据权利要求2所述的视频压缩域目标跟踪方法，其特征在于，单元块的大小可以为1*1、2*2、4*4，8*8、或者16*16。

5.根据权利要求2所述的视频压缩域目标跟踪方法，其特征在于，步骤（5）包括以下子步骤：

（5-1）提取步骤（4）中得到的第c+1帧的目标标记图中目标的边界处的单元块{B_j}，其中j=1，2，3，...，k，k表示目标标记图中目标的边界处的单元块的总数量；

（5-2）对步骤（5-1）提取的目标标记图中目标的边界处的单元块{B_j}执行压缩域到像素域的转换操作，从而得到该单元块对应的像素信息{B_j’}；

（5-3）使用像素域边缘检测算法对步骤（5-2）得到的单元块对应的像素信息进行处理，以得到每个单元块对应的像素级别目标标记结果；

（5-4）使用步骤（5-3）得到的每个单元块对应的像素级别目标标记结果替换步骤（4）中得到的第c+1帧的目标标记图中的对应区域，从而形成第c+1帧的最终目标标记图。