[发明专利]一种视频压缩域目标跟踪方法和系统

说明书

本发明公开了一种视频压缩域目标跟踪方法，包括：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一帧对应的压缩域信息进行解码，以得到解码后的图像，并对该图像进行手动目标标记，以得到第一帧的目标标记图，对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当前帧的下一帧对应的运动矢量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，以得到处理后的下一帧的运动矢量，使用时空马尔科夫模型获得该下一帧的目标标记图。本发明能够解决现有压缩域目标跟踪方法中由于采用块级编码处理造成跟踪准确率低、以及跟踪准确率随着帧数的不断增加而逐帧持续、断崖式下降的技术问题。

技术领域

本发明属于图像处理和模式识别技术领域，更具体地，涉及一种视频压缩域目标跟踪方法和系统。

背景技术

视频目标跟踪是计算机视觉的一个研究热点，它为视频分析、视频检索、行为理解等提供支持，在军事制导、人机交互、医疗诊断等领域都有着日益广泛的研究价值和应用前景。

目前的视频目标跟踪方法包括有基于像素域的视频目标跟踪方法，以及基于压缩域的视频目标跟踪方法。对于后者而言，目前普遍采用的视频目标跟踪方法是使用来自于压缩比特流的运动矢量(Motion vectors，简称MV)和块编码模式(Block coding modes)来执行跟踪，

然而，上述视频目标追踪方法存在一定的缺陷：首先，由于所利用的压缩域信息是基于块级编码处理，有些块中既有目标又有非目标，无论将该块标记为目标块或者非目标块，都会造成跟踪结果的准确率偏低；其次，由于该方法中，每一帧的目标标记图是由上一帧的目标标记图运算得到，随着帧数的不断增加，也会出现跟踪准确率呈现连续、断崖式下降的问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种视频压缩域目标跟踪方法和系统，其目的在于，解决现有压缩域目标跟踪方法中由于采用块级编码处理造成跟踪准确率低、以及跟踪准确率随着帧数的不断增加而逐帧持续、断崖式下降的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种视频压缩域目标跟踪方法，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，并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φ表示第c+1帧所有可能的目标标记图的集合，mask_t为第c+1帧的目标标记图，mv_t′为第c+1帧的运动矢量，mask_t-1为第c帧的目标标记图，p(mask_t-1|mask_t，mv_t′)表示运动矢量的时域连续度，p(mv_t′|mask_t)表示运动矢量的空域一致度，p(mask_t)表示运动矢量的紧密度；