[发明专利]一种视频帧中图像处理方法

权利要求书

1.一种视频帧中图像处理方法，其特征在于，包括：

获取拍摄的视频帧序列；

基于预先训练好的神经网络模型根据所述视频帧序列提取当前视频的前景图像；采用神经网络对视频帧序列提取前景图像，所述神经网络满足下述公式x(n+1)＝W₁u(n+1)+W₂x(n)+W₃y(n)；其中，x、y分别为输入和输出，W₁,W₂,W₃分别为所述神经网络当前输入、当前神经网络状态、当前输出到下一个神经网络状态之间的转换矩阵；所述神经网络生成方法包括：获取神经网络生成参数，所述生成参数包括神经元聚类数、神经元密集程度参数、分布空间大小参数和神经元总数；根据所述神经网络生成参数生成神经网络；计算所述神经网络的状态变换矩阵W₂，所述状态变换矩阵用于根据所述神经网络的当前内部状态获取所述神经网络的下一刻内部状态；

按照预设阴影去除方法去除所述前景图像中的阴影；

判断所述前景图像中是否存在异常空洞，若是，则按照预设异常空洞填充方法填充所述异常空洞；

其中，所述根据所述神经网络生成参数生成神经网络，包括：

根据所述神经元聚类数得到基础神经元；获取矩形布局图的左上角边界A和右下角边界B；连接所述左上角边界A和右下角边界B得到斜对角线；对所述斜对角线进行N等分，其中N即为神经元聚类数，等分点即为基础神经元；

根据预设生成规则以所述基础神经元为聚类中心生成神经网络，所述神经网络中神经元的个数与所述神经元总数相同，所述神经网络中每个神经元与其相邻的神经元均双向互联，所述神经网络中每个神经元以预设概率与自身连接；其中，所述神经网络中每个神经元以预设概率与自身连接的含义为：所述神经网络中存在自反馈连接的神经元个数与占总神经元个数的比值为预设概率；

所述根据预设生成规则以所述基础神经元为聚类中心生成神经网络，包括：

在所述矩形布局图内随机生成新增神经元，并将所述新增神经元p_new主动与其周围的已存在神经元p_i按照概率P(new,i)＝κe^-μd(new,i)进行连接，其中κ,μ分别为神经元密集程度参数和分布空间大小参数，d(new,i)为新增神经元与已存在神经元之间的欧氏距离；

同时其周围的已存在神经元p_i按照概率P(new,i)＝κe^-μd(new,i)主动与新增神经元p_new连接；

判断所述新增神经元p_new是否与至少一个所述已存在神经元p_i生成双向互连，若是，则保留所述新增神经元，所述新增神经元成为已存在神经元；若否，则删除所述新增神经元；

设置与所述神经网络连接的输入节点和输出节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

还包括一种去除阴影的方法为：

获取预设的多向映射表和多向映射图集，所述多向映射表记录了光照时间段、光照强度段、分辨率和特征阈值之间的对应关系；所述多向映射图集中记录有多个背景图，每个背景图的特征集不同，所述特征集包括所述背景图的光照时间段、光照强度段和分辨率；

根据当前的光照时间段、光照强度段和拍摄的设备从所述多向映射图集中选择目标背景图；

根据当前的光照时间段、光照强度段和拍摄的设备从所述多向映射表中选择目标特征阈值；

根据所述目标背景图和所述目标特征阈值去除所述前景图像中的阴影。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述根据所述目标背景图和所述目标特征阈值去除所述前景图像中的阴影包括：

根据所述目标背景图和所述前景图像得到每个像素的亮度角差；

将角度色差小于目标特征阈值的像素点判定为阴影区予以去除。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述亮度角差被定义为其中分别为某个像素在其对应的背景图中的颜色向量，和所述像素在当前前景图像中的颜色向量；所述背景图与光照时间段、光照强度段、分辨率有关，所述亮度角差作为阴影和非阴影区分特征的阈值也与光照时间段、光照强度段、分辨率有关。